捷联惯导系统传递对准两种滤波方法比较研究

将H∞滤波方法用于捷联惯导系统（SINS）空中动基座传递对准，并对卡尔曼滤波和H∞滤波应用于传递对准的鲁棒效果进行了比较研究。仿真结果表明，在有色噪声和白噪声强度较小时，两种滤波方法的滤波精度差别不大，但当有色噪声和白噪声强度较大时，卡尔曼滤波精度优于H∞滤波。换言之，卡尔曼滤波对于噪声的不确定性是具有一定的鲁棒性的，并且就估计精度而言，其鲁棒性优于H∞滤波，但H∞滤波的估计速度优于卡尔曼滤波。     

基于扩展H_∞滤波的单站无源目标跟踪

针对无源定位与跟踪系统可观测性弱,目标初始状态估计精度低的特点,提出了一种基于扩展H∞滤波的单站无源目标跟踪方法。将扩展H∞滤波算法对被动声纳平台获得的目标方位数据进行目标运动分析,以实现较高精度的水下仅测角目标定位和跟踪,并采用雅克比矩阵来近似处理系统的非线性测量方程。扩展H∞滤波对噪声的不确定性具有鲁棒性,保证滤波算法的数值稳定性,提高跟踪的精度和可靠性。理论分析与仿真结果表明,扩展H∞滤波跟踪速度快,性能稳定,估计精度明显优于扩展卡尔曼滤波(EKF),用于水下运动目标跟踪是可行的。     

H∞滤波及其在惯导初始对准中的应用

阐述了H∞滤波器的设计过程，并将其运用于惯导系统的初始对准，建立了惯导系统的误差模型，并对其进行了可观性分析，利用H∞滤波方法对可观可测子系统进行了滤波计算，给出了白噪声下失准角的仿真曲线。仿真表明对准时间得到了很大的提高，精度也能够满足工程实际需要。中给出了方位误差角的一种快速估计方法，结果表明该方法是可行的。     

H∞滤波和自适应卡尔曼滤波在消除重力异常畸变中的对比研究

为了有效地消除重力异常畸变对海洋重力仪测量精度的影响，得到更高精度的重力异常测量值，根据随机过程理论，分析了重力异常状态方程，并对H∞滤波算法和自适应卡尔曼滤波算法进行了理论对比分析，将其应用到消除重力异常畸变系统中。为了避免滤波发散，自适应卡尔曼滤波采用降阶的Sage—Husa算法。理论分析和仿真实验表明：H∞滤波算法和自适应卡尔曼滤波算法都具有较好的滤波收敛特性，并能在一定程度上有效地消除重力异常畸变对重力异常测量精度的影响，但自适应卡尔曼滤波的性能优于H∞滤波。     

基于UT变换H_∞滤波的舰船导航系统高度阻尼方法

舰船导航系统发展水平直接关系到全舰作战效能,而高度阻尼是其中的一个重要问题。为解决纯惯导高度通道发散问题,设计了INS/GPS三阶组合高度阻尼网络,并结合滤波算法对影响测高精度的各主要误差源进行阻尼。基于欧拉平台误差角概念,建立了适用于任意失准角误差条件下的非线性误差模型。结合H∞理论和UT变换,推导出一种具有较强鲁棒性的基于UT变换H∞滤波算法。最后,通过数学仿真验证了舰船导航系统高度阻尼效果。仿真结果表明,基于UT变换H∞滤波的舰船导航系统高度阻尼方法能够有效地抑制高度通道发散,高度阻尼精度与外观测信息精度相当。     

参数摄动H∞滤波系统的最优性能指标计算

基于H∞滤波系统的最优性能指标与相应的Hamilton微分方程特征值之间的对应关系,利用微分方程特征值的摄动法研究了参数摄动H∞滤波系统的性能指标计算问题。当原滤波系统的最优性能指标已知时,利用系统参数的变化量就可以确定摄动系统的最优性能指标。     

具有不同激活特性神经元的前向神经网络在捷联惯导系统对准中的应用

提出了一种基于H∞滤波的动态神经网络。该神经网络不仅运用H∞滤波理论在践调整网络权值，而且采用与调整权值相同的算法，对神经网络各层神经元的不同非线性激活函数的参数进行在线调整，替代传统神经网络中各层神经元相同的激活特性，并将其用于捷联惯性导航系统(简称SINS)对准的误差状态模型中。仿真结果表明：与采用相同激活特性的方法相比，这种方法不仅提高了系统状态估值运算的实时性，而且也提高了精度。     

