SINS/DVL/AST水下组合导航中的鲁棒信息融合方法

捷联式惯导系统由于自主性强等优势成为自主式水下航行器长航时、长航程导航的主要手段。针对水下环境中外部多导航传感器如多普勒计程仪提供的测速信息和水声单应答器提供的位置信息容易受到非高斯噪声污染的问题,提出基于马氏距离算法的联邦鲁棒卡尔曼滤波算法。在联邦鲁棒卡尔曼滤波算法中,通过马氏距离算法引入膨胀因子,对量测噪声协方差阵进行膨胀,以实现非高斯条件下水下组合导航系统鲁棒性的提升。同时基于子滤波器的滤波性能对信息分配系数进行自适应调整以确保水下组合导航系统的高精度。基于江试试验实测数据进行水下组合导航半物理仿真试验,试验结果表明:相比于传统的联邦卡尔曼滤波算法,联邦鲁棒卡尔曼滤波算法可在非高斯条件下实现更高精度、更加稳定的组合导航;能够满足水下组合导航系统对容错性和鲁棒性的要求。     

GBAS中抑制电离层异常的改进自适应Hatch滤波算法

针对单频地基增强系统(Ground Based Augmentation System, GBAS)中电离层异常时Hatch滤波器平滑精度降低问题,系统分析了电离层延时对Hatch滤波器平滑精度的影响,提出一种改进自适应Hatch滤波算法。根据卫星信号计算码载偏离度,并利用二阶线性时不变低通滤波器抑制码载偏离度高频信号,以实现电离层异常实时检测;建立平滑后伪距误差均方根与电离层延时变化率、伪距测量噪声标准差以及平滑时间三者之间的函数模型,并由此确定出Hatch滤波器最优平滑时间。利用GBAS原理样机进行验证实验,结果表明:自适应Hatch滤波算法能够根据卫星信号电离层延时变化率确定滤波器最优平滑时间,且当电离层异常时,自适应Hatch滤波器机载位置误差最大由1.15 m减小为0.43 m,从而验证了所提算法的有效性。     

末制导段比例导引法的改进

为了消除比例导引法末制导段的各种干扰因素,抑制法向过载的跳动,基于广义卡尔曼滤波多步估计理论,提出了将拦截导弹直接向瞬时遭遇点导引的末制导导引方法,并进行了计算机仿真.仿真结果表明,该方法可以明显消除或减小末制导段比例导引律的各种干扰因素,抑制法向过载的跳动,改善末制导的弹道特性,减小脱靶量,缩短拦截时间.     

针对窄脉冲雷达测角的相位干涉仪仿真研究

以Matlab／simulink为工具,对相位干涉仪快速准确获取窄脉冲目标雷达的角信息问题进行了仿真研究。研究表明,相位干涉仪快速、准确获取窄脉冲目标雷达角信息的基本能力主要取决于鉴相器中低通滤波器截止频率的设计,并给出了截止频率的设计公式。此外,还对读取相关信息的时机和方法等问题进行了研究,给出了相应的解决方案。     

适于PCT编码的低内存通用树状多带滤波器组实现

基于常用的多带滤波器组的紧支撑性及FIFO(First-in First-out)缓存技术提出了一种具有低内存需求的通用树状多带滤波器组(Tree-structured Filter Bank,TSrS)的实现方法SBFB.该方法具有两大特点:(1)生成与全局变换法相同的子带系数,但是内存需求大大减小且仅与图像宽度及采用的TSFB相关;(2)在FIFO缓存中直接生成父子树(Parent-children Tree,PCT).基于PCT的编码器可直接对位于缓存中的PCT进行编码,而无须在SBFB与编码器之间引入中间缓存.通过分析TSFB的各分解层中的数据流,给出了样本点与子带系数之间的时序关系,并且使用该关系从数学上严格证明了SBFB的正确性.     

信号相位匹配法检测正弦信号的高阶统计量方法

为了能对提高高斯色噪声中正弦信号的检测能力,提出了二阶自相关和四阶累积量预处理的信号相位匹配检测法.仿真结果表明,高斯色噪声中四阶累积量预处理的信号相位匹配检测法的检测性能接近于高斯白噪声下匹配滤波器,优于二阶自相关的信号相位匹配检测法的检测性能,更优于的信号相位匹配的最小二乘检测器.     

基于自适应Kalman滤波算法的联邦滤波器

为弥补传统联邦滤波器实用性不好,缺乏对对象模型和传感器噪声的自适应估计能力的缺陷,利用自适应Kalman滤波算法的思想,结合联邦滤波器本身的算法结构,对联邦滤波器进行改进,使之具有很强的自适应性,能够自适应地计算出模型噪声和传感器噪声的协方差阵.给出了基于自适应Kalman滤波算法的联邦滤波器的计算架构,其他优秀的自适应算法均可按相同的方式加入该架构中.最后通过仿真计算验证了该算法的有效性.     

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.     

粒子滤波算法的关键技术应用

针对基于贝叶斯原理的序贯蒙特卡罗粒子滤波器出现退化现象的原因,以无敏粒子滤波(UPF)、辅助粒子滤波(ASIR)及采样重要再采样(SIR)等改进的粒子滤波算法为例,对消除该缺陷的关键技术(优化重要密度函数及再采样)进行了分析研究.说明通过提高重要密度函数的似然度、引进当前测量值、预增和复制大权值粒子等方式,可以有效改善算法性能.最后通过对一无源探测定位问题进行仿真,验证了运用该关键技术后,算法的收敛精度和鲁棒性得到进一步增强.     

基于KALMAN滤波的两种多传感器观测融合方法

目前有两种基于K a lm an滤波的多传感器观测融合方法,方法1是将观测向量的维数增加,获得扩展观测向量。方法2是在最小均方误差准则下,对不同传感器间的观测向量进行加权运算,获得与单个传感器相同维数的观测向量。通过对滤波器的状态估计误差协方差的分析和相关数学表达式,给出了两种方法的对比。仿真结果表明,当两个传感器的观测矩阵相同时,两种方法在功能上等价,但方法2的运算复杂度低。当两个传感器的观测矩阵的维数相同,但其值不相等时,方法1优于方法2。当两个传感器的观测矩阵的维数不同时,只能用方法1,而方法2失效。