基于滤波估计的传递对准观测值延时抑制方法

传递对准过程中,由于主惯导的解算和传输延迟,子惯导解算信息与进行匹配的基准信息不能完全同步,有些情况下时间延迟较大。分析了时间延迟对速度加姿态角匹配传递对准的影响,并提出了一种时间延迟估计与补偿方法。建立了主惯导时间延时模型,推导了包含时间延时的传递对准观测方程。仿真结果表明,未补偿主惯导信息时间延迟,传递对准失准角估计误差达到40′左右,补偿后,传递对准失准角估计误差在6′以内。该方法可以有效降低由于主惯导信息延时而导致的估计误差发散现象,提高了传递对准精度。     

姿态匹配传递对准的H∞滤波器设计

姿态匹配传递对准对机翼弹性变形很敏感,若机翼弹性变形建模不当,将造成姿态匹配传递对准卡尔曼滤波性能的恶化。由于H∞滤波对系统的不确定性干扰具有很强的鲁棒性,因此本文将机翼的弹性变形视为姿态匹配传递对准中量测的不确定性干扰,并且设计了姿态匹配传递对准的H∞滤波器。仿真结果表明,在不对机翼弹性变形进行建模的情况下,姿态匹配传递对准的H∞滤波器能在十多秒钟的时间内完成传递对准,并且传递对准精度可达5’。     

基于联邦网络的传递对准滤波补偿算法

针对空中环境各种干扰因素对空空导弹传递对准(TA)滤波的影响,提出一种基于联邦网络的补偿算法.将干扰误差考虑为量测输入纳入滤波系统,改进标准Kalman滤波结构.将补偿神经网络设计成联邦结构,两个子系统分别用于训练量测输入估计误差、输出层权值误差和隐层权值误差.推导了联邦网络的训练算法并对算法进行了稳定性证明,保证了网络在结构上计算量小,系统反馈能力强,能够对干扰误差进行有效在线预测,辅助改进Kalman滤波器对失准角进行精确估计.仿真比较实验验证了该算法能够在不需任何先验信息的条件下,及时适应对准环境,预测校正干扰误差,滤波收敛快、精度高,适合空空导弹在具体设备和环境条件下的快速精确传递对准.     

一种基于速度加比力匹配的传递对准时间延迟补偿算法

传递对准过程中,由于主惯导的传输延迟,子惯导解算信息与进行匹配的基准信息不能完全同步,有些情况下时间延迟影响较大。分析了时间延迟对速度加比力匹配传递对准算法的影响,并用扩增状态量的方法对该算法时间延迟进行建模和补偿。仿真结果表明,对准过程中当舰船处于匀速运动状态,时间延迟几乎不会影响对准性能;当舰船进行加速运动或S形机动运动时,时间延迟会严重影响对准性能,通过补偿可以有效地减少时间延迟对于该算法的影响。     

用于快速传递对准的自适应联合H_∞滤波器设计

针对用于快速传递对准的集中式卡尔曼滤波器阶数高、计算负担大、鲁棒性差及对准精度低等问题,该文提出采用联合H∞滤波器进行快速传递对准。设计了联合H∞滤波器的结构和算法:该滤波器采用两级数据融合结构,含有2个与传感器相连的子滤波器和1个融合子滤波器输出信息的主滤波器,整个计算任务被分配给2个子滤波器并行完成从而减轻了计算负担。同时利用改进的Elman网络进行信息分配系数的自适应调节和子系统故障检测,以实现融合信息在各子系统中的自适应分配,并对检测出的故障子系统进行隔离。仿真结果表明:该滤波器不仅提高了系统解算速度与鲁棒性,而且使系统对准精度提高了1个数量级。     

用于机动目标跟踪的多模型概率假设密度滤波器

针对概率假设密度(PHD)滤波器在多目标跟踪问题中无法解决目标发生较大机动时的目标丢失问题,提出了一种多模型概率假设密度(MM-PHD)滤波器.这种MM-PHD滤波器在粒子PHD滤波器的基础上,使用多模型方法对滤波器中每个描述目标状态的粒子的状态进行更新,再将更新后的粒子代入传统的PHD滤波器中用于估计目标的PHD的分布.该滤波器结合PHD滤波器和多模型方法的特点,可用于目标数未知的多机动目标跟踪,且对目标的数量和状态的估计更加准确.多机动目标跟踪的仿真实验表明,与已有方法相比,该滤波器对目标数的估计与真实情况基本一致,描述多目标状态估计误差的Wasserstein距离值降低了50%以上.     

