弹体姿态估计数据融合算法研究

为了测量剧烈变化的弹体滚转角姿态,设计了高、低量程配置的传感器测量方案,利用UKF滤波器,对弹体滚转姿态进行估计.为了提高弹体飞行中间段的滚转姿态测量精度,进一步设计了状态融合和量测融合两种数据融合算法.仿真研究表明,量测融合算法精度高、实时性强.     

基于低轨星网的多目标协同跟踪滤波技术

低轨高密度星网因其覆盖范围广、能够对弹道目标进行全程跟踪而受到广泛的重视。针对低轨星网对多弹道目标协同跟踪问题, 提出一种基于卡方分布和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)的多目标协同跟踪滤波算法。该方法首先在卡方分布的假设下, 设计了一种基于测量平面的数据关联指标函数, 实现量测值的分配; 在此基础上采用变结构滤波框架对多弹道目标进行状态更新; 最后给出了多目标状态估计性能的评估指标。数值仿真实验证明, 所提算法可以有效地实现多目标在测量平面上的数据关联, 并以较少的计算量对多目标进行准确估计。     

REKF and RUKF for pico satellite attitude estimation in the presence of measurement faults

When a pico satellite is under normal operational condi- tions, whether it is extended or unscented, a conventional Kalman filter gives sufficiently good estimation results. However, if the measurements are not reliable because of any kind of malfunc- tions in the estimation system, the Kalman filter gives inaccurate results and diverges by time. This study compares two different robust Kalman filtering algorithms, robust extended Kalman filter （REKF） and robust unscented Kalman filter （RUKF）, for the case of measurement malfunctions. In both filters, by the use of de- fined variables named as the measurement noise scale factor, the faulty measurements are taken into the consideration with a small weight, and the estimations are corrected without affecting the characteristic of the accurate ones. The proposed robust Kalman filters are applied for the attitude estimation process of a pico satel- lite, and the results are compared.     

高动态GPS载波跟踪算法研究

为了寻求更好的高动态GPS载波跟踪解决方案,设计了适于高动态环境的基于参数估计的载波跟踪环路,分析了高动态GPS载波跟踪系统模型,比较了EKF、UKF和PF三种滤波算法的参数估计性能。在此基础上,完成了基于EKF、UKF和PF的载波跟踪环路的设计,并以JPL提出的高动态模型为例进行仿真验证。仿真结果表明,虽然这三种算法均能实现对高动态信号的精确跟踪,但总体而言,基于PF的载波跟踪环路具有更好的动态适应能力。另外,鉴于高动态GPS接收机应用场合的特殊性,又对PF滤波算法在非线性、非高斯GPS载波系统的假设下进行了仿真验证,结果显示了应用粒子滤波算法解决非高斯噪声干扰载波跟踪问题的可行性。     

固定站无源目标跟踪简化UKF算法仿真研究

与EKF类算法相比,基于不敏变换(UT)的不敏卡尔曼滤波(UKF)算法因为不存在线性化误差从而具有更好的性能,不过存在运算量较大的问题。建立了具有线性状态方程的固定单站无源目标跟踪模型,以此为研究背景在满足L+λa=nx+λ=常数的情况下由扩维UKF算法推导出了简化UKF算法并进行了仿真分析。仿真结果表明在满足推导条件时简化UKF算法可以在降低运算量的同时保持和扩维UKF同样的定位性能,具有较强的实用性。     

基于视觉和渐消记忆UKF的浮空器位姿估测

提出了一种新的浮空器位姿估测方法,用地面上共面设置的四个固定信标和浮空器上双焦CCD摄像机组成单目视觉测量系统;应用四元数描述载体和大地直角坐标系间变换关系,在此基础上利用Levenberg-Marquardt迭代算法将地标图像观测量直接转化为位姿参数值,减少了计算量;合理地采用随机加速度模型构建滤波器状态方程,并引入渐消记忆因子改进平方根UKF滤波算法,用于抑制由于系统建模误差造成的滤波精度下降。对所提方案进行验证,比较了不同渐消记忆因子作用下的滤波结果,仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于UKF的新型北斗/SINS组合系统直接法卡尔曼滤波

针对传统的间接法卡尔曼滤波在北斗/捷联惯导(serial inertial navigation system, SINS)组合导航系统中无法实现较高的定位精度且计算的冗余度大的缺点,提出一种基于无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter, UKF）的新型组合系统滤波算法。本算法以SINS输出的导航参数及平台误差角等作为系统状态,无源北斗输出的位置速度参数作为量测,采用改进的UKF方法进行数据融合,并直接计算组合系统导航参数的最优估计。实验结果表明,新算法可以降低对伪距误差模型的精确度要求,同时避免非线性系统状态方程的线性化,简化滤波参数的调整过程,从而有效地缩短组合导航系统的解算时间,提高定位精度。     

基于UKF的导弹SINS/CNS姿态估计方法

针对中远程弹道导弹的特点,在分析研究捷联惯性导航系统/天文导航系统(strapdown inertial navigation system/celestial navigation system, SINS/CNS)组合导航测量修正方案的基础上,建立了导弹四元数运动学方程、陀螺测量模型,星敏感器测量模型等系统方程,将无轨迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)算法应用于主动段关机点环境,通过对陀螺常值漂移、一阶漂移的在线估计,达到高精度导弹姿态的实时输出。与EKF、QUEST、MLS和捷联惯性迭代递推算法比较,仿真结果表明了UKF算法具有更高的精度,收敛快,适于在无控飞行阶段的工程应用。     

基于非线性滤波的捷联惯导系统罗经法对准改进算法

为提高捷联惯导系统初始对准的快速性和精确性,根据传统的平台惯导系统罗经法对准原理,提出包括水平对准和方位对准的捷联式罗经对准算法.给出了导航坐标系下加速度和角速率的修正值,经过姿态矩阵的转换对载体坐标系下的惯性测量组件输出值进行修正补偿.对不同初始姿态角误差和不同初始航向角的仿真表明,初始航向角的改变对系统影响较大,特别在大方位失准角情况下.采用UKF算法对非线性模型滤波的仿真结果显示,最大航向角误差从15′降至6′,证明将罗经法和UKF滤波方法相结合进行捷联系统初始对准是可行有效的.     

基于路标的机器人自定位方法

介绍了一种基于路标的移动机器人自定位方法。为了解决仅仅利用视觉系统得到的路标信息使用蒙特卡洛自定位(MCL)算法进行机器人自定位时存在较大误差的问题,提出了一种将MCL算法与unscented卡尔曼滤波器相结合进行自定位的方法,将从机器人视觉系统获取的路标信息,从驱动轮码盘获取的位置信息,以及从电子罗盘获取的机器人方位信息进行有效融合,从而提高了机器人的自定位精度。实验结果表明,该方法不但可以提高机器人的自定位精度,而且具有较好的鲁棒性。