基于四元数平方根UKF算法的SINS/GPS紧组合导航系统研究

在较大初始姿态误差角下,针对SINS/GPS紧组合导航系统扩展卡尔曼滤波（extenthed Kalman filter, EKF）算法定位精度下降的问题,提出了一种基于四元数的平方根无迹卡尔曼滤波（square root unscented Kalman filter, SRUKF）算法。为解决SRUKF算法中四元数正交规范化的限制,通过构造姿态矩阵代价函数将四元数预测均值问题转化为代价函数最小时的四元数向量求解问题,保证了均值四元数的规范化;利用乘性四元数误差表示四元数预测值与均值之间的距离,求取四元数的预测协方差矩阵,保证了算法的合理性。在此基础上,给出了SINS/GPS紧组合系统四元数平方根无迹卡尔曼滤波算法的具体步骤。在较大初始姿态误差角下的仿真实验结果表明,与EKF算法相比,该算法精度更高,稳定性更强。     

基于混合迭代UKF的捷联惯导对准算法设计

捷联惯导系统陀螺噪声过大时,自对准无法使方位失准角估计收敛到真值,设计了一种磁强计辅助对准方法,满足对准精度要求并可同步估计磁场强度和磁倾角。非线性滤波方法UKF相比EKF估计精度高但收敛速度慢,迭代UKF算法可提高收敛速度但计算量也显著增大。将超球面分布采样点变换（SSUT）应用于UKF迭代过程,设计了一种混合迭代UKF算法。仿真表明该混合迭代UKF算法加快了收敛速度,保证了滤波精度,同时又减少了计算量。

Abstract：

The azimuth misalignment-angle estimation of SINS could not converge to the true value without assistance duo to the over too strong noise of gyros.An alignment method assisted by magnetometers was designed to estimate the misalignment angles as well as the magnetic field intensity and the magnetic obliquity.Nonlinear filtering method UKF was more precise than EKF but converged slowly.Iterated UKF could promote the convergence rate but increased the calculation amount greatly.A combined iterated UKF algorithm was proposed by applying spherical simplex unscented transform to the iterated process.Simulation indicates that the algorithm promotes the convergence rate,guarantees the precision,and reduces the calculation amount.     

基于矢量频率锁定环的高动态GPS信号跟踪

研究了高动态环境下矢量跟踪算法在GPS接收机中的应用,提出了一种适合高动态环境的矢量频率跟踪算法。当接收机存在高动态时,与由其引起的多普勒频率的变化率相比,由卫星运动引起的多普勒频率的变化率非常小,多普勒频率的变化主要由接收机的动态引起。对各个通道来说接收机的速度与加速度等状态信息是共同的,因此利用矢量跟踪的方法从各个通道的量测数据中直接估计接收机的速度、加速度等状态,可以有比通常的标量跟踪更低的跟踪门限,而在相同的载噪比下,可以有比通常的标量跟踪更好的估计精度。给出了一种适合高动态环境的矢量频率锁定环(VFLL)的结构,详细分析了导航滤波器的系统转移方程与量测方程,讨论了导航滤波器的实现。利用非线性估计的方法代替鉴频器提取频率误差,提高矢量跟踪的性能。由于矢量跟踪的性能是与想定相关的,在典型的高动态情景下,根据具体的想定,利用仿真的方法分析了矢量频率锁定环的跟踪性能。仿真结果表明矢量跟踪在高动态环境下可以有比标量跟踪更好的优势,能很好地跟踪GPS接收机的高动态信号。     

电动缸伺服系统中误差平方根控制

针对电动缸带来的速比非线性导致系统快速性和精度之间难以匹配的问题,建立了火炮身管的运动学模型和动力学模型,提出了一种变系数误差平方根和带前馈的比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)分段控制策略,利用火炮身管的运动学模型和根据动力学模型拟合的加速度计算误差平方根控制系数,应用于系统的位置控制器设计.利用实际负载进行了台架实验研究,并与传统的误差平方根和带前馈的PID分段控制策略进行了对比.台架实验结果表明:该种变系数误差平方根和带前馈的PID分段控制策略可以明显减小火炮俯仰伺服系统的大调转时间和超调量,且不影响等速和正弦跟踪精度,具有一定的工程应用价值.     

