基于自适应UKF算法的机载INS/GPS空中对准研究

在空中对准失准角不满足小角度假设的条件下,推导了一种新的机载INS/GPS大失准角空中对准的误差模型。将基于极大似然估计的自适应估计器与无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)算法相结合,修改自适应滤波算法中自适应参数的表达式。提出将自适应UKF算法用于非线性误差模型的空中对准方案中。仿真表明,自适应UKF算法能够克服噪声统计模型不准确对滤波结果的影响,失准角估计的精度好于UKF算法的精度。     

基于ANFIS的自适应机动目标状态估计算法

针对基于当前统计(current statistics,CS)模型的机动目标状态估计算法对机动目标加速度的极限值依赖性大的缺陷,提出了一种利用自适应神经网络-模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system, ANFIS)自适应调整目标状态噪声方差的方法。首先利用ANFIS算法对目标机动强度进行估计,进而对目标状态噪声协方差矩阵进行自适应调整;然后利用粒子滤波(particle filter, PF)算法对目标状态进行估计。仿真结果表明,与该方法能够有效提高目标状态估计的精度。     

多机无源跟踪迭代UKF算法

为利用多机实现对目标的快速高精度无源跟踪,提出了一种新的迭代无味卡尔曼滤波（unscented Kalman filter,UKF）算法。所提算法利用随机变量的概率密度函数变换,求得了直接关于目标状态的似然函数,并据此利用最大似然估计迭代求解当前时刻的目标状态,推导了能达到最大似然面的迭代求解准则,将该准则与UKF算法结合得到新的迭代UKF算法。以多机只测角跟踪为例,对所提算法的性能进行仿真分析,仿真结果表明,相对于已有的迭代UKF算法,所提算法具有更好的跟踪性能,实用性强。     

基于自适应SSUKF的组合导航信息融合方法

针对车载组合导航系统噪声统计特性无法事先实时获取的问题,提出了一种神经网络辅助的自适应SSUKF信息融合算法.该算法利用神经网络在线估计系统噪声,采用SSUKF同时估计系统状态和在线训练神经网络的权值,从而能在系统噪声统计特性未知的情况下获得组合导航系统的实时最优估计,给出了算法的详细实现过程.最后,针对车载INS/GPS组合导航系统的信息融合问题进行了仿真研究.仿真结果表明,该算法在系统噪声统计特性未知的情况下仍能获得高精度的估计效果,同时与自适应UKF算法相比,有效降低了算法的计算量,提高了算法运行的实时性,证明了该算法是一种有效而实用的方法.     

基于交互式模型的多AUV协同导航鲁棒性滤波算法

针对多自主式水下潜器(autonomous underwater vehicle,AUV)在协同导航过程中量测异常等问题,提出一种基于交互式模型的多AUV协同导航滤波算法。首先以建立多AUV协同导航基本模型为基础,给出基本的协同导航滤波过程;通过广义最大似然估计的滤波算法对受污染的量测噪声进行处理;进一步地,利用Schweppe形式下的广义最大似然估计解决量测出现的异常情况;运用交互式多模型算法解决由量测噪声时变而造成的滤波精度下降问题。最后仿真结果表明该协同导航滤波算法具有良好的自适应鲁棒性。     

联合高斯回归的平方根UKF方法

针对传统的滤波方法容易受系统动态模型不确定性和噪声协方差不准确的限制这一问题,提出一种将高斯过程回归融入平方根不敏卡尔曼滤波（unscented Kalam filter,UKF）算法中的滤波算法。该算法用高斯过程对训练数据进行学习,得到动态系统的回归模型及系统噪声的协方差;采用标准的平方根UKF算法,状态方程和观测方程,相应的噪声协方差由高斯过程实时自适应调整。将应用于飞行器SINS/GPS组合导航,结果表明,该方法能够自适应系统噪声,收敛速度快,导航精度高。     

