机动目标状态估计

本文研究适用于综合火力／飞行控制系统要求的机动目标状态估计的算法问题。通过选取直角坐标及伪测量量构成扩展Ｋａｌｍａｎ滤波。在此基础上，提出采用距离通道冗余滤波以提高距离通道的滤波精度，同时，得到了改善其它估计量精度的一种算法。通过综合火力／飞行控制系统的ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ仿真表明，该算法具有很好的性能。     

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.     

综合火力飞行控制系统数字仿真研究

本文对综合火力飞行控制(Integrated Fire Flight Control,简称IFFC)系统进行了数字仿真研究。做了以下三方面的工作:IFFC系统分析、IFFC系统数学建模以及IFFC系统数字仿真。表文属于IFFC系统的基础研究。这一工作对于推动我国进一步开发IFFC系统具有理论及实际价值。     

综合火/飞中的空-空导弹火力控制研究

本文研究了空－空导弹攻击在综合火力／飞行控制（ＩＦＦＣ）中的火力控制算法问题。提出利用导弹发射包线（ＭＬＥ）数据来计算瞄准偏差和通过反向插值方法求解允许发射误差（ＡＳＥ）的新方法。该算法实现了导弹攻击在飞行过程中的动态优化，并解决了正向计算ＡＳＥ的困难。最后，将以上火力控制算法联入整个ＩＦＦＣ系统中进行了数字仿真。仿真结果表明，该火力控制算法可满足ＩＦＦＣ系统的需要。     

基于强跟踪器的机动航天器相对动态定位算法

针对机动航天器之间精确动态相对定位问题,提出一种基于强跟踪器(strong tracking filter, STF)的动态相对定位算法。该算法针对相对机动过程中3个方向的机动特性,设置三向渐消因子进行三向滤波,克服了单向渐消因子与实际机动不匹配而造成的跟踪精度下降问题, 针对三向滤波在直角坐标系下的跟踪问题,设置去偏转换测量算法,克服了球坐标系与直角坐标系的转换偏差问题。仿真实验表明,该算法在初值敏感性和相对机动恢复性上均强于其他算法,适用于脉冲推力、有限推力等多种情况下机动航天器间精确动态相对定位。     

基于机翼非水平转弯投弹攻击的综合飞行/火力控制系统的建模及仿真研究

在文献［２,３ ,４］ 基础上建立了机翼非水平转弯投弹火力控制模型和综合飞行／火力耦合控制器模型。在五自由度飞机方程和控制增稳模型条件下仿真综合飞行／ 火力控制（ＩＦＦＣ）系统,结果表明该模型可以实现机翼非水平转弯投弹攻击方式,并满足ＩＦＦＣ系统性能要求     

基于新型的递归BLUE滤波器的IMM算法

雷达跟踪机动目标时，目标运动常被建模在直角坐标系内，同时目标量测可在传感器坐标系下获得。量测转换技术已被广泛使用在这类问题中，它使得卡尔曼滤波器得以应用于跟踪任务中。但上述技术忽视了卡尔曼滤波器的前提假设条件。提出一种基于新型递归BLUE滤波器的交互作用多模型算法，能近乎最优地估计出直角坐标系下的目标运动状态，同时保持传感器坐标系内所固有的量测误差。通过仿真，将它与基于传统的量测转换方法的交互作用多模型算法进行比较，表明了该算法的有效性和优越性。     

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。     

目标状态估计器研究

全面系统地研究了基于空载雷达测量体制下的机动目标状态估计器的设计问题，重点对坐标系及目标状态变量的选择进行了讨论，并将每一种设计方法得到的目标状态估计器联入综合火力／飞行控制系统中进行了Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ仿真，对仿真结果进行了比较，给出了相应的结论。     

SINS/CNS/GPS integrated navigation algorithm based on UKF

A new nonlinear algorithm is proposed for strapdown inertial navigation system (SINS)/celestial navigation system (CNS)/global positioning system (GPS) integrated navigation systems. The algorithm employs a nonlinear system error model which can be modified by unscented Kalman filter (UKF) to give predictions of local filters. And these predictions can be fused by the federated Kalman filter. In the system error model, the rotation vector is introduced to denote vehicle’s attitude and has less variables tha...     

Pulsar/CNS integrated navigation based on federated UKF

In order to improve the autonomous navigation capability of satellite, a pulsar/CNS (celestial navigation system) integrated navigation method based on federated unscented Kalman filter (UKF) is proposed. The celestial navigation is a mature and stable navigation method. However, its position determination performance is not satisfied due to the low accuracy of horizon sensor. Single pulsar navigation is a new navigation method, which can provide highly accurate range measurements. The major drawback of single pulsar navigation is that the system is completely unobservable. As two methods are complementary to each other, the federated UKF is used here for fusing the navigation data from single pulsar navigation and CNS. Compared to the traditional celestial navigation method and single pulsar navigation, the integrated navigation method can provide better navigation performance. The simulation results demonstrate the feasibility and effectiveness of the navigation method.     

