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。     

考虑卫星位置误差的增广脉冲星方位误差估计算法

为了解决脉冲星方位误差估计中卫星位置误差对估计结果的影响,提出一种考虑卫星位置误差的增广脉冲星方位误差估计算法。为满足可观测性条件和保证尽可能低的矩阵运算维数,算法将卫星的位置误差标量作为增广状态。结合脉冲星方位误差估计基本原理,重新推得增广算法的状态及观测方程,并通过理论分析证明了算法的可观测性。最后仿真结果表明,当卫星位置误差导致传统算法的估计结果偏差较大时,该算法依然能够保证0. 01 mas的赤经和0. 3 mas的赤纬估计精度。不同方向的位置误差对方位误差估计精度影响较小。     

数据同化系统中的集合时间局地化鲁棒滤波方法

针对传统的卡尔曼滤波方法对不确定因素不具备鲁棒性问题,在集合鲁棒滤波的基础上,提出一种从观测角度构建优化数据同化的方法,称之为放大观测协方差矩阵的集合时间局地化鲁棒滤波,并推导了新方法的算法准则和递归公式。利用非线性系统Lorenz-96模型,基于性能水平系数、驱动参数、观测数目和集合数目变化的条件,对新方法和集合卡尔曼滤波方法的鲁棒性和同化精度进行比较。结果表明:集合卡尔曼滤波方法的均方根误差大于时间局地化鲁棒滤波的;在观测数或集合数较少的情况下,集合卡尔曼滤波出现了滤波发散问题,而鲁棒滤波的均方根误差波动较小;相较于传统的集合卡尔曼滤波算法,观测角度构建的时间局地化的H_∞滤波方法对系统参数的变化更具鲁棒性,滤波精度更高。     

多输入多输出雷达恒模稳健波形联合优化算法

针对目标冲激响应及杂波冲激响应分布特性先验知识不准确导致的多输入多输出雷达检测性能下降的问题,提出恒模稳健波形与接收机滤波器联合优化算法。将目标冲激响应及杂波冲激响应分布特性先验知识不准确时的优化问题建模为一个极大极小化问题。运用迭代优化算法将联合优化问题分解为两个子优化步骤:将波形固定时的接收机滤波器权值优化问题建模为广义瑞利商模型,求解得到相应的接收机滤波器权值矢量;利用半正定松弛技术对权值固定时的波形优化问题进行求解,获得对应的波形矩阵,并根据得到的波形矩阵,通过高斯随机化的方法获得所需的恒模波形。对所提算法的收敛性进行了证明,仿真结果表明所提算法有效。     

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。     

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     

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。     

基于矢量分配的组合导航容错联邦滤波算法

针对高动态环境下飞行器组合导航系统因不确定故障导致导航精度下降的问题,提出了一种基于矢量信息分配的容错联邦滤波算法。设计矢量形式的故障检测函数,对各观测量进行单独的故障程度划分,克服了将故障子系统所有观测量同时隔离的缺陷;根据观测量是否异常,重构时变量测噪声矩阵和信息分配矢量系数,对子滤波器的状态变量进行信息分配,在隔离故障子系统异常观测量的同时,最大限度地利用正确观测信息。仿真结果表明,采用该算法能够充分发挥各导航子系统的优势,极大提高了导航子系统信息利用率,具有较高的精确性和容错性。     

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.     

平流层飞艇抗风场干扰CUKF算法设计与应用

为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。首先确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscented卡尔曼滤波算法相结合,对速度误差进行估计和补偿,以减小风场对飞艇定位精度的影响;然后证明该算法的状态估计量不仅是无偏的,而且协方差小于标准UKF的协方差;最后将提出的算法应用于捷联惯导/天文/合成孔径雷达组合导航系统中进行仿真验证,并与自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应UKF算法进行比较,结果表明：提出的约束UKF算法的滤波性能明显优于自适应EKF和抗差自适应UKF算法,能够有效抑制风场对飞艇定位精度的影响,提高飞艇的导航定位精度。