低位截断瑞利噪声的统计推理

预警雷达抗噪声压制干扰评估通常需要对量化后的瑞利噪声样本进行估计,在实际雷达系统中受硬件采样位数限制有时会舍弃噪声样本的低位数据,相当于进一步提高了噪声的量化误差,这时采用截断后的噪声样本计算均值会造成很大的估计偏差。为了有效运用低位截断后的噪声样本进行噪声估计,基于多项分布和瑞利分布推导了分布参数的最大似然估计方法,并证明了对数似然函数的凸函数性质以及后验分布为对数凹分布的性质,在此基础上提出了无信息先验贝叶斯估计方法和共轭先验贝叶斯估计方法。仿真数据实验验证了所提的极大似然估计、无信息先验贝叶斯估计和共轭先验贝叶斯估计算法的有效性,且对比分析了贝叶斯估计相对于极大似然估计的优越性。     

非线性滤波算法在无源双基地雷达目标跟踪中的比较研究

针对无源双基地雷达目标跟踪问题,仿真分析了EKF、UKF、CDF等几种非线性滤波算法的状态估计性能。同时,基于后向平滑估计原理,利用当前观测数据平滑估计前时刻状态变量的均值和方差,提出了一种改进的UKF(CDF)滤波算法-BSUKF/CDF。仿真结果表明,在理想高斯白噪声情况下,UKF/CDF及BSUKF/CDF的跟踪性能相近,但均明显优于EKF;但若考虑角闪烁噪声,BSUKF/CDF的跟踪性能则优于UKF/CDF及EKF。     

基于UKF神经网络的姿态测量信息融合算法

针对融合系统建模误差、噪声统计特性不精确性和环境的动态变化性致使传统联合滤波过程中融合权值难以确定,引入人工智能中的神经网络,提出了基于神经网络的多信息自适应智能估计融合算法研究;利用神经网络的自适应能力对状态估计融合结果进行实时辅助补偿和修正,将非线性最优估计与神经网络技术相结合,重点研究了基于UKF的神经元融合权重在线自适应学习算法,以便在缺少准确局部子滤波器协方差信息情况下,仍能使全局估计融合结果最优,从理论上证明了UKF学习算法优于传统EKF学习方法,并以卫星多姿态测量信息融合定姿系统为例,给出了计算实例和结论分析,表明了所提出的模型与算法在实际应用中的有效性。

Abstract：

The fusion weight of traditional Federal Kalman Filter is difficult to be determined because of the fusion system modeling error,the inaccuracy of noise statistic characteristics as well as the dynamic variability in the fusion filtering process.In order to solve this problem,a self-adaptive fusion estimation algorithm for multi-information measurement based on neural networks was presented,which used the self-adaptive ability of neural networks to make real-time compensation and amendment for the state fusion estimation results.Combining a nonlinear optimal estimation with neural network,an online adaptive training algorithm for the weights of neuron based on Unscented Kalman filter （UKF） was researched,which could still realize the optimal fusion for the global estimation even if the accurate covariance information of each local sub-filter were absent.The performances of UKF training algorithm and the traditional EKF algorithm were analyzed and compared,and moreover taking the multi-information fusion system for satellite attitude determination as the experimental example,the simulation calculation and analysis were advanced,which show that the presented models and algorithms are effective in the actual application.     

抗差自适应UKF算法在地基光学跟踪空间目标中的应用

滤波过程中若噪声的统计特性发生时变,则会引起传统无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)的滤波精度快速降低、滤波收敛性不定甚至发散,针对这个问题提出了具有鲁棒性的UKF算法。首先根据极大后验估计(maximum a posterior estimate,MAPE)原理,推导出无偏的近似最优MAPE常值噪声统计特性的滤波估计公式,并给出了时变噪声统计估计器相关参数的一整套递推公式。考虑到观测数据粗差的存在,将可以在线估计时变噪声特性的方法和具有鲁棒特性的滤波因子相结合,以有效抑制观测数据的粗差值对滤波稳定性和收敛性的影响。最后,以地面站对空间非合作目标的光学测角跟踪为应用背景的仿真实例表明,该算法在噪声统计特性未知或不准确且过程噪声矩阵时变、观测数据存在个别粗差情况下,滤波依然收敛,其滤波精度及稳定性提高较为明显。     

