U-D分解单步迭代滤波在飞行状态估计中的应用

针对单步迭代滤波常规算法数值鲁棒性差、滤波易于发散的缺点对误差协方差矩阵使用了 U - D分解 ,从而形成了一种基于 U - D分解的单步迭代滤波算法。该算法提高了数值鲁棒性 ,并且对相关的量测噪声有一定处理能力 ,应用于飞行状态的估计问题 ,获得了较为满意的结果     

基于可观性分析的捷联惯导快速自对准方法

初始对准的精度和速度直接影响惯性导航系统的工作性能,针对静基座条件下初始对准滤波模型的简化问题,提出一种改进的完全可观测初始对准模型;通过分析静基座条件下初始对准模型的可观测阵,构建降阶后的完全可观测初始对准模型;仿真实验验证在理想的静基座条件下所用方法的有效性,结果表明采用降阶法使得模型大大简化,在减少计算量的同时保证了对准精度;通过实测实验比较在实际条件下2种模型的结果,降阶模型能够加快收敛速度,有效消除不可观测状态量对整个系统的影响,总体来说,是一种相对优化的静基座初始对准模型。     

去偏转换坐标卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪

在雷达目标跟踪中 ,扩展卡尔曼滤波 (EKF)和转换坐标卡尔曼滤波 (CMKF)得到了广泛的应用。但当目标方位角的测量误差与目标斜距的乘积较大时 ,传统的EKF和CMKF的滤波性能会大大降低。推导了有测速元时的去偏转换卡尔曼滤波 (DCMKF)算法 ,仿真结果表明DCMKF的精度比EKF与CMKF有了很大的提高     

空空导弹随机最优导引规律的研究

通过建立导弹目标攻击简化数学模型 ,提出一种随机最优导引规律 ;运用卡尔曼滤波理论 ,引进了机动目标加速度和量测系统的不确定性。通过数字仿真 ,分别和传统比例导引规律、扩展比例导引规律相比较 ,表明了该规律的最优性     

级联SINS/GPS系统的相关卡尔曼滤波

针对级联式 SINS/ GPS导航系统中组合滤波器的测量噪声与系统噪声的相关问题 ,提出了一种相关程度未知条件下的估计量最优融合算法 ,并由此得到了一个顾及噪声相关性的卡尔曼滤波新算法。通过对一套 SINS/ GPS数据的计算 ,证明了新算法是成功的     

车辆兵器GPS/DR/DM组合导航系统的研究

研究了GPS/DR/DM组合导航系统在车辆兵器上的应用,通过分析GPS(GlobalPositioningSystem)和DR(Dead-Reckoning)各自导航、定位的原理及特点,以及DM(DigitalMap)的特点,设计了一种新型的低成本车辆兵器GPS/DR/DM组合导航系统,并且用自适应的扩展卡尔曼滤波器对组合系统进行了仿真实验,证明了本系统的可行性。结果是车辆兵器GPS/DR/DM组合导航系统无论从精度还是可靠性来说较常规的导航系统都有明显的改善和提高,充分说明GPS/DR/DM组合导航系统是一种很有应用前景的车辆兵器导航系统。     

基于Kalman滤波的飞行中对准技术研究

对于要求快速反应能力的导弹武器系统,初始对准难以满足武器系统对快速性的要求.这种情况下,发射平台只提供简单的初始化,对准过程在导弹飞行过程中完成,这种方法称为飞行中对准.建立了飞行中对准的数学模型,通过仿真计算研究飞行中对准的性能以及影响对准性能的因素.     

一种北斗／CDMA导航系统数据融合的联邦卡尔曼滤波算法

北斗卫星与CDMA无线网络定位相结合的组合导航系统可以广泛应用于军事和民用领域,而有效进行数据融合是提高北斗/CDMA组合导航系统定位精度的关键.针对北斗/CDMA组合导航系统的特点,提出了一种基于联邦卡尔曼滤波的北斗/CDMA导航数据融合算法.算法采用机动目标的"当前"统计模型,分别建立了北斗定位系统和CDMA定位系统的状态方程,通过对相应定位参数进行滤波处理,提高了北斗/CDMA导航系统的定位精度.     

基于地磁场的新型导航方法研究

利用地磁场的特性来寻找一种新型的自主导航方法.通过在飞行器上使用三轴磁强计敏感到当地的地磁场强度矢量,参考国际地磁场模型(IGRF),使用广义卡尔曼滤波算法对飞行器位置进行估计,获取位置信息.仿真验证了这种方法的可行性,并给出了导航精度.     

基于卡尔曼滤波的反舰导弹火控数据处理

在舰载反舰导弹火控系统的数据处理中,由于量测数据受到不同程度的噪声影响,不能将得到的数据直接参与导弹射击方程的运算,必须通过对观测设备提供的数据进行卡尔曼滤波处理,为了保证获取处理数据既具有较高的精度又具有较好的稳定性,还要具有较好的时效性,因此通过采用自适应卡尔曼滤波算法,极大地提高了系统数据处理的效果,获得了较理想的反舰导弹火控系统导弹射击参数.