多源二维测角信息的三维动态目标跟踪定位算法

针对纯角度非线性估计法对量测方程进行线性化处理后的运动要素估计出现发散或偏置现象等问题,提出了基于多源二维测角信息的三维动态目标跟踪定位算法.利用最大似然估计法对多基站提供的角度量测信息进行融合处理,由此获得的量测方程经伪线性化后的均方等效误差期望值最小,从而实现了目标运动要素无偏估计.通过仿真表明,利用所提算法获得的位置跟踪误差曲线能快速、准确地逼近Cramer-Rao下界,比扩展的卡尔曼滤波器的收敛速度快,精度高,跟踪精度可提高50%.     

提高飞行弹丸跟踪滤波器滤波精度的一种方法

推广的卡尔曼滤波器能根据雷达测量数据较好地跟踪飞行弹丸,并估计出有用参数,但动态方程和量测方程的线性化会给滤波和估值带来一定的误差。该文讨论了用单步迭代滤波来降低动态方程的线性化给弹丸跟踪滤波器带来的滤波和估值误差。     

一种改进的变结构交互多模型被动跟踪算法

针对干扰环境下跟踪机动目标时常常无法获得距离信息的问题,提出了一种新的被动跟踪算法对目标进行精确的跟踪定位。算法针对被动跟踪中状态与量测之间存在的非线性关系,首先采用最小二乘原理对角度量测进行预处理,然后以预处理结果作为输入,进行交互多模型滤波,从而减小非线性量测方程的线性化过程带来的误差。然而,交互多模型滤波中所采用的固定结构模型集并不能保证跟踪精度,为解决这一问题,算法引入序列似然比检测对模型集进行调整,使模型对不同的目标机动模式有更强的自适应能力,从而减小模型之间的竞争,确保跟踪效果。为了验证新算法的有效性,在相同实验条件下,用2种算法分别对同一设定轨迹进行仿真估计,结果表明,新算法可以进一步提高跟踪精度。     

基于平方根Unscented卡尔曼滤波的车辆融合跟踪

针对车辆运动的机动性和跟踪系统的非线性，提出了一种基于平方根Unsoented卡尔曼滤波(SR-UKF)的多传感器融合跟踪方法．该方法采用动力学模型建立系统的状态方程和量测方程，充分利用了多传感器的量测信息，更好地满足了目标的机动特性．采用基于UKF的数据融合方法处理系统的非线性问题，避免了扩展卡尔曼滤波(EKF)产生的线性化误差．同时，在滤波过程中，以协方差平方根阵代替协方差阵参加速代运算，有效地避免了滤波器的发散，提高了滤波算法的收敛速度和稳定性，实验证明，与基于EKF的融合算法相比，基于SR-UKF的融合算法使系统的位置和方向角的跟踪精度分别提高了18．22％和34．81％。     

基于模糊逻辑四元数的平方根UKF算法

针对目标跟踪估计算法中,利用传感器离散观测建模并估计目标连续状态,进行导航解算时滤波精度低,及传统四元数扩展卡尔曼滤波算法无法满足目标姿态测量精度要求等问题,文中提出一种基于模糊逻辑四元数的平方根UKF姿态估计算法.该算法将四元数作为模糊逻辑UKF滤波器状态,应用测量的角速率完成滤波器的时间更新及量测更新,采用模糊逻辑的平方根协方差形式作为更新参数,既降低了算法的计算量和复杂度,又保证了数值的稳定性.文中还以近地卫星为例,在Matlab和C++软件上进行了仿真实验.实验结果表明:文中所提算法可保证对机器人和特征的姿态控制估计精度;可对目标实时跟踪定位并进行量测更新,抑制了姿态误差发散问题.     

深空天文测角测速组合导航滤波算法研究

针对天文光谱测速导航量测中存在的常值量测误差、慢时变量测误差、光谱畸变量测误差,提出了扩维自适应容积卡尔曼滤波算法.本文通过状态扩维将常值测速量测误差及慢时变测速量测误差作为状态量之一,在导航滤波中进行同步估计并在量测中进行补偿.针对天体表面活动导致的光谱畸变量测误差,通过Sage-Husa噪声估计器对滤波算法中的量测噪声协方差阵进行自适应估计以降低含该误差量测的影响.同时,为了进一步提高导航的精度,将天文光谱测速信息与天体方向矢量信息结合,并通过联邦滤波器进行信息融合.以火星接近段为背景的仿真结果表明,该算法能够有效抑制上述量测误差对导航精度的影响,实现高精度天文自主导航.     