有参数误差时估算土壤湿度的集合平方根滤波同化方法

当陆面模式存在参数误差时,借助在NOAH陆面模式中同化表层土壤湿度的观测系统模拟试验,探讨同时估算土壤湿度廓线和校正土壤参数的集合平方根滤波方案的可行性.结果表明:准确校正参数对估算土壤湿度廓线非常重要,错误参数值会严重影响对模式状态量的更新.但是模式状态和参数同时更新的同化方案对参数的初估值较为敏感,只有选取合适的初估值才能保证参数校正和状态估计成功.     

回声状态网络的递推训练算法

针对回声状态网络(ESN)传统的训练方法无法解决高维矩阵不可逆时的训练,以及无法应用于需要在线训练的建模当中等问题,提出了两种新的递推训练算法。分别将含遗忘因子递推最小二乘算法（FFRLS）和无先导卡尔曼滤波算法（UKF）应用到回声状态网络输出神经元为线性函数和非线性函数的权值训练中,进而直接对网络的输出权值进行递推更新。与传统的训练方法相比,所提新方法不仅具有在线更新、精度高的优点,而且还可以解决传统训练方法中批量数据构成的向量矩阵不可逆及输出神经元为非线性函数且其反函数不可求的题。通过对连续搅拌釜式反应器（CSTR）浓度和温度的预测仿真,结果证明了所提新方法的有效性。     

UKF算法在纯方位目标运动分析中的应用

针对传统算法在解决纯方位目标运动分析时存在的有偏、收敛速度慢或发散等不足,该文将无味卡尔曼滤波(UKF)算法应用到纯方位目标运动分析中.由于UKF在处理非线性问题时表现良好,以及不需要计算Jacobian矩阵或Hessian矩阵,实现起来比较方便.根据无味变换的基本原理给出了滤波过程的具体计算步骤并进行了仿真计算.理论分析和仿真结果表明,UKF的性能相当于二阶高斯滤波器,它在纯方位目标运动分析中的滤波精度、稳定性和收敛时间都优于传统算法.     

波动方程保幅叠前深度偏移与AVO响应

从全声波方程出发,基于严格的解耦理论进行单程波保幅分解,得到直观、高效率的直接面对地震波传播波场的压力分量进行延拓的单程波动方程;按照叠前深度偏移方法中的波场双重向下延拓理论实现共炮域公式到CMP(共中心点)域公式的转换,推导出由双平方根方程定义的保幅单程波动方程,从而将振幅误差补偿作为偏移的一部分在偏移过程中实现,使得地震成像在给出正确位置的同时也给出真实振幅.在此基础上获得的CRP(共反射点)道集在保证真实振幅的前提下,有效解决了绕射波干涉、反射点弥散、与倾角有关的NMO等问题,使AVO响应更加清晰,提高了AVO资料的分析精度.     

基于部分扩维的无迹卡尔曼滤波算法研究

UKF扩维算法往往因为比较复杂而导致计算量较大,为此EW等学者提出了当过程噪声和量测噪声都是白噪声时UKF的简化算法。证明了这种简化算法在线性条件下不能达到最优估计;即线性条件下与Kalman滤波不等效;同时证明了UKF部分扩维的算法即只将过程噪声进行扩维后仍能达到最优估计;且又在一定程度上减少了计算量。最后在GPS/INS组合导航中进行了仿真验证,仿真结果进一步证明了理论分析的正确性。     

平方根滤波在地形辅助导航中的应用

结合地形辅助导航的特点,给出了一个快速的平方根矩阵分解公式,应用该公式的平方根滤波地形辅助导航系统,不仅可避免由计算机截尾误差的积累和传播使滤波协方差矩阵失去正定性而导致的滤波发散,而且还避免了通常对角化平方根分解中不可缺少的求左阵特征根和特征向量,以及特征向量的正交化、单位化等繁琐的计算过程。