基于Stirling插值滤波和扩展卡尔曼滤波的方位估计

插值间距的适当选择可以从某种程度上确保剩余项更接近于全Taylor级数的高阶项,因此,对大多非线性比较强的状态估计问题来说,基于Stirling插值原理的SIF要比EKF具有更大的优越性。估计方位时我们用仿真实验分别对SIF和EKF的特性进行了比较,用四元数而不用欧拉角来表示旋转量以消除方位估计的奇异性问题,状态向量包括四元数方位和旋转速度,以四元数作为测量输入,因此测量方程是线性,仿真实验结果表明:由于动态系统的准线性本质,估计四元数方位时EKF特性要比SIF好。     

陀螺振荡误差对方位对准的影响

通过对实验数据的研究发现,光纤陀螺仪测量的角速率中存在一部分低频振荡误差,此种误差会影响惯性导航系统初始对准的稳定性。为了抑制陀螺振荡误差所产生的影响,从频域角度对罗经法对准系统的频率特性进行了研究,分析了不同频率的陀螺振荡性误差对方位对准的影响形式。最终提出了抑制陀螺低频振荡误差的罗经法对准参数设计方案。经过理论分析以及半实物仿真,结果表明,按此种方法设计出的系统能够有效地抑制陀螺振荡性误差对方位对准所产生的影响。     

多目标方位高分辨估计方法的实验研究

从实验的角度出发 ,分析讨论了阵列误差条件下多目标方位高分辨估计方法的参数估计性能以及工程应用前景 ,并针对子空间类法研究了一种阵列输出协方差矩阵的Toeplitz化预处理方法。实验结果表明 ,在高信噪比的情况下 ,该预处理方法可以明显地减小阵列误差对估计结果的影响 ,有效地改善子空间类法的稳健性和多目标分辨能力 ,而且估计精度良好。     

基于钟差检验的GNSS授时欺骗检测与识别

针对牵引式欺骗对授时接收机危害性强且难以检测的问题,基于授时欺骗的实施原理分析了授时解的变化规律,利用欺骗实施后钟差必然累积异常的特点,提出了一种钟差构造检验统计量的授时欺骗检测与识别方法.分析了该方法的检测性能,并通过蒙特卡罗仿真验证了理论的正确性.最后使用软件接收机对TEXBAT(Texas spoofing te...     

基于CV模型的X射线脉冲星位置误差估计

受观测设备限制以及脉冲星自行的影响,X射线脉冲星的星表位置存在一定误差,基于现有测量手段很难大幅度提高星表精度。建立了基于地球卫星测量脉冲星位置误差的模型,在考虑脉冲星位置误差自行影响基础上,采用CV模型,提出了一种新的脉冲星位置误差测量方法。仿真结果表明,该方法能够高精度的估计出X射线脉冲星的星表位置误差,可以满足高精度脉冲星导航的需求,研究结果对建立精确的X射线脉冲星星表具有一定理论参考价值。

Abstract：

Because of the restriction of observation equipments and the effect of proper motion, there are some errors of the X-ray pulsar ephemeris which are difficult to be improved by current measure means. The model of X-ray pulsar position error estimation with satellite was set up, with consideration of the effect of pulsar proper motion, a new estimation algorithm of the X-ray pulsar position error based on CV model was put forward. Simulation results show that： the pulsar position error can be estimated accurately in this new algorithm and estimation precision can meet the need of pulsars navigation, and the new algorithm is referable to improve the precision of pulsar ephemeris.     

光电跟踪系统中两步非线性滤波算法研究

基于非线性最小二乘准则的两步最优估计方法(Two-step optimal estimation, TSE)在第二步中需要计算雅克比矩阵的逆,且其逆的计算经常是不存在的,从而导致滤波结果发散.因此,为改进TSE算法的稳定性,在分析了TSE算法的原理的基础上,提出了改进的TSE算法,并确定了TSE算法的中间状态向量和转换矩阵的选取原则.通过非线性测量光电跟踪系统的仿真实验验证了所提出的改进的TSE算法可以保证算法的稳定性、中间状态向量和转换矩阵的选取原则的正确性,同时也证明了此算法的性能优于扩展卡尔曼滤波和U卡尔曼滤波.     

一种基于抗差滤波的行人导航算法研究

行人导航系统(pedestrian navigation system, PNS)通常采用全球定位系统(global positioning system, GPS)和航位推算(dead reckoning, DR)组合导航的方式进行定位,因此其定位精度易受GPS定位误差特别是定位粗差的影响。为了减小这种影响,提高行人导航系统定位精度,采用了一种基于抗差滤波的GPS/DR组合行人导航算法。该算法首先对DR系统误差建模,获得行人导航系统卡尔曼滤波模型,再通过GPS与DR系统观测量之差,估计当前观测噪声与先验统计特性的符合程度,利用等价权实时调整观测权值,以避免观测粗差对组合导航精度的影响。最后通过对实测数据的分析表明,在GPS定位误差较大或含粗差情况下,该方法较卡尔曼滤波算法能明显抑制定位误差的影响,将定位精度提高5 m左右,能够在不增加硬件的基础上有效提高GPS/DR组合行人导航精度。     

地炮定位雷达中的弹道外推及误差估计

本文结合我国正在研制的某型地炮侦校雷达的研究,设计了一个用于弹道外推的卡尔曼滤波器,介绍了依用卡尔曼滤波器估计出的弹丸飞行参数外推出敌方炮位的方法.首次提出了估计外推误差的方法.本文还给出了弹道外推及误差估计的计算机模拟结果.     