奇异值分解H_∞联邦滤波及其在传递对准中的应用

捷联惯导(SINS)合成孔径雷达(SAR)组合导航系统中,SINS与SAR天线附加的惯性测量元件(IMU)之间的抗干扰、动态快速传递对准是一个研究难题。为了既不增加滤波器阶数,减小计算量,又能提高传递对准的速度和精度。在吸收现有滤波算法优点的基础上,提出了一种新的奇异值分解H∞联邦滤波算法。首先,建立了速度+姿态+位置匹配更新的传递对准模型,利用基于奇异值分解的H?子滤波器进行滤波,得到系统状态的局部最优估计值;然后,通过联邦滤波器对局部最优估计值进行融合得到全局最优估计值。仿真结果表明,提出的滤波算法得到的失准角估计值能在200s内收敛,且分别稳定在3'、-5'和20',性能明显优于H∞滤波和联邦滤波。新的滤波算法不但速度快,精度高,而且计算量小,抗干扰性好,为提高传递对准的精度提供了一种新方法和新途径。     

捷联惯导系统初始对准的H∞滤波及卡尔曼滤波比较研究

研究了基于卡尔曼滤波和基于H∞滤波的两种初始对准方法。通过建模仿真及比较分析，得出了在外界噪声影响较大或有建模误差时，使用卡尔曼滤波将出现滤波延缓甚至发散现象，而使用H∞滤波，能有效克服传统Kalman滤波器性能恶化的问题，既可获得较高的对准精度，又提高了系统的实时性，从而从总体上提高初始对准效果。     

H∞滤波在无陀螺捷联惯导系统中的应用

无陀螺捷联惯导系统角速度解算精度不高是其难以实现工程化瓶颈问题.为此,首先深入分析了无陀螺捷联惯导系统的角速度解算原理,并推导出了所用加速度计配置方案的角速度解算方程.然后创造性地构建了Kalman滤波器的状态方程和滤波方程,突破了以往采用Kalman滤波时必须引入额外观测信息(如GPS观测值)的模式.在此基础上构建了系统的H∞滤波器,并借助某型导弹的弹道数据,在外部噪声分别为白噪声和有色噪声的条件下对积分法、开方法、卡尔曼滤波器和H∞滤波器进行了仿真比较,验证了H∞滤波器具有较高的解算精度和对系统的不确定性具有良好的鲁棒性.     

基于奇异值分解的多重渐消鲁棒Cubature卡尔曼滤波及在组合导航中的应用

为了提高标准Cubature卡尔曼滤波（CKF）的稳定性和鲁棒性,提出一种改进的多重渐消H∞滤波Cubature卡尔曼滤波算法。首先基于系统状态的可观测性给出多重渐消因子矩阵求解过程,提高滤波算法的稳定性,抑制滤波发散;其次,引入H∞鲁棒思想,构造多重渐消H∞滤波Cubature卡尔曼滤波器;最后,提出采用一种奇异值分解的矩阵分解策略代替标准Cubature卡尔曼滤波中的Cholesky分解,进一步提高算法的数值稳定性。实际GPS/INS组合导航实验表明,改进的多重渐消H∞滤波Cubature卡尔曼滤波算法不仅能有效抑制滤波发散提高算法的稳定性,而且对观测野值具有更高的鲁棒性;提出的新算法与标准CKF算法相比,XYZ三个方向的位置精度分别提高了55.8%,46.6%和39.7%。     

二阶段H_∞滤波在捷联惯导/里程计组合导航系统中的应用

针对一类包含未知常值偏置的线性系统的状态估计问题,比如捷联惯导/里程计组合导航系统,由于扩展未知常值偏置为系统状态,导致系统状态维数比较高。当应用H∞滤波进行估计时,就会引起滤波算法的计算量大大增加,进而会影响其估计性能。为了解决这个问题,将H$滤波问题转化为Krein空间下的求解某种二次型的最小值问题,而求解该最小值可以使用Kalman滤波来解决。因此,通过采用二阶段Kalman滤波理论,在Krein空间下建立了二阶段H∞滤波算法,将H$滤波中的高维矩阵计算解耦成并行的低维矩阵计算,有效地解决了高维矩阵计算所带来的数值计算问题,降低了计算量,并且该算法有利于硬件并行运算设计,为进一步提高算法执行速度提供了可能。通过在捷联惯导/里程计组合导航系统中的仿真实验,验证了算法的有效性。     

带遗忘因子的H∞滤波在机载SAR运补系统中的应用

针对机载SAR运补系统中使用的DGPS／SINS组合系统Kalman滤波器所遇到的发散问题，提出了带遗忘因子的H∞滤波新方法。通过仿真计算表明：与常规间接反馈校正Kalman滤波器相比，这种方法大大提高了组合导航系统的稳定性和跟踪性。     

