广义离散随机线性系统固定区间稳态Kalman平滑器

运用新息理论和射影方法,基于ARMA新息模型和白噪声估值器,提出了广义离散随机线性系统正向固定区间稳态Kalman平滑器。仿真例子说明了算法的有效性。     

统一的固定区间最优白噪声平滑器

基于 Kalman 滤波,对带相关噪声系统提出了统一的固定区间最优白噪声平滑器,它们由固定区间输入白噪声平滑器和观测白噪声平滑器组成,可应用于石油地震勘探信号处理。一个Bernoulli-Gaussian 白噪声的仿真例子说明了它们的有效性。     

快速次优固定区间白噪声平滑器

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,用多项式矩阵的截尾方法提出了带相关噪声系统的统一的快速次优固定区间白噪声平滑器。它们可明显减小计算负担,且可用新息滤波器和Wienet滤波器表示。给出了截尾误差公式及截尾指数选择公式。一个Bernoulli-Gaussian白噪声的仿真例子说明其有效性。     

卫星/惯性组合导航事后高精度融合算法研究

高精度的组合导航数据事后融合处理算法是多传感器信息融合处理的重要环节,是对导航系统性能进行评估分析的关键。研究了一种分两步进行的惯性/卫星组合导航信息事后高精度融合算法,在惯性/卫星组合导航卡尔曼滤波算法的基础上,利用最优固定区间平滑滤波算法对惯性/卫星组合导航信息进行再次平滑滤波融合,可以提高组合导航数据事后处理的精度。设计了仿真验证平台,对所提出的融合算法进行了仿真验证。仿真结果表明:基于卡尔曼滤波与固定区间平滑滤波实现的惯性/卫星信息事后融合算法有效、可行,可作为试飞性能评估中确定参考基准的方法。