基于AEKF的高速自旋飞行体组合导航方法

针对高速自旋飞行体运行过程中噪声特性无法准确获取的问题, 提出了基于改进自适应扩展卡尔曼滤波(adaptive extended Kalman filter, AEKF)算法对量测噪声进行自适应调节, 并在扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)的基础上提出了一种基于对状态变量新的建模方式的EKF算法, 提高算法的实时性。采用北斗/捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS)组合导航方案, 在EKF的基础上, 引入带遗忘因子的噪声估计器, 通过AEKF对组合导航数据进行融合, 对量测噪声进行估计。仿真结果表明, 所提出的组合导航方法对高速自旋飞行体的姿态和位置定位误差较小, 与无改进的AEKF相比, 具有更好的收敛性。     

#br# 基于自适应EKF的BDS/GPS精密单点定位方法

为使精密单点定位(precise point positioning,PPP)获得更短的收敛时间和更高的定位精度,多个导航系统的集成（例如北斗卫星导航系统(Beidou navigation satellite system,BDS)与全球定位系统(global positioning system,GPS)的组合)和更优的定位方法是两种可行选择。针对传统最小二乘(least square,LS)法解算孤立各历元观测量之间的关系以及扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)解算先验信息不准的问题,在PPP中,运用自适应扩展卡尔曼滤波(adaptive extended Kalman filter,AEKF)对过程噪声进行调整,以达到对系统状态的最优估计。文章通过实测数据对算法进行了分析和验证,测试结果表明,与传统的EKF算法相比,基于AEKF算法的PPP收敛速度可提高9 min,定位精度可提高33.7%。     

RBUKF算法在GPS实时定位解算中的应用

迭代最小二乘法（iterative least square, ILS）是GPS实时定位解算中使用最为广泛的方法,而近年来扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter, EKF）和无轨迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter, UKF）也在定位解算中逐步得到应用。主要研究了UKF算法的改进型RBUKF算法在GPS实时定位解算中的应用。首先建立了滤波模型,并通过分析和调试得到了滤波器参数,最后使用真实卫星数据对算法进行了验证。实验结果表明：RBUKF算法的定位精度优于EKF和ILS,与UKF基本相同,而其计算量小于UKF和EKF。     

空间机动目标跟踪的改进自适应IMM算法

针对使用模型似然函数比对传统交互多模型(interacting multiple model, IMM)算法模型转移概率实时修正存在奇异的问题, 基于所提修正函数给出一种改进自适应IMM算法。首先, 将白噪声模型与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)算法结合, 设计了非机动模型EKF1及机动模型EKF2作为IMM算法模型集。其次, 预报模型采用适应椭圆参考轨道的非线性相对轨道动力学方程以提高模型预报精度。最后, 分析了速率量测信息对减小机动目标跟踪峰值误差的作用。仿真结果表明, 改进的模型转移概率自适应IMM-EKF算法跟踪精度明显提高, 且优于比较的现有方法; 引入速率量测信息后, 最大峰值误差及估计精度得到了改善。     

多UUV协同导航与定位研究

多水下无人航行器(UUV)协同导航定位技术是解决海洋中间层(Middle Depth Zone)水下导航问题的重要途径,研究了主从式多UUv基于水声传播延迟(Time-Of-Flight,TOF)的协同导航定位问题.主从式导航结构中,主UUV内部装备高精度导航设备,从UUV内部装备低精度导航设备,外部均装备水声装置测量相对位置关系,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法融合内部和外部传感器信息,对从UUV进行实时定位.研究结果表明,利用UUV的相对位置观测,可以显著提高导航定位精度.     

基于EKF/SF的BDS短基线多径抑制方法

多径是影响载波相位差分定位性能的主要误差源。针对传统恒星日滤波(sidereal filter, SF)无法同时抑制系统部分和随机部分多径误差影响的问题,提出一种扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)和SF组合的北斗卫星导航系统(BeiDou navigation satellite system,BDS)短基线多径误差抑制方法(EKF/SF)。首先使用基于单差观测量的SF削弱多径系统误差带来的影响,再结合EKF的优势,对残余多径误差所包含的随机误差影响进行抑制,从而达到最大化抑制多径误差的目的。BDS短基线单频载波相位差分定位实验表明,相对于单纯的SF和EKF,采用EKF/SF方法的模糊度固定率分别提高了10%和43%,定位精度可分别提高84%和90%。     

一种基于高斯牛顿迭代的单站无源定位算法

由于初始估计误差大、可观测性弱,且可得到的观测量受限等特点,对运动辐射源的快速单站被动定位一直是个难题。针对单站无源定位特点,对IEKF(iterated extended Kalman filter)算法进行改进,该算法对IEKF中的测量更新按照高斯牛顿迭代方法进行修正,从而减小非线性滤波的线性化误差,改善滤波算法性能。所提算法和UKF(unscented Kalman filter)I、EKF以及EKF(extended Kalman filter)算法的仿真比较表明,提出的算法可以用更小的计算量得到和UKF相当甚至更好的定位性能,在定位精度和收敛速度上明显优于IEKF以及EKF。     

基于EKF及弹道方程的弹道目标跟踪滤波器设计

针对地面跟踪雷达多目标、低数据率、高跟踪精度要求,提出了基于弹道运动方程的扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)算法。建立了导弹被动段精确的质心运动方程,改进了EKF算法,经过与传统的基于常加速模型的EKF算法和基于弹道运动方程的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)算法比较,验证了基于弹道运动方程的EKF具有低数据率下滤波精度高、计算量小等优点,解决了地面跟踪雷达实际中遇到的问题。     

