组合导航系统UKF滤波算法设计

将平淡Kalman滤波(UKF)方法应用于低成本SINS/GPS/MC组合导航系统,建立了系统的非线性误差方程,并设计了相应的UKF算法与滤波器;针对组合导航中捷联惯性导航子系统的反馈修正,提出了一种根据误差角对四元数进行修正的方法.试验结果表明,本文设计的UKF效果优于集中Kalman滤波,且采用四元数反馈修正方法后较大地提高了滤波精度.     

基于UKF的INS/GPS组合导航系统仿真

通过Unscented卡尔曼滤波(UKF)算法,研究INS/GPS紧耦合组合导航系统中滤波算法的问题,避免了对非线性的系统方程进行线性化。同时将自适应原理引入UKF,给出了一种自适应UKF算法。将EKF、UKF和自适应UKF分别应用到INS/GPS组合导航系统的滤波中。仿真结果表明,相比UKF算法,自适应UKF算法进一步提高导航解的精度和收敛速度,同时系统的鲁棒性也得到了提高。     

基于严密Helmert方差分量估计的动态Kalman滤波

针对Kalman滤波模型推导了严密的Helmert方差分量估计公式.在此基础上,构建了方差分量估计辅助的Kalamn滤波解,改进的Kalman滤波与标准Kalman滤波的计算过程基本相同.推导了方差分量估计对Kalman滤波解的影响.理论推导和计算结果均表明,Helmert方差分量估计辅助的Kalman滤波能够合理调控动力学模型误差的影响,合理平衡观测信息与动力学模型信息对Kalman滤波解的贡献,提高状态参数估计的精度;严密Helmert方差分量估计与简化Helmert方差分量估计辅助的Kalman滤波解基本等效.     

两飞行体相对定位技术及其滤波算法研究

为了解决两飞行体相互之间的定位问题,在二维平面运动模型的基础上提出了相位差变化率定位方法,进行了可观测分析,给出了可观测分析结果。同时简单介绍了几种典型
非线性滤波算法,并将EKF（Extended Kalman Filter）、UKF（Unscented Kalman Filter）、PF(Particle Filter）等非线性滤波方法应用到定位模型中。仿真结果表明,UKF方法用时最短,PF滤波方法精度最高。     

非线性滤波算法在水下导航定位技术中的应用分析

针对自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)导航定位技术的发展需求,提出了水下目标的3种非线性滤波估计方法.首先,分别介绍了扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)、无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)和粒子滤波(particle filter, PF)的基本原理和实现步骤.其次,针对PF算法存在粒子退化现象,提出了重采样算法,并通过数值仿真验证该算法的有效性.然后,为了解决PF算法中粒子贫化现象,提出了一种基于萤火虫算法的粒子滤波算法(FA-PF).最后,在非线性环境下通过仿真实验对EKF、UKF、FA-PF算法的滤波性能进行对比分析,重点研究非线性强度及噪声特性对估计精度的影响.研究结果表明：重采样能够在一定程度上减轻粒子退化问题.在弱非线性高斯环境下,EKF、UKF、FA-PF算法的估计精度较为接近;在强非线性高斯环境下,UKF和FA-PF算法的跟踪性能明显优于EKF;在非线性非高斯环境下,FA-PF算法跟踪精度最高.     

基于推广Kalman滤波的机载无源定位改进算法

研究空中运动观测平台对地面辐射源目标的纯方位信息定位算法,提出改进的二阶EKF定位算法以提高定位估计精度.用推广Kalman滤波算法代替传统的最小二乘定位算法.充分利用观测平台的运动信息建立了可观测的观测方程,并采用二阶EKF算法解决了在观测误差较大的情况下导致的非线性误差较大的问题.采用Monte Carlo仿真比较LS,EKF和二阶EKF 3种方法的性能.证明用这种方法可以达到更好的估计精度,能够将目标位置定位在更小的概率椭圆内.概率误差椭圆缩小了30%.     

