异类传感器系统目标快速定位方法

在异类传感器系统中,快速、准确地定位技术对于数据的关联、目标的跟踪至关重要。为解决异类传感器系统中目标定位问题,提出了快速目标定位法。该方法首先将不完整的测量补充为完整测量,然后用精度加权法实现多测量之间的融合得到目标的位置估计,为提高估计的精度,最后采用扩展加权最小二乘法进行目标位置的二次估计。仿真实验结果表明,提出的目标定位方法是一种快速、有效的目标定位方法,定位误差的方差接近Cramer-Rao下界。     

改进最小二乘算法在天文定位中的应用

运用数字天顶仪进行天文定位时，需采用最小二乘算法建立电荷耦合元件图像坐标系和天球切平面坐标系之间的映射关系。针对最小二乘算法只考虑了观测量中的误差，没有顾及系数矩阵中的误差和数据中可能存在的粗大误差问题，为了提高数字天顶仪进行天文定位时的解算精度，将最小二乘算法与总体最小二乘算法进行有效结合构成了混合最小二乘算法，该算法能够同时顾及坐标转换中系数矩阵和观测量中的误差。为了消除识别恒星数据中可能存在的粗大误差对天文解算的影响，对所提算法进行了稳健加权，并结合星等设置合理的权阵。数据分析的结果证明，稳健加权混合最小二乘算法在进行天文解算时具有较高的精度。     

MIMO雷达约束总体最小二乘改进算法

针对多输入多输出MIMO雷达目标定位系统中基于最小二乘算法的AOA定位精度低的缺点,分析出造成这一缺点的原因是系数矩阵存在误差.进而利用系数矩阵误差存在相关性的特点,提出用约束总体最小二乘法进行目标定位,推导了定位均方误差公式.计算机仿真证明该方法比普通最小二乘法具有更好的定位性能.     

基于补偿最小二乘估计法的卫星精密定轨方法

由于卫星轨道观测数据中含有非线性影响因素,必然会降低定轨精度。将半参数回归模型引入卫星批处理定轨方法中,基于半参数回归模型补偿最小二乘估计法,提出了一种卫星事后轨道改进方法,以降低非线性影响并提高定轨精度。当测量数据存在非线性影响因素时,在理论上证明了半参数回归模型补偿最小二乘估计法优于经典最小二乘估计法。最后,对中低轨卫星定轨进行了仿真,结果表明基于半参数回归模型补偿最小二乘估计法的卫星事后轨道改进方法分离出观测数据中的非线性影响因素,从而提高定轨精度。     

基于软约束模式的加权最小二乘节点定位算法

当节点初始坐标精度较差时,大多数基于负梯度搜索的最小二乘类迭代定位算法容易陷入局部最优,产生较大的定位误差.作者通过引入网络部署时先验的限制性条件,提出了一种基于软约束模式的加权最小二乘节点定位算法(SCLS).该算法根据2跳邻居节点问必须满足的最小和最大测距限制性条件,在加权最小二乘优化代价函数中引入惩罚项,迫使负梯度搜索往节点真实位置方向前进,从而提高定位算法精度.仿真实验结果显示,SCLS定位算法精度明显优于经典加权最小二乘定位算法.在测距误差较大或节点初始坐标精度较低情况下,SCLS算法具有良好鲁棒性.     

基于结构总体最小二乘的多传感器定位算法

多部二维传感器组网定位时,为充分利用各传感器量测并减小地球曲率对观测的影响,建立了大场景下考虑地球曲率的三维空间观测定位模型,提出7此场景下融合测距信息的方位结构总体最小二乘定位算法.该算法首先根据各传感器的方位角量测信息使用结构最小二乘法初步定位,然后利用观测模型融合各传感器的距离量测提高定位精度并最终得到目标位置估计.仿真实验证明了该方法在多部2D传感器组网情况下对三维空间内目标定位的实际性和有效性,适用于工程利用.     

