基于稳健补偿的卫星数据电波折射误差修正方法

折射误差是观测数据包含的主要误差源之一,也是影响卫星跟踪与控制以及轨道确定精度的主要因素。由于实时观测数据采样格式的不同,同一个采样时间内本应互相匹配的测量元素,因为丢失、干扰等而变得不再匹配,从而使得卫星实时跟踪数据包含的折射误差难以准确修正。提出的观测数据双向稳健补偿方法有效地解决了同一采样时间内测量元素的匹配问题,以及折射误差的修正问题,确保了卫星轨道确定的精度。实测数据计算以及定轨结果检验表明,该方法是有效的实用方法。     

基于数值微分技术构造鲁棒估计模型的方法及其应用仿真

在研究宏观空间运动特性的基础上，利用数值微分作为表达工具描述未知运动过程的动态特性，构造了数值微分型滤波模型（NDFM）和数值微分型滤波－预报联合模型（NDFPM）。这种方法能根据各种应用要求对动态特性完全未知的运动过程建立结构简单、鲁棒性强的估计模型，而且容易选择估计算法获得满意的性能。本文对未知扰动作用下的被控过程建立NDFM并实现状态重构和扰动补偿；对动态未知的被跟踪目标建立NDFPM并估计出运动参数的当前值和一步预报值。仿真结果表明这两种模型具有较强的鲁棒性和满意的估计精度。     

电波折射误差修正的精确模型与在线算法

电波折射误差是影响靶场测量数据质量的主要误差源之一。受计算机计算速度的制约以及修正的实时性。在目前实际工程中,电波折射误差修正大部分用的是简化模型,严重影响了数据处理的精度。从大气模型入手,建立了精确的折射误差修正模型,并给出了在线算法。仿真结果证明,该方法在保证计算速度的前提下,极大地提高了数据处理的精度。     

动态测量数据野值的辨识与剔除

分析了动态测量数据中产生野值的原因及其特征,讨论了野值对滤波以及数据处理精度的影响。以"新息"为基础,通过对卡尔曼滤波方法中增益矩阵的改进,提出了野值辨识和剔除方法。仿真计算和实际工程应用表明,该方法可使野值的剔除与状态估计同时进行,提高了计算速度和数据处理的精度,同时可有效解决滤波发散问题,是实用可靠的工程方法。