舰载机大失准角的快速二次传递对准方法

针对舰载机传递对准特点,直接利用主惯导的导航信息进行一次装订,引入了大失准角对准问题.为了解决舰载机传递对准问题,提出利用子惯导自主对准进行一次装订减小子惯导中间坐标系与主惯导间的失准角.分析Wahba问题提出统计意义的Quaternion(四元数)对准方法替换传统的Triad(双矢定姿)对准方法,提高了多信息冗余度和对准精度.基于分级修正思想,提出二次传递对准方法,第一次传递基于非线性模型和自适应渐消扩展卡尔曼滤波,并给出简化的渐消因子计算方法;第二次传递对准基于线性误差模型,采用速度+航向匹配,在补偿失准角的基础上,估计陀螺漂移.仿真结果表明二次传递方法能够满足舰载机传递对准需求.     

联邦滤波信息分配方法及其在传递对准中的应用

针对高动态导航环境中固定信息分配策略不能满足应用需求的问题,根据联邦滤波公式定量分析了信息分配系数的选择对各子滤波器精度、鲁棒性及计算稳定性的影响.考虑通过提高无故障子滤波器的鲁棒性来提高联邦滤波器的快速重构能力,同时兼顾子滤波器的精度和计算稳定性,提出了基于模糊规则表的信息分配策略,给出了实现该策略的具体方法,并将其用于某导航系统的快速传递对准中.理论分析与仿真结果表明,该方法可以有效提高无故障子系统对系统故障的抗干扰能力,并可保证系统的计算稳定性.     

基于多传感器信息融合理论的交互式多模型算法

在经典的交互式多模型算法中,对似然函数的高斯近似以及概率密度函数与概率质量函数的混合计算使得所求得的模型概率仅为贝叶斯意义下的次优值.为解决此问题,基于各滤波器估计误差的相关性和多传感器最优信息融合准则,提出了一种重新加权的交互式多模型算法.该算法通过计算估计误差的互协方差阵对模型概率进行更新,在此基础上利用最优信息融合理论对各滤波器的滤波结果进行融合.理论分析及仿真结果表明:经过重新加权的交互式多模型算法较原始算法以及其他忽略误差相关性的交互式多模型的改进算法在估计精度上均有显著的提高.     

速度与角速度双积分匹配传递对准

为降低载体挠曲变形对传递对准的影响,提出了＂速度＋角速度双积分＂匹配方法。与姿态匹配相比,角速度双积分匹配对载体挠曲变形不敏感。结合速度匹配,＂速度＋角速度双积分＂匹配可减小挠曲变形引起的传递对准误差。参照挂飞试验测得的机翼挠曲变形数据,进行了传递对准的Monte Carlo仿真。仿真结果表明：采用＂速度＋角速度双积分...     

交互式地图匹配算法在组合导航中的应用

针对捷联惯性导航系统（SINS）/里程仪组合导航中车辆受初始对准偏差和测量器件自身误差等因素影响的精度随时间和位移增加而降低的问题,设计了交互式电子地图匹配修正新方案.通过车辆姿态角变化选择合适的地图匹配算法,并在转弯处精确反馈修正车辆坐标,同时利用定位误差修正初始对准偏差和里程仪刻度系数误差,降低其对以后导航定位的影响.仿真结果表明,采用交互式电子地图匹配算法,航向失准角偏差可很快收敛至2′左右,里程仪刻度系数偏差也降低至0.08%左右,能够实现系统的需要,跑车实验也证明了此方案的有效性.
     

基于二次型规划考虑网络丢包的鲁棒状态估计

提出一种可以体现网络丢包的离散时间线性时不变状态空间模型,并将鲁棒状态估计的问题转化为向量优化问题.为了能够快速有效地对该问题进行求解,通过标量化方法将向量优化问题转化为普通的标量二次型规划问题,然后将状态估计问题转化为对标准l1正则化最小平方问题的求解.结合Kalman滤波的更新过程,提出了能够适用于具有数据包丢失情况下的鲁棒状态估计算法,通过仿真实验验证了算法的有效性.     

线振动条件下激光陀螺捷联惯导附加漂移补偿技术

针对振动条件下惯性器件会产生较大漂移的问题,从导航误差方程出发,以速度和位置误差作为观测量,设计了双位置卡尔曼滤波初始对准测漂方法。利用这种方法对振动条件下系统中激光陀螺的零漂和加速度计的零位的变化进行了估计;同时在导航解算过程中对惯性器件的振动附加漂移进行补偿。振动条件下对准测漂实验表明:利用双位置卡尔曼滤波方法可以很好的估计出惯性器件的振动附加漂移。振动漂移误差补偿实验表明:在导航结算过程中对惯性器件的振动漂移进行有效补偿后导航精度明显提高。     

基于插入损耗法的噪声源内阻抗建模及误差分析

针对传导电磁干扰滤波器设计中人工电源网络阻抗、噪声源内阻抗、负载阻抗与EMI滤波器的阻抗匹配问题,建立了插入损耗法的误差理论模型及其等效电路.分别分析了串联和并联插入损耗法的测量精度及其系统误差,据此提出了相应的测试条件和测试方法,即当被测阻抗远大于负载阻抗时,采用串联插入损耗法;当被测阻抗远小于负载阻抗时,采用并联插入损耗法;当被测阻抗与负载阻抗相当时,可改变负载阻抗.理论与试验研究表明,该方法在适用范围内能够快速有效地提取EMI噪声源内阻抗,从而实现噪声源与EMI滤波器之间的最大阻抗适配,为EMI滤波器的设计及传导电磁干扰噪声抑制提供理论依据.     