基于距离加权最小二乘的量测数据关联

量测数据关联是被动多传感器系统中需要首先解决的一个关键问题,通常可采用多维分配算法进行求解,其中代价函数的选取在一定程度上决定了算法的最终分配结果。基于广义似然比构造的代价函数由于采用精度较低的传统最小二乘法进行定位,且没有考虑融合方差的影响,导致其性能较差。针对这一问题,提出一种基于距离加权最小二乘的量测数据关联算法,该算法将距离信息引入最小二乘定位算法中,并在代价函数的计算中融入目标位置的估计方差,构建出能够更为准确反映量测与目标之间相关程度的代价函数。仿真实验表明,所提算法在计算代价较小的前提下,提高了关联正确率,具有较好的工程应用价值。     

基于PLS方法和Kriging模型的多目标有效全局优化方法及应用

针对实际工程中参数过多导致的建模效率低、多目标相互冲突带来的求解困难及成本昂贵的仿真优化问题,提出了一种基于偏最小二乘法和Kriging模型的多目标有效全局优化方法.该方法首先通过偏最小二乘法进行降维,确定主成分;其次,利用偏最小二乘加权系数矩阵,获得自适应偏最小二乘高斯核函数,建立初始Kriging代理模型;然后,通过三种矩阵填充准则对多目标问题进行全局优化;最后,根据终止准则输出最优Pareto近似解集.数值算例结果表明,该算法建模效率提升的同时目标函数值收敛速度更快,在收敛精度及稳定性方面均具有优势.工程实例表明偏最小二乘变换后Kriging模型预测性能优于常规Kriging模型.     

三角交叉无源定位位置偏差估计滤波算法研究

提出了一种基于两观测站的三角交叉法对机动目标无源定位的算法，不是采用传统的对机动目标位置进行估计，而是直接对机动目标的位置偏差进行估计滤波，使定位的模糊区域迅速缩小，以达到快速定位跟踪的目的。列出了对位置偏差估计的状态方程和测量方程，用加权的最小二乘估计和卡尔曼滤波算法，实现了定位和跟踪。进行了计算机仿真，得到了良好的效果。     

INS/双星组合导航半实物仿真研究

对INS/双星跑车试验数据进行了分析和处理,采用小波分解的方法去除了定点定位试验中的测量噪声,并对双星接收机的常值偏移进行了估计,仿真结果表明双星系统的定位精度在20米之内。在跑车试验中使用递推最小二乘法和Kalman滤波技术对INS/双星的位置组合方案进行了仿真。仿真结果表明,Kalman滤波技术比最小二乘算法具有更高的估计精度,它能有效地降低INS的位置误差。     

成像匹配系统定位结果的TSU数据融合新方法

在采用SAR末制导导引头的成像匹配定位系统中,现有算法利用加权平均对单次匹配的多模板进行融合得到定位数据。该方法忽视了不同位置上匹配定位信息的继承性和相关性,浪费了很多宝贵信息,限制了定位精度和可靠性的提高。为克服该缺陷,本文采用数据融合思想,在不改变导引头成像及景象匹配算法的前提下,通过挖掘多次定位结果中的关联信息,提出一种时空交错（temporal-spatial-united,TSU）的数据融合算法,利用一次匹配中多模板进行空间融合,及不同时刻定位结果进行时间融合,并通过仿真验证了算法性能,结果表明,本文算法可提高末制导导引头定位精度。     

#br# 基于降维CKF和平滑的SINS/OD动基座对准

为了提高捷联惯导(strapdown inertial navigation system, SINS)/里程计(odometer, OD)动基座对准精度,使对准过程中具备一定精度的位置导航能力,提出了一种动基座非线性对准方法。首先对非线性系统进行简化并应用降维容积卡尔曼滤波(reduced dimension cubature Kalman filter,RD-CKF)进行非线性对准,保证非线性对准过程中能够进行位置导航,对准结束时保证失准角为小角度。然后非线性R-T-S平滑至初始时刻进行校正,利用卡尔曼滤波再次对准,获得对准结束时刻高精度的姿态和位置导航。进行了实车实验,实验结果表明了方案的有效性。     

在高度保持模式下提高GPS定位精度的方法

由于受美国政府的SA政策、星历误差、卫星钟差、电离层效应、对流层效应等因素的影响，GPS的绝对定位精度约为100m，仅能满足运动物体一般的导航需要。为了提高GPS的绝对定位精度，在不依赖于其它导航系统的辅助或采用定位差分方法的前提下，引入了高度保持模式，并在此约束条件下应用总体最小二乘法，通过理论分析和实验计算验证了这一方法的有效性。结果表明此算法可以较大地改善GPS的绝对定位精度。     