H∞滤波在微惯性组合导航系统中的应用

基于微机电(MEMS)惯性仪表构成的微惯性测量装置(MIMU),其系统噪声特性不确定,影响了卡尔曼滤波器收敛过程,从而对MIMU/GPS组合系统性能产生不利影响.将鲁棒H∞滤波技术应用于该组合系统,确定了一种H∞滤波求解方法,给出了滤波器的推导步骤.该算法虽不具备最优滤波特性,但却具有更好的稳定性和鲁棒性.通过仿真实验,确定了H∞滤波器中的性能因子γ具体数值,使滤波器在可接受的估计精度下具有最佳鲁棒效果,它能在复杂的噪声环境下很好地估计出MIMU的主要误差,验证了H∞滤波对于噪声的不敏感程度和鲁棒性,提高了MIMU/GPS这类组合导航系统整体性能.     

H~∞鲁棒滤波在惯导初始对准中的应用

本文给出了惯导系统初始对准的非线性模型 ,针对一般非线性滤波线性化所引起的模型误差 ,提出了 H∞ 鲁棒滤波方法 ,并与卡尔曼滤波器、二次滤波等方法进行了比较。仿真结果表明 ,该方法比二次滤波等方法计算量大大减小 ,精度要高 ;对于非线性模型 ,在存在模型误差或噪声不确定情况时 ,其滤波性能远优于扩展卡尔曼滤波及其它非线性滤波算法     

基于鲁棒滤波的挠曲变形和动态杆臂补偿算法

针对舰载传递对准中主/子惯导之间挠曲变形及其产生的动态杆臂问题,首先分析了主/子惯导的IMU输出关系;然后建立了子惯导的系统误差模型;最后将挠曲变形和动态杆臂视作一种能量有限的未知量测噪声,设计了H∞滤波算法。仿真实验对比了已知挠曲变形和动态杆臂时的Kalman滤波方案1和未知挠曲变形和动态杆臂时的Kalman滤波方案2、H∞滤波方案3的对准效果,结果表明:使用H∞滤波方案3的航向对准速度较慢,但最终对准精度优于使用Kalman滤波方案2,与使用Kalman滤波方案1的对准精度相当,水平精度达到0.15'以内,航向精度达到0.5'以内,运算时间减少约20%。因此所设计的H∞滤波算法对挠曲变形和动态杆臂有良好的抑制能力,满足实际舰载传递对准的要求。     

联邦滤波理论在组合导航系统设计中的应用

为了解决导航信息大量冗余情况下组合导航系统计算量过大及故障数据互相污染的问题，本文探讨了具有容错结构的无复位联邦滤波器的设计方法，包括公共参考系统的选定及信息的合理分配原则，并对集中滤波器和联邦滤波器作了对比仿真计算。仿真结果表明：融合周期为滤波周期的１０倍时，联邦滤波精度与集中滤波精度几乎相同。     

控制理论在地下工程施工姿态控制中的应用

由于地下工程涉及的不确定性因素多、施工环境的复杂变异性，使得对沉井这样的地下工程的施工在保证均匀下沉、防止突沉和控制终沉上难度较大。本文采用H∞控制理论，考虑了沉井下沉力学模型的不确定性以及外部干扰的影响，设计H∞控制器，并用一工程实例进行数值模拟计算。将计算结果与经验控制的结果进行比较。对比结果表明，H∞能有效地保证沉井的下沉姿态，为地下工程的施工控制研究提供一种有效的新方法。     

惯导系统初始对准的H∞滤波器设计

在对系统的噪声统计特性的了解并不确切的情况下，将H∞滤波技术应用于惯导系统初始对准，对失准角和仪表误差进行估计，克服了传统Kalman滤波器的性能恶化问题。通过对系统频域特性进行整形，有效地抑制了低频干扰对系统误差传播特性的影响，效果优于Kalman滤波。     

非线性导航信息自适应估计方法研究

提出了一种模糊自适应非线性滤波（FUKF）方法，该方法通过一组确定的散布点集，计算新息协方差，然后根据新息在稳态滤波下的平稳遍历性质，确定模糊规则，在线调整噪声方差，有效地防止滤波器发散。将该方法应用到以DGPS／GPS／RLC／罗经等设备组成的舰船导航系统中，对各个传感器信息分别进行FUKF、EKF滤波，然后采用三种不同的方法，对实测数据进行数据融合状态估计，并对估计效能进行比较。仿真和试验结果表明，文中提出的方案对提高整个系统的精度和运算速度是行之有效的，而且使整个组合导航系统具有更高的可靠性和容错能力。