基于强跟踪UKF的航天器自主导航间接量测滤波算法

针对广义卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)缺乏对系统异常的在线自适应调整能力、导致滤波器精度降低的问题,提出了一种将强跟踪滤波(strong tracking filter, STF)和UKF相结合的滤波算法,并进一步采用部分状态信息作为间接观测量,同时量测噪声方差阵实时调整,从而避免了对观测方程求取Jacobi矩阵的过程,使滤波器的设计得到简化。将该算法应用于航天器自主导航系统中,仿真结果表明,该算法在系统出现突变或缓变异常时,能够迅速检测出异常,在保证较高估计精度的同时,提高了系统的可靠性。     

一种融合 UKF 和EKF 的粒子滤波状态估计算法

在扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman Filter,EKF)和不敏卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman Filter,UKF)的基础上,提出一种基于融合的粒子滤波算法(Fusion based particle filter, FPF)。该算法首先利用EKF 与UKF 分别预测粒子状态,然后通过融合算法得到粒子的重要性建议分布,实现粒子状态更新。因为充分利用了量测信息,因而能有效提高状态估计精度。仿真中通过实例将该算法与已有的粒子滤波算法(Particle filter algorithm,PF)进行比较,结果表明该算法各方面性能都有较大改进。     

基于多智能体导航的高超飞行器信息融合方法

精确导航技术是高超飞行器(hypersonic vehicle, HV)充分发挥威力的关键所在。然而,高马赫数和强机动性致使HV的导航系统误差及其观测噪声无法准确描述,制约着导航信息的精确性和实时性。为及时获取高精度导航信息,设计基于集员框架的卡尔曼滤波算法。一方面采用多智能体分布式协同探测,形成观测椭球交叉集合,提高了观测效率和测量精度;另一方面,通过设计两类噪声模型,求其与状态估值的最小均方误差,实现滤波增益的计算,提高算法对噪声的抗扰动能力,使状态估值达到均方误差最小。通过数字仿真,将设计方法应用到HV导航模型中,并与扩展卡尔曼滤波和集员滤波的状态估值进行比较,结果表明,提出算法在不同噪声影响下具有更高的估计精度。研究成果将为HV实现实时精确导航提供技术支持,并具有重要的理论意义和应用价值。     

SR-CH∞KF用于弹丸飞行姿态测量研究

为提高弹丸姿态测量精度,提出一种基于H∞滤波的平方根容积卡尔曼滤波.该方法通过三轴地磁传感器和陀螺仪组合测量模型,采用欧拉角算法模型减少状态维数并使状态方程呈现线性化,可以减少计算量.该方法可以适用于量测噪声不确定的情况,引入新息序列不断修正误差限定参数来更新量测噪声估计值,可以提高滤波的精度和鲁棒性.奇异值分解能够保...     

引入测速信息的雷达导引头无偏转换跟踪方法

为了满足先进地空导弹对精确弹目交会信息的需求,基于自适应卡尔曼滤波算法,提出了一种引入测速信息的雷达导引头无偏转换跟踪方法。在当前统计模型的基础上,利用递推遗忘最小二乘法估计当前加速度,得到了状态方程。在雷达测量模型的基础上,分析了极坐标系下与笛卡尔坐标系下位置、速度信息的无偏转换关系,推导了无偏转换量测误差协方差矩阵真实值和利用量测信息估计真实值的表达式,得到了量测方程。通过滤波得到的状态和误差估计信息,改进了真实无偏转换量测协方差矩阵的估计算法。仿真结果验证了所提跟踪方法在滤波精度和跟踪速度上的良好性能。     

三角交叉无源定位位置偏差估计滤波算法研究

提出了一种基于两观测站的三角交叉法对机动目标无源定位的算法,不是采用传统的对机动目标位置进行估计,而是直接对机动目标的位置偏差进行估计滤波,使定位的模糊区域迅速缩小,以达到快速定位跟踪的目的。列出了对位置偏差估计的状态方程和测量方程,用加权的最小二乘估计和卡尔曼滤波算法,实现了定位和跟踪。进行了计算机仿真,得到了良好的效果。     

车载DR导航的非线性滤波方法研究

针对扩展卡尔曼滤波方法(EKF)用于车载DR导航系统滤波中存在的一些缺点,将一种新的滤波方法—UKF滤波方法用于车载DR导航系统的非线性状态估计中。该滤波方法与EKF方法相比具有容易实现和滤波精度高的特点。通过非线性状态估计UKF方法大大提高了导航系统的精度。为了检验其有效性,将这两种方法分别对车载DR导航系统进行滤波仿真,仿真结果进一步表明UKF方法优于EKF方法,是一种理想的车载DR导航非线性滤波方法。     

基于UKF的混合坐标系下运动

针对无源定位必须实现快速和稳定定位跟踪的要求,首先研究了混合坐标下的推广卡尔曼滤波(EKF)算法,充分利用了直角坐标系下状态方程的线性特性和修正极坐标系下观测方程的线性特性,并针对两坐标系间协方差矩阵变换的舍入误差,推导了一种混合坐标系下的UKF算法,并将其应用于运动辐射源的无源定位跟踪中。计算机仿真表明该算法提高了收敛速度和定位精度。