δ-广义标签多伯努利滤波算法的非线性扩展

针对高斯混合(Gaussian mixture, GM)实现的变分贝叶斯-δ-广义标签多伯努利(variational Bayesian-δ-generalized labeled multi-Bernoulli, VB-δ-GLMB)滤波算法在非线性场景下跟踪性能较低这一问题, 结合基于临近点算法(proximal point algorithm, PPA)和变分贝叶斯(variational Bayesian, VB)的迭代优化与容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filtering, CKF), 提出一种适用于非线性模型的机动多目标跟踪算法。该算法在GM-VB-δ-GLMB的基础上采用逆伽马(inverse-Gamma, IG)和高斯乘积混合分布近似量测噪声协方差和状态联合后验分布; 利用PPA-CKF-VB(PCKF-VB)方法对传递过程中的高斯项参数进行预测更新; 最后为提高滤波精度进行变分贝叶斯容积RTS(VB cubature Rauch-Tung-Striebel, VB-CRTS)平滑。仿真结果表明, 对于量测噪声未知的非线性系统, 所提的算法与现有的VB-δ-GLMB算法相比目标跟踪精度有显著提高。     

基于Masreliez-Martin的鲁棒分数阶容积卡尔曼滤波算法及应用

针对具有非高斯量测噪声的分数阶离散时间非线性系统的状态估计问题, 提出一种基于Masreliez-Martin(简称为M-M)方法的鲁棒分数阶容积卡尔曼滤波器。在分数阶离散非线性动态系统基础上, 使用三阶容积原则推导了状态预测公式, 并使用M-M方法实现状态的量测更新, 构成了基于M-M方法的鲁棒分数阶容积卡尔曼跟踪算法。将提出的算法应用到再入目标的状态估计中, 仿真结果表明, 基于M-M方法的鲁棒分数阶容积卡尔曼滤波器优于分数阶无迹滤波器和分数阶容积卡尔曼滤波器。最后, 分析了不同程度的量测污染噪声对鲁棒分数阶容积卡尔曼滤波算法的估计性能影响, 验证了所提算法的鲁棒性。     

基于Sage-Husa算法的自适应平方根CKF目标跟踪方法

在目标跟踪中,噪声的统计特性未知可能会引起滤波精度下降甚至发散,针对该问题,提出了一种新的自适应平方根容积卡尔曼滤波算法。所提方法在常规Sage-Husa算法的基础上采用容积规则,推导出了一种适用于非线性系统的自适应噪声统计估计器。仿真结果显示,相对于标准的平方根容积卡尔曼,所提方法在噪声统计特性未知或时变的情况下滤波精度有显著提高。     

Cubature粒子滤波

非线性非高斯下后验概率密度函数解析值无法获得，需设计合理的重要性密度函数进行逼近。传统粒子滤波(particle filter, PF)直接采用未含最新量测信息的状态转移先验分布函数作为重要性密度函数来逼近后验概率密度函数。针对PF缺乏量测信息的问题,提出一种基于Cubature卡尔曼滤波(Cubature Kalman filter, CKF)重采样的Cubature粒子滤波新算法(Cubature particle filter, CPF)。该算法在先验分布更新阶段融入了最新的观测数据，通过CKF设计重要性密度函数，使其更加接近系统状态后验概率密度。仿真表明CPF估计精度高于PF和扩展卡尔曼滤波(extended particle filter, EPF)，与无轨迹粒子滤波(unscented particle filter, UPF)相比，其精度相当，但算法运行时间降低了约20%。     

基于多重渐消因子的强跟踪SVDCKF组合导航算法

针对标准容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)在载体状态突变时滤波精度下降的问题,提出了一种基于多重渐消因子的强跟踪SVDCKF组合导航(strong tracking SVDCKF integrated navigation algorithm based on multiple fading factors,MST-SVDCKF)算法.该算法引入SVD代替标准CKF中的Cholesky分解,提高了状态协方差阵分解迭代时的数值稳定性;通过卡方检验对系统状态进行评估,当系统出现状态突变时,采用多重渐消因子对预测状态协方差阵进行调节,使得不同滤波通道具有不同的渐消能力,以实现对载体真实状态的强跟踪.仿真结果表明,与标准CKF和传统STCKF相比,该算法调节能力更强,滤波精度更高.     