IAE-adaptive Kalman filter for INS/GPS integrated navigation system

1 .INTRODUCTIONInertial navigation system(INS) and Global posi-tioning system ( GPS) are two major navigationsystems now widely usedfor marine applications a-round the world. Considering both systems pos-sess complementary working characteristics , abooming attention is focused on finding effectivemethods to combine the two different systems toconstituteintegrated navigation system with higheraccuracy and better performance .Information likeGPS position and velocity are often chosen as…     

基于异步估计自适应Kalman滤波系统设计

一般的Kalman滤波器时系统噪声和测量噪声统计特性要求较为严格,当统计特性存在不确定性时,估计会造成较大的估计误差,甚至使滤波器发散.针对此问题,在基于新息的自适应估计和极大后验估计的基础上对Q和R进行异步估计;以某型号光纤惯性测量装置和GPS系统为背景的仿真实验结果表明,该方法能够有效地对Q和R存在不确定的组合导航系统的误差状态变量进行估计,并能较好地保证自适应滤波器的收敛性,进一步提高了估计精度.     

基于自适应的单形采样UKF组合导航算法

在SINS/GPS组合导航系统中,传统的无迹卡尔曼滤波 (unscented Kalman filter,UKF)采用对称采样无迹变换(unscented transform,UT),计算量大,而且采样点到中心点的距离会随着状态维数的增加而增大,产生采样的非局部效应。针对以上问题,利用最小偏度单形采样策略降低UKF计算量以提高系统的实时性,采用比例UT变换来解决采样过程中的非局部效应,通过自适应调整比例因子来提高UKF的估计精度。由此引入了一种改进的UKF算法——自适应比例无迹卡尔曼滤波(adaptive scaled unscented Kalman filter, ASUKF)用于SINS/GPS组合导航系统中。仿真结果表明,这种方法计算量小且精度较高。     

基于无轨迹卡尔曼滤波的大失准角INS初始对准

讨论了大失准角情况下，惯性导航系统（INS）初始对准的非线性误差模型，分析了无轨迹卡尔曼滤波原理，提出将无轨迹卡尔曼滤波（UKF）技术应用于惯性导航系统初始对准ψ角估计中，进行了静基座状态下的初始对准仿真。仿真结果表明，在方位误差角为大角度，水平误差角为小量的情形下，无轨迹卡尔曼滤波比扩展卡尔曼滤波（EKF）对准时间更快，估计精度更高。当ψ角三个分量均为小量时，无轨迹卡尔曼滤波也具有很好的性能。     

α稳定分布噪声中基于最优核时频分析的跳频信号参数估计

针对传统非线性时频分析方法在跳频(frequency hopping, FH)信号参数估计时,会出现严重的交叉项和参数估计精度降低等问题,引入径向高斯核(radially Gaussian kernel,RGK)时频分析方法,该方法根据FH信号的不同自适应选择最优核函数,从而有效抑制交叉项。RGK时频分析方法可在高斯噪声环境下估计FH信号的参数,但在脉冲性较强的α稳定分布噪声中,该方法性能退化甚至失效。对此,结合最大似然估计理论,提出了一种α稳定分布噪声环境下的加权最大似然广义柯西(weighted maximum likelihood generalized Cauchy,WMGC)滤波的新方法。采用基于WMGC滤波器的RGK时频分析方法(WMGC RGK方法,即WR方法),对该噪声中的跳频信号进行参数估计。仿真结果表明,与基于分数低阶及Myriad的时频分析方法相比,WR方法在α稳定分布噪声中具有良好的鲁棒性和优良的跳频信号参数估计性能。     

Pulsar/CNS integrated navigation based on federated UKF

In order to improve the autonomous navigation capability of satellite, a pulsar/CNS (celestial navigation system) integrated navigation method based on federated unscented Kalman filter (UKF) is proposed. The celestial navigation is a mature and stable navigation method. However, its position determination performance is not satisfied due to the low accuracy of horizon sensor. Single pulsar navigation is a new navigation method, which can provide highly accurate range measurements. The major drawback of single pulsar navigation is that the system is completely unobservable. As two methods are complementary to each other, the federated UKF is used here for fusing the navigation data from single pulsar navigation and CNS. Compared to the traditional celestial navigation method and single pulsar navigation, the integrated navigation method can provide better navigation performance. The simulation results demonstrate the feasibility and effectiveness of the navigation method.