采用卡方检验和牛顿插值的抗差卡尔曼滤波新算法

针对组合导航中卫星信号受到干扰导致误差增大的问题,提出一种基于卡方检验和牛顿插值的抗差卡尔曼滤波新算法。该算法以故障观测值的残差不再服从均值为零的高斯分布为理论依据,以仿真实验为基础,通过设计满足显著性水平要求的卡方检验阈值选取方法,提高卡方检验对故障观测值的定位精度;在此基础上,利用过去时刻的观测值构造牛顿插值多项式并进行外延,得到新的当前时刻的观测值,并通过引入改善因子改进观测噪声,使观测噪声更加接近正常值,最终提高导航精度。实验结果表明:该算法相比于一般滤波算法位置误差减小约75%,速度误差减小约80%,该算法能够有效抑制观测值故障带来的影响,提高了组合导航系统的可靠性。     

基于集中式MIMO雷达的多目标跟踪功率分配优化算法

针对集中式MIMO雷达对多个运动目标进行跟踪的问题,提出一种基于后验克拉美罗下界的功率分配方法。首先给出了多个运动目标定位误差的后验克拉美罗下界,并将其作为代价函数进行优化,从而将雷达功率分配转化为求解凸优化问题;然后,运用SDP算法对该凸优化问题进行处理,将其转化为SDP问题并求解,从而实现对雷达功率的优化分配;最后,通过仿真验证了算法的有效性。结果表明,与功率平均分配和一种基于最大信噪比的贪婪算法相比,该功率优化分配方法能明显提高目标跟踪精度。     

三段判别域与最小二乘拟合的抗差滤波算法

组合导航系统卫星信号在传播过程中容易受到干扰导致卫星导航观测值出现故障。对于此问题, 提出一种基于最小二乘拟合原理的抗差滤波算法, 根据检测量的分布状态将故障分为三段判别域, 分别为无故障、偏差和超差的情况。无故障时不做处理, 出现偏差时对观测值进行降权处理, 对于超差情况, 用前几个时刻的观测值组成的拟合函数进行一个时刻的外延, 代替当前时刻的故障观测值。仿真结果表明, 三段判别域相对于两段判别域多了对偏差情况的处理, 提高了导航精度。连续时间内发生超差情况时, 相比于使用降权法, 基于最小二乘拟合的抗差滤波算法导航精度更高, 稳定性更好。