全捷联被动雷达末制导系统设计

为解决全捷联被动雷达导引头大测量误差下的精确制导问题,从实际工程应用角度出发,对全捷联被动雷达末制导系统进行了研究。首先,建立了全捷联被动雷达导引头模型。其次,针对系统非线性、滤波稳定性、计算量及制导与姿态控制的耦合问题,提出了基于容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)的制导信息提取、滑模变结构制导、三回路过载驾驶仪等算法相结合的末制导系统方案。最后,结合反辐射导弹应用场景,建立全系统仿真模型进行方案验证。结果表明,所设计的末制导系统对静止目标的打击精度为2 m,对于15 m/s以内的慢速移动目标,也具有较好的适应能力,落点圆概率误差(circular error probability, CEP)可以达到10 m左右。     

Maneuvering target tracking algorithm based on cubature Kalman filter with observation iterated update

Reasonable selection and optimization of a filter used in model estimation for a multiple model structure is the key to improve tracking accuracy of maneuvering target.Combining with the cubature Kalman filter with iterated observation update and the interacting multiple model method,a novel interacting multiple model algorithm based on the cubature Kalman filter with observation iterated update is proposed.Firstly,aiming to the structural features of cubature Kalman filter,the cubature Kalman filter with observation iterated update is constructed by the mechanism of iterated observation update.Secondly,the improved cubature Kalman filter is used as the model filter of interacting multiple model,and the stability and reliability of model identification and state estimation are effectively promoted by the optimization of model filtering step.In the simulations,compared with classic improved interacting multiple model algorithms,the theoretical analysis and experimental results show the feasibility and validity of the proposed algorithm.     

基于变分贝叶斯原理的SINS/GPS 组合导航VB-CKF滤波算法

系统量测噪声统计量不准确能引起组合导航系统滤波精度下降甚至发散,在变分贝叶斯原理的基础上,以容积卡尔曼滤波(CKF)为基础滤波器,导出基于变分贝叶斯的自适应容积卡尔曼滤波(VB-CKF)算法,仿真结果表明：在SINS/GPS组合导航系统中,VB-CKF算法较CKF算法能有效减少系统量测噪声统计量变化对滤波精度的影响,是一种具有广泛应用前景的SINS/GPS组合导航滤波算法。     

空基外辐射源定位系统的观测站航迹优化

针对空基外辐射源定位(airborne passive coherent location, APCL)系统容易出现可观测性差、定位性能不稳定的问题,提出了观测站航迹优化算法以提高系统的定位跟踪性能。首先，建立APCL系统的二维运动学模型与量测方程,并选取系统可观测度和几何精度因子(geometrical dilution of precision, GDOP)作为优化指标,推导出航迹优化函数。然后，使用加权离散搜索优化算法控制观测站机动至最优观测位置,并以容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)为工具,对目标和外辐射源进行定位跟踪。仿真结果表明,观测站采用航迹优化算法能大幅提高系统定位的稳定性,显著减小跟踪估计误差。     

基于辅助信标的无人机协同目标跟踪

针对无人机姿态角误差与观测误差影响目标定位精度问题, 构建基于辅助信标的无人机协同目标跟踪模型, 提高了对目标的定位精度。提出基于辅助信标的姿态校正方法, 利用辅助信标的精确位置实时校正无人机的姿态角, 减小姿态角误差对定位精度的影响。根据双无人机的最优观测构型, 设计双无人机协同控制律, 得到无人机观测的优化轨迹, 以提高无人机对目标的观测质量, 最后采用容积卡尔曼滤波算法得到目标的状态估计。仿真结果表明该算法能有效减小无人机姿态角误差和观测误差对目标定位的影响, 提高目标跟踪精度, 具有一定的工程应用价值。