基于MH抽样的Bayesian方位估计快速算法

针对Bayesian方位估计计算量大的问题,将马尔可夫蒙特卡罗方法与Bayesian方位估计相结合,提出一种基于MH(Metropolis-Hastings)抽样的Bayesian方位估计新方法(简称MHB).该方法将Bayesian算法的空间谱函数作为信号的概率分布函数,并利用MH抽样方法从该概率分布函数中抽样.研究结果表明,MHB方法不但保持了Bayesian方位估计方法的优良性能,而且大大减小了计算量.     

基于双/多基地方位联合估计算法

提出一种基于双/多基地方位联合估计的新算法,利用两个阵列或多个阵列的接收数据的相关矩阵,再结合ESPRIT算法估计方位。该算法可以同时估计目标信号入射到双/多基地的方位角。所估计的参数自动配对,不需要额外的配对运算,并且给出了该方法方位估计的CRLB,计算机仿真结果证明了算法的有效性。     

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。     

使用单点定位误差补偿提高姿态测量精度

提出采用补偿单点定位误差的方法提高GPS姿态测量系统的精度。介绍GPS姿态测量系统的直接计算法,然后采用Z变换增强FASF算法求解载波相位整周模糊值,最后给出了采用补偿单点定位误差的GPS姿态测量系统的系统流程和计算机实验结果。实验表明,提出的方法可有效地提高姿态测量系统的测姿精度。     

基于双卡尔曼滤波的系统偏差消除方法

在非线性滤波问题中,一般对噪声有零均值的概率分布假设,但在实际工程中,这样的假设有时不成立,即存在一个固定的系统偏差。把该偏差当作系统待估计的参数,应用双卡尔曼滤波的基本思想,在估计状态量的同时估计出系统偏差,从而自适应地消除了其影响。以一个仅用测角信息的被动定位问题为例,经实验研究表明,提出的方法可显著改善收敛精度。     

Simplified unscented particle filter for nonlinear/non-Gaussian Bayesian estimation

Particle filters have been widely used in nonlinear/nonGaussian Bayesian state estimation problems.However,efficient distribution of the limited number of particles in state space remains a critical issue in designing a particle filter.A simplified unscented particle filter(SUPF) is presented,where particles are drawn partly from the transition prior density(TPD) and partly from the Gaussian approximate posterior density(GAPD) obtained by a unscented Kalman filter.The ratio of the number of particles drawn from TPD to the number of particles drawn from GAPD is adaptively determined by the maximum likelihood ratio(MLR).The MLR is defined to measure how well the particles,drawn from the TPD,match the likelihood model.It is shown that the particle set generated by this sampling strategy is more close to the significant region in state space and tends to yield more accurate results.Simulation results demonstrate that the versatility and estimation accuracy of SUPF exceed that of standard particle filter,extended Kalman particle filter and unscented particle filter.     

基于投影滤波的突发事件危险源位置估计问题研究

针对确定突发事件中危险源的位置估计问题,提出一种基于hermit基函数的投影滤波方法.通过将其概率解投影到指定状态空间中,通过投影空间中的艾尔米特基函数构造出近似解,即状态的先验概率密度函数,最后由贝叶斯估计得到状态的后验概率密度函数,给出算法的收敛性和计算复杂度分析.仿真实验证明投影滤波方法有效减少滤波估计中所需的计算量,并提高了估计精度.     

机动组网雷达系统偏差估计

针对机动组网雷达中的距离和欠度的修正偏差,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(extendedKalmanfil ter,EKF)滤波的雷达系统偏差的估计方法,减少了一阶近似对系统偏差估计的影响,即使在系统偏差较大的情况下,也能得出较准确的估计结果,适用于高机动组网雷达中的实时系统偏差修正。     

基于因子图的协同定位与误差估计算法

针对多自主水下航行器协同定位系统中从艇的数据融合问题,首先建立了协同定位系统的数学模型,然后分析了速度误差及航向误差对从艇定位误差的影响,同时设计了协同定位及误差估计的因子图模型.接着,提出了基于高斯噪声的协同定位及误差估计算法,利用均值和方差在因子图各节点间传递完成对从艇位置、速度误差和航向误差的估计.为了验证算法的...     

基于卡尔曼滤波的在线量子态估计优化算法

针对连续弱测量中存在高斯测量噪声的问题,提出一种基于卡尔曼滤波的在线量子状态估计的预测-修正-投影优化算法.首先,在常规在线卡尔曼滤波算法预测状态时间更新和估计状态测量更新的基础上,通过增加对量子态的约束条件,将其应用于在线的量子状态估计中,将量子态在线估计问题转化为一个带有量子态约束条件的卡尔曼滤波优化问题.其次,通...     

线性预报误差时变方差补偿与语音增强

对常规的语音信号线性预报模型进行了推广 ,将线性预报误差方差考虑为时变的 ,这在一定程度上可对语音信号帧内非平稳特性进行补偿。基于对线性预报残差的短时 (2ms～ 4ms)特性分析 ,给出了线性预报系数及线性预报误差时变方差的迭代估计方法。将此模型应用于基于Kalman滤波的语音增强方法。仿真结果表明 ,这种线性预报误差时变方差补偿可以提高语音增强的信噪比