基于PHD滤波的相控阵雷达多目标跟踪算法

对于相控阵雷达方向余弦量测,采用扩展卡尔曼概率假设密度(extended Kalman probability hypothesis density, EK PHD)滤波进行多目标跟踪时,存在目标数估计偏高和目标状态估计准确度低的问题。针对上述问题,提出了一种新的多目标跟踪算法——无偏转换量测概率假设密度(unbiased converted measurements PHD, UBCM PHD)滤波算法。该算法采用方向余弦量测下的量测转换方法,保留了更多的量测信息;同时对转换后的量测偏差进行补偿,使量测转换误差的均值、方差准确近似原始量测高斯分布的一、二阶矩。仿真实验表明,所提算法可提高目标数和目标状态估计准确性。     

基于EKF的感应电机无速度传感器逆解耦控制

提出了一种感应电机无速度传感器逆解耦控制新方法。采用逆系统方法将感应电机的转速和转子磁链进行动态解耦，并由扩展的Kalman滤波器（EKF）对转速及转子磁链进行实时估计。在此基础上，采用线性综合方法分别对转速和转子磁链子系统设计闭环控制器，从而实现感应电机的无速度传感器逆解耦控制。仿真结果表明EKF可在整个调速范围内进行高精度的转速和磁链估计，控制系统具有优良的动态和稳态性能。     

基于改进联邦滤波的故障隔离与系统重构

为解决故障隔离与系统重构(FIR)问题提出了改进的联邦滤波算法。采用带有备份主系统的联邦滤波结构,避免了由于主系统故障而引发灾难性后果,并针对这一结构提出了分级联邦滤波FIR策略,保证在任何一个子系统故障的情况下的滤波连续性和滤波结构完整,并提高了后续故障的检测能力。在融合算法上提出了分时融合反馈的联邦滤波信息分配方式,大大降低全局被污染的可能性,并提高了系统对渐变故障的检测能力。将该算法应用于多传感器组合导航系统中,仿真结果表明在任何一个子系统故障情况下,滤波器都能提供连续、准确的导航信息。     

EKF与UKF在紧耦合组合导航系统中的应用

为了检验扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)与无轨迹卡尔曼滤波(unscented Kalmanfilter,UKF)在紧耦合组合导航系统中的性能,给出了地心地球固连(earth-centered earth-fixed,ECEF)坐标系下惯性导航系统(inertial navigation system,INS)误差方程.将该方程作为系统方程,GPS伪距测量方程作为系统测量方程,推导得出了EKF和UKF的滤波方程.仿真验证了EKF和UKF可以良好地应用于紧耦合系统,其定位精度优于单独使用GPS信息得到的导航解,UKF与EKF二者性能相当,UKF略优.     

基于无迹粒子PHD滤波的序贯融合算法

针对在杂波、漏检和非线性情况下,粒子概率假设密度滤波（particle probability hypothesis density filter, P-PHDF）算法估计精度不高、滤波发散及粒子退化等问题,提出了一种基于无迹粒子概率假设密度滤波（unscented particle PHDF, UP-PHDF）的序贯融合算法。利用无迹粒子滤波（unscented particle filter, UPF）实现PHDF,由UKF算法得到更好更优的重要性密度函数并从中采样,使粒子的分布更接近多目标概率假设密度分布;另外,为进一步提高滤波算法的性能,实现基于雷达和红外传感器的UP-PHDF序贯融合算法,通过两传感器交替滤波保证目标状态的可观测性。在复杂环境下,仿真结果表明该算法的估计精度和稳定性明显优于单传感器P-PHDF算法。     

基于高程补偿的BLUE算法在塔康中的应用研究

基于塔康系统的斜距、方位和高程可对目标定位,但较大的量测误差影响定位精度。为提高估计精度,研究塔康中最佳线性无偏估计(best linear unbiased estimation, BLUE)滤波器的实现。建立地面站对目标的量测模型,并分析量测转换误差特性,推导出对应的BLUE滤波模型;针对目标从地面站上空过顶时出现无效量测的问题,通过对高程量测补偿的方法予以克服,解决传统算法在强非线性量测下误差较大的弊病。与经典方法的性能对比表明,改进算法有效地抑制了强非线性量测下的滤波发散,有很强的鲁棒性和实时性。     

光纤色散与OFDL信号处理

光纤色散对OFDL器件功能的影响并不总能忽略。对OFDL陷波器,在现有器件水平下,由于色散ND只能达到30dB左右,远低于测量系统的限制(>55dB)。利用陷波器,也可以测量光纤色散、该方法具有步骤简便、对器件要求低、精度高等优点。     

多源信息融合的组合导航自适应联邦滤波算法

全球卫星导航系统、捷联惯导、里程计、零速更新等多源信息的融合为地面移动测量系统提供了精确的位置和姿态参考信息。针对进行多源信息融合时,由于数学模型偏差和观测值粗差的影响,传统的联邦滤波不能有效隔离故障子系统的影响的问题,提出了利用验前新息计算联邦滤波的信息分配系数,基于联邦滤波和自适应滤波的等效性和抗差滤波原理,实现实时调整信息分配系数的自适应联邦滤波算法。通过一组车载数据的分析表明,自适应联邦滤波算法相对于传统联邦滤波算法,能有效地抵御观测值粗差和数学模型偏差的影响,显著提高了组合导航系统的精度和可靠性。     

辐射式仿真中PCM信号间歇收发回波重构方法

将间歇收发用于辐射式仿真可以有效解决收发信号互耦问题,但间歇收发带来的信号缺失,将导致脉冲压缩后距离像旁瓣的升高,从而影响目标的分辨能力.为了解决这一问题,针对脉冲编码调制(pulse code modulation,PCM)信号提出了基于匹配滤波变换基的信号回波重构方法.本文推导了间歇收发后PCM信号经过匹配滤波器的...