联邦滤波器公共信息分配方法

目前的导航系统多采用以惯导为主的组合导航方案,其组合算法有集中卡尔曼滤波和联邦卡尔曼滤波两种.针对联邦滤波器公共信息分配的问题,分析了常规的固定分配系数的方法及其特点,之后详细讨论了动态分配方案,列出了几种分配模型.最后给出了INS/GPS/ADS组合导航系统公共信息动态分配的算例.     

亚像素图像处理技术及其在网格法中的应用

图象分辨率大大低于胶片是数字图像处理系统的一大弱点,此弱点极大地限制了数字图像处理技术在精密测量等领域的应用。亚像素软件处理技术能弥补硬件这一缺点。本文介绍了常用的正像素图像处理技术,并将其应用于网格测量方法;提出了处理大曲率网格线的新方法──线跟踪算子,并实现了大曲率网格的亚像素处理。关键词     

具有坐标耦合和处理时滞的二阶离散多智能体系统的一致性

根据系统的拓扑结构、离散步长和旋转矩阵的旋转角,确定系统的渐近行为,给出多智能体系统达成二阶一致性的充要条件。证明了当0是拉普拉斯矩阵的一个简单特征值且离散步长、旋转角小于由代数方程确定的临界值时,会出现渐近一致性。数值模拟结果证明理论结果的正确性。设计了特征参数影响二阶一致性的相关案例,说明特征参数相关结论可为控制理论的一致收敛分析提供重要判据和理论支撑。     

基于位置预测的靶场图像实时判读方法

在靶场经纬仪对目标实时跟踪测量时,会发生相机随机抖动的情况,引起目标在图像中大幅度运动。应对大幅度运动时,基于搜索窗口的跟踪方法容易丢失目标,而基于全图搜索的跟踪方法时效性差。针对以上问题,提出一种结合核相关滤波算法(Kernelized Correlation Filter, KCF)和目标位置预测的改进的跟踪学习检测算法(Tracking-Learning-Detection, TLD)跟踪框架。利用正交多项式最优线性滤波器及相机角度信息预测目标下一帧位置,在此区域利用KCF进行快速跟踪,可以提高跟踪的成功率和时效性,跟踪失败时再进行检测。仿真实验表明,最优线性滤波器能较准确预测目标位置,给KCF提供较准确的搜索位置,算法每帧耗时仅为1.1 ms,且定位精度优于TLD和KCF,能有效应对相机抖动的问题。靶场实际试验证明该方法可提高靶场自动判读水平,减少人工干预。     

Robust adaptive UKF based on SVR for inertial based integrated navigation

Aiming at the problem that the traditional Unscented Kalman Filtering (UKF) algorithm can’t solve the problem that the measurement covariance matrix is unknown and the measured value contains outliers, this paper proposes a robust adaptive UKF algorithm based on Support Vector Regression (SVR). The algorithm combines the advantages of support vector regression with small samples, nonlinear learning ability and online estimation capability of adaptive algorithm based on innovation. Firstly, the SVR model is trained by using the innovation in the sliding window, and the new innovation is monitored. If the deviation between the estimated innovation and the measured innovation exceeds a given threshold, then measured innovation will be replaced by the predicted innovation, and then the processed innovation is used to calculate the measurement noise covariance matrix using the adaptive estimation algorithm. Simulation experiments and measured data experiments show that SVRUKF is significantly better than the traditional UKF, robust UKF and adaptive UKF algorithms for the case where the covariance matrix is unknown and the measured values have outliers.     

船舶轴频电场跟踪

针对轴频电场包络跟踪中先验信息缺失的问题,研究了船舶轴频电场跟踪对传感器阵列的基本要求,引入了一种基于最大似然选择的多初值渐进更新扩展卡尔曼滤波算法。建立船舶轴频电场包络跟踪的状态空间模型,用水平电偶极子对船舶轴频电场包络进行建模;建立基于最大似然选择的多初值模型;基于轴频包络信号特征,研究了对传感器阵列排布方式的要求。仿真结果表明,利用轴频电场包络对船舶进行跟踪是可行的,要求传感器阵列至少由3个传感器组成,且3个传感器不在一条直线上;在传感器阵列满足要求的情况下,该算法可以有效解决轴频电场包络跟踪中的先验信息缺失问题,具有较高的实用价值。     

扩张状态观测器的观测误差前馈补偿设计

在"总和"扰动模型未知的前提下,针对线性扩张状态观测器跟踪时变信号精度不高的问题,设计出一种前馈观测补偿器。在分析线性扩张状态观测器观测原理的基础上,通过对扰动项的线性近似、误差系统动态响应的忽略,在时域内推导出观测静差的量化表达式,进而使用扰动微分项的估计值替代真值对观测作前馈补偿。理论分析了替代的可行性,证明了补偿器减小观测误差幅值、超前校正观测相位滞后的作用。将这一补偿思想推广至非线性扩张状态观测器中。通过仿真对补偿器提高观测精度、加快误差收敛的有效性进行检验,实验结果进一步表明,补偿器的引入能显著提高整个自抗扰控制系统的控制精度,从而证明了这种补偿思路的可行性。     

针对不同视场辅助信标的无人机目标定位方法

针对无人机在单站测角测距的目标定位过程中受无人机姿态角误差影响较大的问题,提出一种对辅助信标进行探测并与惯性传感器相结合的无人机姿态求解方法。建立基于容积卡尔曼滤波的惯性传感器姿态求解模型,采用梯度下降法对基于辅助信标的无人机位姿参数进行求解,并综合它们的结果对无人机的姿态偏差进行估计和校正,最后完成了不同视场条件下的目标定位和仿真计算。结果表明,所提方法对无人机目标定位精度有明显提高。     

基于模糊自适应变维Kalman滤波器的跟踪算法(英文)

针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种模糊自适应变维跟踪算法(FAVD)。该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当地调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾。同时通过模糊推理机制,在线调节高阶滤波器的参数,使适用范围大大增强,提高自适应能力,从而使该算法可以采用较少的模型覆盖较多的目标运动模式,达到很好的跟踪滤波效果,计算量也会大大减小。通过对计算机仿真结果分析表明,提出的算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值。     

泛探雷达时-空级联目标检测与DOA估计算法

针对"泛探"雷达,提出了一种时-空级联目标检测和DOA估计算法,该方法首先利用基于DFT的数字波束形成技术完成阵元空间到波束空间的转换,然后对协方差矩阵的迹做门限检测,最后采用多级维纳滤波的子空间分解法进行到达角估计。仿真结果表明,本文提出方法对比长时间相参积累和单脉冲比幅测向方法具有较好的时域检测和测向能力。