径向速度测量在Kalman滤波中的应用

研究一种把径向速度测量引入Kalman滤波的新方法.在分析传感器噪声特性以及测量方程结构的基础上,提出优先处理位置测量数据,然后利用位置矢量的滤波值改进对径向速度测量方程的伪线性表述,从而得到一种序贯处理、伪线性结构的滤波算法.从理论上分析了该算法的稳定性.蒙特卡洛仿真说明该算法不仅克服了推广Kalman滤波(EKF)暂态性能差的缺陷,而且其稳态性能也略优于EKF.     

自适应Kalman滤波的改进及其在SINS/GPS组合导航中的应用

为解决自适应Kalman滤波中存在的问题,综合采用对观测粗差和滤波结果粗差进行判断、对系统噪声方差阵扩零和修改自适应方程减去项等措施对算法进行了改进.观测粗差的判断可以避免观测奇异,提高滤波稳定性;对滤波结果粗差的判断可避免矩阵求逆时的奇异现象;对状态噪声方差阵扩零,可保证在不影响滤波精度的情况下解决滤波过程中矩阵维数不对应的问题;修改自适应方程减去项,虽然牺牲了一定的精度,但可保证求解状态噪声协方差阵Q和观测噪声协方差阵R的等式右边非负定,从而保证Q和R的非负定.将上述改进后的自适应Kalman滤波算法应用到SINS/GPS组合导航中,仿真结果表明上述改进有效地提高了自适应Kalman滤波的稳定性,且保证了滤波的精度.     

基于平方根UKF的伪卫星动态跟踪定位算法

为了解决传统Kalman滤波在处理非线性系统时的局限性,以及扩展Kalman滤波（EKF）在处理强非线性系统时发散性和精度较差的问题,结合动态导航系统中的目标跟踪定位问题,在不敏Kalman滤波（UKF）算法的基础上,提出了一种基于平方根UKF的动态跟踪定位算法,在递推运算过程中采用协方差矩阵的平方根代替传统算法计算过程中的协方差矩阵。MATLAB仿真结果表明,平方根UKF算法的精度比EKF提升了54.7%,比UKF提升了14.8%。所提出的算法解决了Kalman处理非线性系统的局限性以及传统EKF和UKF算法精度不高的问题,为伪卫星系统的高精度定位研究提供了有力支撑。     

新一代GNSS信号的自适应Kalman跟踪算法

为了提高导航服务的质量,要求新一代全球导航卫星系统(GNSS)信号的自适应跟踪算法在稳态场景下具有较好的定位精度的同时,当场景发生变化时也能保持稳健的性能。原有的自适应Kalman滤波算法应用于自适应跟踪时,在优化稳态跟踪精度或者动态稳定性方面有所不足。该文提出了一种自适应因子的Kalman滤波算法,并与双更新率的锁频辅助锁相技术结合,用于自适应跟踪环路的设计。仿真结果表明:相比原有的自适应技术,该算法具有较小的相位跟踪误差,在场景变化时的稳定性也更好。     

电力系统动态状态估计算法研究

为了提高电力系统动态状态估计的估计精度和收敛速度,引入一种解决非线性滤波问题的新型粒子滤波算法——混合卡尔曼粒子滤波器(Mixed Kalman Particle Filter,MKPF)。该算法采用扩展卡尔曼滤波器(EKF)与无迹卡尔曼滤波器(UKF)混合作为建议分布,得到一种更接近真实分布的近似表达式。仿真算例将MKPF与EKF和UKF进行了对比,比较结果证明在电力系统受到扰动之后,MKPF算法能够快速地收敛于真实值,且具有比EKF与UKF更高的估计精度和稳定性,达到了在线准确估计的要求。     