飞行状态敏感的关联门调节算法

机动目标的跟踪精度受飞行状态、噪声等多种因素影响,机动目标发生强机动或者杂波干扰过大都会导致跟踪精度下降。关联门是数据关联算法筛选的有效量测和提高跟踪精度的重要环节。本文提出了一种飞行状态敏感的关联门调节算法(Flight-Status-Sensitive Tracking Gate Adjustment Algorithm, FSSTGAA)。该算法根据目标的飞行状态分析误差的来源及其变化趋势,在跟踪误差尚可接受的范围内,依据误差动态变化率动态调整关联门大小。仿真结果表明,相比于传统关联门自适应算法,本文算法能有效地降低目标丢失率,提高机动目标的跟踪精度。     

不完全量测下基于机器视觉的被动跟踪算法

针对不完全量测下利用电视摄像机的单站水面目标被动跟踪问题,提出了一种基于机器视觉被动测距的联邦目标跟踪算法.首先,利用机器视觉技术设计了目标距离的被动测量方法;其次,依据测量机理将测量通道分解为机器视觉被动测距通道和传统测角通道,基于验后置信度残差检测的平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)设计了双通道子滤波器,并对子滤波器估计结果进行联邦结构融合得到最终估计结果.通过OpenGL仿真目标图像和真实水面目标视频的测量结果证明了机器视觉测距的有效性,且在不完全量测下,该跟踪算法比传统基于质点的被动跟踪算法具有更高的跟踪精度.     

采用随机矩阵的多扩展目标滤波器

针对杂波环境下多扩展目标的运动状态和形状信息的联合估计跟踪的问题,提出了一种基于随机矩阵的扩展目标跟踪算法。该算法采用具有噪声基于密度的空间聚类(DBSCAN)划分与预测划分相结合的联合划分算法对量测集进行划分,然后采用联合概率数据关联(JPDA)的软关联思想建立量测簇与扩展目标之间的对应关系,最后采用随机矩阵法对扩展目标进行估计获得运动状态和形状信息,特点是:将量测集划分为互不相交的几个簇,以使每个簇中的量测源于同一目标或杂波;建立量测簇与扩展目标之间的关联关系及状态更新。联合划分算法与DBSCAN划分的比较仿真实验表明,在有距离相近目标时采用联合划分算法比采用DBSCAN划分的滤波器的跟踪效果好得多。所提多扩展目标滤波器与ET-GMPDH滤波器的仿真实验表明,所提算法有较高的跟踪精度、较大的检测概率及较小的虚警概率。     

组网雷达自适应数据融合跟踪算法

针对高速、机动目标的实时、精确跟踪问题,提出一种能在线调整组网雷达中各雷达权值的自适应数据融合算法。按照一定的规则寻找最佳的权系数,使融合后目标的状态估计值最优;把输入信号用作自适应滤波器的量测信号,利用新息相关的自适应滤波算法对状态方程及量测方程中误差的变化调节增益矩阵的大小,同时根据自适应滤波的状态偏差输出信号与当前的量测数据,运用模糊推理规则对组网雷达系统中各雷达的权值进行在线调节;系统输出结果即为自适应数据融合下目标的最优状态估计值。仿真结果验证了该算法在跟踪精度和收敛速度上的优越性,实现了组网雷达系统对目标的自适应跟踪。     

基于EPEA的SINS大失准角非线性初始对准方法

基于欧拉平台误差角(EPEA)的概念描述了理论导航坐标系到计算导航坐标系之间的失准角,推导了捷联惯导系统(SINS)在大失准角情况下进行初始对准的非线性误差模型.在系统噪声和量测噪声均为加性噪声且量测方程为线性方程时,给出了带阻尼解算的简化扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和简化无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,同时分析了不同失准角情况下初始对准过程的异同.静基座状态下的Monte Carlo仿真结果表明,大失准角和大方位失准角情况下,EKF和UKF算法都能满足对准要求,其中UKF算法较EKF算法具有对准时间更快、对准精度更高和适用范围更广的优点;小失准角情况下,由于捷联惯导系统的线性化误差变小,二者的对准时间和对准精度基本相同.     

A novel extended Kalman filter for a class of nonlinear systems

Estimation of the state variables of nonlinear systems is one of the fundamental and significant problems in control and signal processing. A new extended Kalman filtering approach for a class of nonlinear discrete-time systems in engineering is presented in this paper. In contrast to the celebrated extended Kalman filter (EKF), there is no linearization operation in the design procedure of the filter, and the parameters of the filter are obtained through minimizing a proper upper bound of the mean-square estimation error. Simulation results show that this filter can provide higher estimation precision than that provided by the EKF.     

对匀速直线运动目标跟踪的转换坐标卡尔曼滤波算法

文章根据某型雷达对空间匀速直线运动目标的跟踪要求，采用了转换坐标卡尔曼滤波跟踪算法．在转换坐标卡尔曼滤波跟踪算法中，球坐标系下互相独立的观测噪声变换到直角坐标系下时将变成相关噪声，在解出此相关噪声的方差后即可按标准的卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪，仿真结果显示，该算法收敛迅速，精度可以满足雷达对空间机动目标的跟踪要求．     

分布式不敏卡尔曼滤波状态估计技术

在许多实际的分布式多传感器系统中,系统的动态或传感器的观测方程是非线性的.解决分布式多传感器非线性系统的状态估计问题,通常采用的一种方法是分布式扩展卡尔曼滤波.但由于模型的线性化误差,EKF的滤波效果在很多情况下并不能令人满意.另外,在许多实际应用中,模型的线性化过程比较繁杂,而且也不容易得到.为了有效解决分布式多传感器非线性系统的状态估计问题,提出了一种基于不敏卡尔曼滤波的状态估计技术.不敏卡尔曼滤波是最近提出的一种新的非线性滤波方法.由于不需要对非线性系统进行线性化,不敏卡尔曼滤波可以很容易地应用于非线性系统的状态估计,并且其性能也要优于扩展卡尔曼滤波.仿真结果说明分布式不敏卡尔曼滤波方法的性能要优于分布式扩展卡尔曼滤波方法.     

