预测误差方差约束下的稳态离散卡尔曼滤波

在预测与滤波领域中，指标要求常常直接表现为状态分量的预测误差方差的上界形式。本文研究稳、暂态指标约束下的离散系统卡尔曼滤波问题，即设计滤波增益，使每个状态分量的预测误差方差不大于各自预先给定值，同时滤波矩阵满足给定的区域极点约束。本文给出了期望滤波增益的存在条件及其解析表达式。数值例子说明了本文设计方法的简单性与有效性。     

组合导航系统故障检测问题研究

组合导航系统常用χ＾２检验法检测故障,本文通过对一ＳＩＮＳ／ＧＰＳ组合导航系统的仿真分析了残差、状态２种χ＾２检验法对各种故障的敏感性,把２种χ＾２检验法相结合,建立起简单的故障检测／隔离专家系统,提高了导航系统的精度和可靠性。     

小波分析在SAR图像边缘检测中的应用

边缘提取是图像分析的基础,但由于SAR图像中存在强的、乘性的相干斑噪声,使在光学图像中有效的边缘检测器对于SAR图像不再适合。基于小波变换的边缘检测器,由于采用了固定的阈值,在SAR图像边缘提取的同时也会检测出很多虚假的边缘,特别是在图像的亮区。因而,本文提出了具有恒定误警率的自适应变化阈值,并基于小波变换的多分辨率分析,有效地提取边缘特征。仿真实验表明该算法对于有相干斑污染的SAR图边缘提取是很有效的。     

基于证据理论的车辆组合导航系统的信息融合

由于车载GPS(G lobal Position ing System)接收机的定位精度通常受卫星状况和道路环境的影响,同时DR(Dead Reckon ing)系统的距离和航向传感器随着行驶距离的增加,会产生误差积累,这些误差使传感器的定位轨迹偏离车辆所在的实际位置。为此,在信息融合理论的基础上,利用高精度的电子地图对导航系统提供的车辆位置进行修正,以车辆位置到匹配道路的距离、车辆行驶方向与道路方向的夹角作为评判可信度的证据,提出了基于D-S(Dempster-Shafer)证据推理的信息融合方法。实际跑车实验表明,该地图匹配融合方法能够使车辆导航系统的定位精度达到5 m左右。对于改善低成本的GPS/DR车辆导航系统的性能是个行之有效的方案。     

联合卡尔曼滤波在车辆组合导航系统中的应用

GPS/DR组合导航系统是一种低成本、高可靠性的车载导航设备.针对陆地车辆GPS/DR组合导航系统的特点,设计了用于该系统的联合卡尔曼滤波器,给出了滤波算法,并进行了实地跑车实验.理论分析和跑车实验的结果表明,联合滤波方法不仅有效地抑制了DR系统的误差发散,而且能够充分利用DR的数据信息对GPS定位的随机误差进行补偿,从而有效地提高GPS/DR组合系统的定位精度及容错能力.     

等效转动矢量法采样迭代频率选取方法

在捷联惯导中等效转动矢量的精度直接影响着姿态矩阵的精度，分析了等效转动矢量的迭代算法，推导出了Ｎ子样迭代算法，并进一步导出等效转动矢量的计算误差取决于采样频率。以典型圆锥运动为例，分析了采样频率与等效转动矢量的计算误差及圆锥运动的角速度的关系，并以仿真加以说明。     

一种基于伪距的RDSS/SINS组合导航系统

基于北斗双星定位系统(RDSS)采用有源定位体制存在一定的局限性，在接收机能够测量用户至卫星的伪距信号以及在气压高度表辅助的前提下，提出了利用铷钟作为接收机内部时钟的RDSS与捷联惯导进行伪距组合的模型，建立其卡尔曼滤波的状态方程与量测方程．仿真结果表明，组合后的导航系统具有输出导航参数误差小的特点．     

具有估计误差方差约束的连续时间卡尔曼滤波新方法

在状态估计应用领域。指标要求常常表现为估计误差稳态方差的上界形式。本文考虑连续系统在动态特性及稳态误差方差约束下的卡尔曼滤波问题，即设计滤波增益，使滤波矩阵具有给定的稳定裕度，同时各状态分量的估计误差稳态方差不大于各自预先给定值。基于代表方法，文中给出了期望滤波增益的存在条件及其解析表达式，并提供了说明性的数值算例。