针对GPS/SINS深组合模型的U滤波及其运用

很多文献都证明了在解决非线性系统问题时,UKF(Unscented Kalman Filter)是比EKF(Extended Kalman Filter)更好的选择,但计算的复杂度限制了其运用。针对GPS/SINS深组合的模型提出了全新简化的U滤波算法UTCUKF(Ultra Tight Coupling Unscented Kalman Filter)。这是一种专门针对具有加性噪声、线性状态方程和非线性量测方程的系统设计的滤波器。首先介绍了GPS/SINS深组合系统在导航解算时的模型,然后针对模型具有加性噪声的特点运用AUKF(Additive Unscented Kalman Filter)对UKF进行了简化,为了实现UKF在GPS/SINS深组合系统中的实际运用,又由系统模型中状态方程是线性方程、观测方程是非线性方程的特征,进一步提出了UTCUKF,并做了分析和仿真。     

再入飞行器弹道系数的自适应估计

运用Kalman滤波方法对再入飞行器的跟踪问题进行了分析,在动力学噪声已知的情况下,给出了一种弹道系数的自适应估计方法;在动力学噪声未知时,给出了弹道系数和动力学噪声方差的自适应估计方法。仿真算例表明这种方法是合理有效的。     

MS860动态测姿试验精度分析

为了评估动态MS860型GPS姿态测量性能,将其安装在某船上进行系统测试.采用动态滤波的方法采集MS860姿态信息,同时同步采集某型平台罗经的数据.在此基础上,用误差统计方法评估姿态测量系统的精度性能.结果表明GPS姿态测量系统可以满足舰船姿态测量的需要,其航向的测量精度优于平台罗经系统.     

纯方位TMA的变增益扩展卡尔曼滤波算法

通过对水下纯方位目标运动分析中的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的分析,利用方位新息,构成了一条反馈回路,从而将EKF算法改进为变增益扩展卡尔曼滤波(VGEKF)算法.对比仿真分析表明,VGEKF较之EKF滤波效果有所改善,增强了稳定性,提高了精度,为水下纯方位目标运动分析的实现提供新的途径.     

无缝GPS／INS组合导航系统的设计与实现

针对GPS卫星信号失锁条件下GPS/INS组合导航性能大幅度下降的缺点,设计了一种基于ANFIS的无缝组合导航方法,当卫星数目不低于4颗时采用伪距,伪距率的卡尔曼滤波算法,一旦卫星数目少于4颗时采用ANFIS系统估计导航误差,抑制INS的误差积累,从而实现无缝导航.动态车载实验表明,该方法切实可行,相对于传统的紧组合方法,有效地提高了组合导航系统的定位精度和抗干扰能力.     

第19届国际信息融合会议及获奖论文评述

总结了第19届国际信息融合会议的总体情况和主要特点,通过对大会报告、分会场报告以及国际信息融合界一些著名专家团队发表论文情况的统计分析,提炼出国际信息融合界普遍关注的焦点和难点问题;通过对获奖论文的分析,了解到受大会评奖委员会一致认可的年度优秀成果和技术进步点;最后,面向高层信息融合中的不确定性处理,对信息融合领域的发展进行展望。     

改进非凸估计与非对称时空正则化的红外小目标检测方法

针对复杂背景下的红外小目标检测,在非对称时空正则化约束的非凸张量低秩估计算法基础上,提出了一种新的核范数估计方法代替原算法中的估计方法。提出基于结构张量与多结构元顶帽(Top-Hat)滤波的自适应权重张量对目标张量进行约束,增强目标张量稀疏性的同时抑制其中残存的强边缘结构。实验结果表明,所提改进算法能够更好地消除图像中强边缘结构对检测结果的影响,在保证检测率的情况下,较原算法具有更低的虚警率。     

状态X~2检验法在联邦滤波器中的应用

针对联邦滤波器的特殊性,基于残差故障统计检验原理,详细研究了状态检验法应用时存在的几个问题。由于信息分配,造成子滤波器局部估计次优,从而基于残差的故障统计检验方法不能够直接使用;针对这一问题,修正了残差方差阵的计算方法,并提出一种次优自适应补偿方法,能够有效改善局部估计次优性对故障检测灵敏度的影响。最后的仿真结果表明了研究的有效性和可行性。     

野值存在下的BP网络自适应卡尔曼滤波

提出了一种抗野值的BP网自适应卡尔曼滤波算法.通过BP网络对新息序列的方差和均值的速率进行在线实时监测计算,输出一组加权系数对新息做修正处理,从而有效地抑制了野值对滤波器的影响.仿真证明该算法保持了新息的统计特性,提高了滤波器的精度和稳定性.     

一种基于分组序贯的红外弱小点目标跟踪方法

针对红外序列图像中运动弱小点目标的检测跟踪问题,在多假设跟踪算法(MHT)的基础上提出了一种分组序贯的思想.基于这种思想,给出了一种多组独立检测法.对这种方法进行仿真,并与多级假设检验的截断序贯处理算法进行比较.实验结果证明在相同虚警概率情况下多组独立检测法的检测概率与截断序贯处理算法的检测概率相近,但运算量要远小于后者.