一种精确的前向散射雷达三维目标跟踪方法

针对一般测量精度下初始状态估计误差大,导致滤波易发散的问题,提出了一种基于解析推导和Leven-berg-Marquardt算法的初始状态估计方法,能够在目标参数测量精度不高的情况下获得比较精确的初始值;针对滤波过程计算量太大、收敛速度慢的问题,结合精确的初始状态估计值和扩展卡尔曼滤波(EKF)实现了前向散射雷达三维目标的精确跟踪.通过仿真和比较分析表明,EKF算法跟踪精度高,收敛速度快,且计算量小.     

Decision-Aided Extended Kalman Filter Based Adaptive Timing Recovery for Wavelet Packet Modulated Signals

One of the major issues with multi-carrier systems is their vulnerability to timing synchronization errors resulting in the loss of time synchronization which causes loss of orientation of incoming data at the receiver. This paper presents an acquisition algorithm to timing recovery using the decision-aided extended Kalman filtering (EKF) technique for nonlinear disturbance channels in a wavelet packet transform-based multicarrier modulation communication system. This timing recovery algorithm gives faster convergence, smaller root mean square (RMS) errors, and better bit error rate (BER) performance than traditional timing recovery methods, such as the phase-locked loop (PLL), maximum likelihood (ML), and Kalman filter (KF) methods. Thus, the algorithm is able to handle larger timing errors more reliably and to provide better timing recovery, since the scheme takes into account the nonlinear relationship between the signal samples and timing errors. Simulations for various time-varying channels show that the timing recovery algorithm works well for wavelet packet transform-based multicarrier modulation communication systems.     

基于平淡卡尔曼滤波器的微小卫星姿态确定算法

针对扩展卡尔曼滤波（EKF）在线性化过程中会引入误差的问题,采用平淡卡尔曼滤波器（UKF）进行了系统滤波器设计;提出一种构建虚拟观测量的方法,并分析了其噪声特性．虚拟观测量与高精度器件量测量搭配可实现对姿态的校正．以太阳敏感器、微电子机械系统（MEMS）陀螺、磁强计为姿态敏感器件,构建了定姿滤波器并用STK（Satellite Tool Kit）数据进行了仿真．结果表明,所提出方法能有效地提高定姿性能,采用UKF的系统定姿误差与EKF相当,但收敛时间、稳定性要优于EKF．     

一种SINS/GPS紧组合导航系统的改进自适应扩展卡尔曼滤波算法

针对自适应扩展卡尔曼滤波算法中系统噪声协方差矩阵与量测噪声协方差矩阵不能同时被估计的问题,提出了一种改进的自适应扩展卡尔曼滤波算法.该算法基于残差,主要对滤波算法中的自适应估计器进行改进,改进后可以实时估计系统噪声.基于该算法,设计了新的滤波器并应用在SINS/GPS紧组合导航系统上,可随着系统中噪声的变化而自动地调节协方差矩阵.最后,分别用扩展卡尔曼滤波和改进的自适应扩展卡尔曼滤波对SINS/GPS紧组合模型进行仿真,结果表明改进的自适应的扩展卡尔曼滤波比扩展卡尔曼滤波的定位误差与测速误差更小,滤波的稳定性更好.      

扩展卡尔曼粒子滤波算法的一种修正方法

针对扩展卡尔曼粒子滤波（EKF-PF）算法滤波精度较低的缺点，提出对其建议分布进行高阶修正的新算法．该算法针对非线性系统方程，基于二阶泰勒级数展开，利用高阶项对一阶扩展卡尔曼滤波（EKF）的状态估计向量及协方差阵做出适当修正，同时考虑到协方差阵计算中存在矩阵相减运算、计算误差以及参数不匹配等因素的影响，采用矩阵QR分解技术保证了协方差阵的正定性．新算法在一定程度上减小了局部线形化的截断误差，提高了建议分布的逼近程度．仿真实验表明，新算法在计算量增加不多的情况下，滤波精度有明显的提高．     

基于平方根UKF的水下纯方位目标跟踪

为了避免被动跟踪中非线性性带来的计算复杂化及跟踪精度的下降,该文将平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)算法应用到水下仅测角目标跟踪.利用协方差平方根代替协方差参加递推运算,解决了标准无迹卡尔曼滤波(UKF)算法中由于计算误差和噪声等因素有可能引起误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题,保证了滤波算法的数值稳定性,提高了跟踪的精度和可靠性.仿真结果表明,SR-UKF非线性滤波算法应用于水下仅测角目标跟踪系统是有效的,而且滤波精度、稳定性和收敛时间明显优于扩展卡尔曼滤波(EKF)和标准UKF算法.