基于CV模型的X射线脉冲星位置误差估计

受观测设备限制以及脉冲星自行的影响,X射线脉冲星的星表位置存在一定误差,基于现有测量手段很难大幅度提高星表精度。建立了基于地球卫星测量脉冲星位置误差的模型,在考虑脉冲星位置误差自行影响基础上,采用CV模型,提出了一种新的脉冲星位置误差测量方法。仿真结果表明,该方法能够高精度的估计出X射线脉冲星的星表位置误差,可以满足高精度脉冲星导航的需求,研究结果对建立精确的X射线脉冲星星表具有一定理论参考价值。

Abstract：

Because of the restriction of observation equipments and the effect of proper motion, there are some errors of the X-ray pulsar ephemeris which are difficult to be improved by current measure means. The model of X-ray pulsar position error estimation with satellite was set up, with consideration of the effect of pulsar proper motion, a new estimation algorithm of the X-ray pulsar position error based on CV model was put forward. Simulation results show that： the pulsar position error can be estimated accurately in this new algorithm and estimation precision can meet the need of pulsars navigation, and the new algorithm is referable to improve the precision of pulsar ephemeris.     

相位差变化率的测量方法及其测量精度分析

相位差变化率是最近提出的用于快速无源定位的观测量。分析了相位差变化率的特点，提出了相位差变化率的测量原理，从理论上分析了相位差变化率测量精度的Cramer-Rao界，指出了过窄的源信号脉冲宽度和过低的相位差变化率是造成相位差变化率测量困难的主要原因，并对此提出了解决的方法，随后进行的测量精度对比仿真分析表明，该方法是有效的。     

融合位置和姿态信息的模型概率估计

为了利用目标的姿态信息来提高机动目标跟踪的精度,提出一种融合位置和姿态信息的模型概率估计算法。该算法采用模糊关联的方法,实现了基于姿态信息的模型概率估计;根据离散点过程滤波的基本理论,对其进行滤波;采用贝叶斯推理方法,对来自姿态的模型概率和来自位置的模型概率进行了信息融合,并将融合后的模型概率应用到IMM算法。仿真表明,改进的IMM在保持传统IMM实时性的基础上提高了跟踪精度,从而验证了姿态信息对目标跟踪的辅助作用。     

炮载惯导高精度准动态零速修正方法

针对现有零速修正方法效率低下的问题,以某型自行火炮为研究对象,利用加速度信息推导出了匀速直线运动时载体两个方向的姿态及角速度,并详细介绍了推导过程。为提高零速修正的精度和实时性,以所得姿态为基准,将其加入到滤波观测量中,使得原有速度匹配改为速度加姿态匹配,提出了高精度动态零速修正方法。仿真结果表明,利用加速度信息能有效获得当前载体姿态,验证了该方法的正确性。在跑车实验之前,利用有限冲激响应(finite impulse response, FIR)数字滤波器处理加速度计输出信息,实验结果表明,所提新方法能大幅提高零速修正的精度和实时性,东向位置误差在10 m以内,北向位置误差在20 m以内,实现了在连续行车条件下的高精度导航和误差标定。     

捷联惯测组合误差系数分离与补偿方法

为了解决导弹飞行过程中捷联惯测组合误差系数相对于装订值的漂移问题,进一步提高惯性导航精度,提出了一种捷联惯测组合误差系数的分离和补偿方法。该方法利用真空飞行段导弹仅受地球引力和姿态变化引起的惯性力作用这一受力特点,结合惯测组合部分工具误差系数的射前修正,推导加速度计和陀螺仪输出模型零次项和一次项误差系数的分离模型,计算误差系数漂移引起的惯性导航误差并给出修正方法。试验结果表明,采用该方法可减小惯性导航误差约56%,进一步提高了惯性导航精度。     

同步卫星无源测轨中的时差定位与精度分析

多站时差定位是最重要的无源定位方法之一。研究了基于四站时差测量的地球同步卫星无源定位和定轨方法。介绍了四站时差定位的基本原理,给出了四站时差定位算法和详细算法流程,推导了四站时差定位精度的误差传播方程。重点分析了测量精度、布站方式、基线长度、站址误差对同步卫星定位精度的影响。通过Monte-Carlo仿真,验证了四站时差定位算法与误差分析结果的一致性。仿真结果表明：测量误差、布站方式、基线长度和站址误差均是定位误差的关键影响因素;布站方式以倒Y型布站效果最佳,菱形或矩形布站方式存在奇异区;为达到km量级定位精度,则基线长度应大于1000 km;采用四站时差测轨时,站址坐标精度水平应优于1 m。