一个新的基于细节特征的指纹匹配方法

自动指纹识别系统(automaticfingerprintidentificationsystems,AFIS)的精度和效率主要依赖于指纹的匹配算法.指纹匹配涉及的两个关键问题是指纹的对齐和匹配方式.根据同一个指纹的不同采样,其脊线形状保持高度的相似性的特点,利用两条脊线对应点的距离构造了一个判据,用来评价两条脊线形状的相似性,以实现指纹的最优对齐;针对传统指纹匹配算法中伪细节点的混入和真实细节点的遗漏影响指纹匹配精度的问题,提出了一种基于编辑距离原理的指纹细节特征匹配方法,对指纹库Fingdb和FingerDUT进行了测试,等错误率分别为0.62%和2.75%,证明该方法具有较高的可靠性和有效性.     

一种抗基座扰动的捷联惯导系统初始对准方法

将自抗扰控制技术应用于捷联惯导系统的初始对准中,提出了一种抗基座扰动的初始对准新方法. 建立了系统的误差模型,深入研究了该对准方法的精度和速度. 计算机仿真和实际系统试验结果均表明,与传统的Kalman滤波精对准方法相比,该方法对扰动具有很好的跟踪作用,是一种应用在捷联惯导系统中的理想对准方案.     

一种动态窗口调整IAE滤波器的立体视觉测量滤波

针对运动物体的立体视觉测量滤波问题进行研究,引入IAE（innovation-based adaptive estimation）滤波器,并提出了一种IAE窗口动态调整的方法.先通过IAE对噪声方差估计的误差与窗口宽度的关系,限定了宽度的取值范围,再依据物体运动的深度变化率计算噪声标准差的变化率,以此动态调整滤波器窗口的宽度,从而提高IAE对噪声统计特性的估计精度.实验结果表明,所提出算法具有良好的滤波效果.      

基于改进卡尔曼滤波的配电网动态数据平差方法

受设备、天气等多方面因素影响,电网量测数据不可避免的存在误差。在实际应用前,应选用合适的估计方法进行数据平差。为减小不良数据对估计精度的影响,本文提出了一种鲁棒性无迹卡尔曼滤波算法(RUKF),在进行无迹卡尔曼滤波之前引入基于运行模式的不良数据检测方法,通过分析量测量的变化趋势调整阈值,避免出现不良数据的漏检与误检现象。以IEEE 33-bus与某实际107节点系统为例,进行仿真验证。实验结果表明,在存在不良数据的情况下,RUKF与传统UKF相比,求得的数据平差结果具有更高的估计精度,提高了数据估算的鲁棒性。多个实验表明本文提出的RUKF算法对数据平差计算可以提供有效的理论支撑。     

一种内侧指横纹识别方法

提出了一种新的内侧指横纹识别方法.首先,对图像采集设备进行改进,在采集过程中固定了手指方向,使获得的指横纹感兴趣区域(ROI)之间只存在微小的平移变换,有利于提高图像匹配的精度.另外,在预处理阶段,利用Gabor滤波法检测手指线特征以分割手指,并从中提取出ROI.在特征匹配阶段,提出了一种利用投影比较进行定位的图像匹配方法,对ROI特征图像进行水平和垂直方向投影,通过比较所得的一维向量实现感兴趣区域的精准定位.评估系统建立在包含来自于77个人的820幅图像的数据库上,等错误率仅为0.61%,单次匹配时间为3.1ms,证明该算法可快速实现指横纹特征识别,准确率较高.     

基于决策树的自适应互补滤波姿态解算

为解决惯性传感器在磁场干扰和大加速度干扰坏境下姿态解算精度下降的问题,提出了一种基于决策树自适应的互补滤波姿态解算方法。针对陀螺仪特性,对其进行零偏补偿处理。将处理后的角速度数据与加速度数据构成静态检测单元,实现了静态情况和动态情况的准确分类。在动态情况下,由加速度数据和磁场数据组成的决策树通过分析外界干扰程度来自主调节系统误差增益,进而达到抗干扰目的,有效提高姿态解算精度。实验结果表明,静态情况下姿态解算不受磁场干扰,动态情况下能够有效避免磁场和大加速度干扰。