用于弹道目标跟踪的有限差分扩展卡尔曼滤波算法

针对目前常用的滤波算法不能同时做到精确和高效跟踪目标的缺点,提出一种有限差分扩展卡尔曼滤波(FDEKF)算法用于再入阶段的弹道目标跟踪.该算法应用有限差分运算得到滤波的验前、验后误差协方差矩阵,避免了非线性函数求导运算,以及Jacobian阵和Hessian阵的计算,降低了计算难度,扩大了应用范围,增强了滤波过程的收敛性.Mome Carlo 数值仿真表明,FDEKF算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和无味卡尔曼滤波(UKF)算法相比较,在跟踪精度上比EKF算法提高了约20%,与UKF算法相当,在计算复杂度上比EKF算法稍有增加,但比UKF算法低约39%.这说明FDEKF算法在计算量增加不多的情况下,滤波精度有显著提高.     

基于EPEA的SINS大失准角非线性初始对准方法

基于欧拉平台误差角(EPEA)的概念描述了理论导航坐标系到计算导航坐标系之间的失准角,推导了捷联惯导系统(SINS)在大失准角情况下进行初始对准的非线性误差模型.在系统噪声和量测噪声均为加性噪声且量测方程为线性方程时,给出了带阻尼解算的简化扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和简化无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,同时分析了不同失准角情况下初始对准过程的异同.静基座状态下的Monte Carlo仿真结果表明,大失准角和大方位失准角情况下,EKF和UKF算法都能满足对准要求,其中UKF算法较EKF算法具有对准时间更快、对准精度更高和适用范围更广的优点;小失准角情况下,由于捷联惯导系统的线性化误差变小,二者的对准时间和对准精度基本相同.     

基于无先导卡尔曼滤波的RBFN训练算法研究

提出了应用无先导卡尔曼滤波器（UKF）来训练径向基神经网络（RBFN）的新方法。与广义卡尔曼滤波器（EKF）和双重卡尔曼滤波器（DEKF）对函数的一阶近似不同,UKF对非线性函数采用二阶近似展开,而且最重要的一点是不必求取系统的雅克比矩阵,从而大大减小计算量。本文对时间序列预测及分类问题进行了仿真,结果证实了该方法的有效性和快速性。     

基于平淡卡尔曼滤波器的微小卫星姿态确定算法

针对扩展卡尔曼滤波（EKF）在线性化过程中会引入误差的问题,采用平淡卡尔曼滤波器（UKF）进行了系统滤波器设计;提出一种构建虚拟观测量的方法,并分析了其噪声特性．虚拟观测量与高精度器件量测量搭配可实现对姿态的校正．以太阳敏感器、微电子机械系统（MEMS）陀螺、磁强计为姿态敏感器件,构建了定姿滤波器并用STK（Satellite Tool Kit）数据进行了仿真．结果表明,所提出方法能有效地提高定姿性能,采用UKF的系统定姿误差与EKF相当,但收敛时间、稳定性要优于EKF．     

CDKF方法在外辐射源单站无源目标跟踪中的应用

针对外辐射源单站无源目标跟踪精度问题,将一种基于Sterling内插公式的新的非线性滤波算法—中心差分卡尔曼滤波算法(central difference Kalman filter,CDKF)应用到系统中。仿真结果表明,与传统的扩展卡尔曼滤波算法(extended Kalman filter,EKF)相比,CDKF具有更高的定位精度,且不需要计算Jacobian矩阵,更易实现;而与无迹卡尔曼滤波算法(unscented Kalman filter,UKF)相比,CDKF只有一个待优化的比例参数,参数的选择更加方便,且定位精度更高,所需运算时间更少。     

基于平方根UKF的机载单站无源定位算法

介绍了基于多普勒频率变化率和波达角变化率的机载单站无源定位原理,并引入一种新的基于平方根（uKF）算法．通过仿真与扩展卡尔曼滤波（EKF）和不敏卡尔曼滤波（UKF）算法进行了比较．结果表明,新算法比EKF算法精度高,与UKF算法相比,新算法的方根形式增加了数字稳定性和状态协方差的半正定性,同时具有更快的收敛速度．