光纤陀螺信号的解耦自适应Kalman滤波降噪方法

针对光纤陀螺(FOG)输出信号的随机噪声问题,提出了一种解耦自适应Kalman滤波方法用于FOG信号降噪。方法采用Allan方差分析法估计量测噪声的方差参数,Kalman滤波过程与量测噪声方差的估计过程完全独立,避免了Kalman滤波器与量测噪声估值器间的相互耦合。利用时间序列分析法对FOG的随机噪声进行建模,并在建立的二阶自回归模型的基础上,采用本文滤波方法对采集的FOG实测数据随机噪声进行了试验验证。与传统方法相比,提出的滤波方法具有更好的降噪效果,噪声均方误差降低40%以上。     

简化UKF滤波在SINS大失准角初始对准中的应用

基于欧拉平台误差角的概念提出了大失准角误差条件下的捷联惯导系统（SINS）非线性初始对准误差模型,该模型无法再用经典的加性噪声模型描述。为了降低滤波计算量,在系统模型噪声和量测噪声均为复杂加性噪声并且量测方程是线性方程时,推导了简化的UKF（unscented Kalman filter）滤波方法,简化UKF滤波公式显示：除通过非线性状态方程使用UT（unscented transformation）变换进行状态及其方差预测外,其它滤波步骤与标准Kalman滤波完全相同。最后,对静基座下SINS初始对准进行了仿真试验,结果表明大失准角条件下的SINS误差模型和简化UKF滤波估计方法是有效的。     

基于Allan方差解耦自适应滤波的旋转SINS精对准方法

对旋转式SINS精对准方法进行了研究,由于转位机构转动干扰以及惯性器件误差不确定性带来的影响,旋转式SINS状态方程和量测方程噪声方差参数难以确定,进而导致初始对准精度降低,针对这个问题引入自适应Kalman滤波技术。Sage-Husa是一种常用的自适应滤波算法,但是存在噪声参数强耦合缺陷。通过研究Allan方差与量测噪声方差之间的关系,利用Allan方差滤波器具有带通滤波的特点,独立计算量测噪声协方差阵R_k,该方法能够有效克服Sage-Husa滤波耦合问题,相比其它改进方法具有简单易实现等特点。对该研究进行了仿真实验与实际系统验证实验,结果表明:对于中等精度光纤陀螺单轴旋转SINS,自适应Kalman滤波算法航向角对准精度比标准Kalman滤波算法精度要高0.6’左右,且在误差估计过程中,自适应Kalman滤波器能够更好地抑制外界干扰误差的影响,是一种较好的精对准方法。     

基于新息正交性自适应滤波的惯性/地磁组合导航方法

针对量测值存在野值以及量测噪声统计特性发生变化导致基于滤波的惯性/地磁组合导航系统滤波精度和稳定性下降的情形,提出一种基于新息正交性自适应滤波的惯性/地磁组合导航方法。首先通过新息过程正交性是否丧失进行量测值的野值辨识,然后对含野值量测值加权以减弱野值对系统滤波的不利影响,随后设置滑动窗口实时监测滤波器新息的动态变化以修正量测噪声方差,进而调整滤波器增益,提高系统的适应能力。仿真结果表明:在量测值存在野值以及噪声统计特性发生变化时,该方法能够抑制惯导系统的累积误差,并且得到的标准差指标相比标准EKF缩减至1/4左右,提高了组合导航系统的稳定性和适应性。     

基于简化无迹Kalman滤波的非线性SINS初始对准

传统的小干扰失准角模型只适合于小失准角情况下的初始对准,对于处于大失准角下的舰船或飞机的对准必须寻求不做任何线性假设的非线性模型和非线性滤波方法。针对以上问题,建立了基于四元数的姿态误差方程,给出了基于复杂噪声模型的UKF算法,在该算法的基础上假设量测方程为线性,得出简化的UKF算法,避免了重采样、多次求解量测预测方程、计算量测预测方差等一系列繁杂过程。基于以上理论建立了适合简化UKF算法的非线性滤波模型,在大失准角、小失准角下与常规Kalman和EKF算法做对比仿真,结果表明,在小失准角下三种方法效果相当,但在大失准角下简化UKF和EKF显示出了处理非线性模型的优势,对准速度和精度都好于常规Kalman算法。由于EKF线性化造成的高阶截断误差使得对准精度略低于简化UKF。     

量测噪声自动加权Kalman滤波

从Kalman滤波技术的稳定性出发,分析了Kalman滤波算法的实质及容量发散的原因。提出在Kalman滤波中引入了系统量测噪声协方差阵（R）的计算,并对其加权,从而影响滤波增益,抑制发散。推算舰位／GPS组合导航的应用仿真表明：量测噪声自动加权Kalman滤波算法对系统模型误差和量测噪声协方差误差具有良好的自适应性。     

带不确定混合噪声系统的变分贝叶斯期望最大滤波算法

卡尔曼滤波器假设量测噪声为已知统计特性的高斯白噪声,然而系统可能受到不确定随机噪声以及未知有界噪声共同影响,若采用单一滤波策略,则估计结果易出现较大偏差。将两种不确定噪声运用未知参数的高斯混合模型进行表示,提出变分贝叶斯期望最大滤波算法。所提方法采用变分贝叶斯最大化方法对量测噪声模型中的超参数进行更新,在得到模型超参数后,利用变分贝叶斯期望算法计算噪声模型的隐变量。对上述过程反复迭代,最终获得系统的状态和协方差。仿真结果表明,相比于传统的卡尔曼滤波算法和联合滤波算法,变分贝叶斯期望最大滤波算法在出现混合不确定噪声时,经纬度定位精度均提高60%以上,提高了导航系统的精确性。     

光电跟踪模型噪声卡尔曼滤波算法

为减小滤波性能对跟踪目标状态空间模型噪声的敏感性,提出一种基于新息同时更新系统噪声方差和测量噪声方差方法,并将其与非线性卡尔曼滤波类算法相结合,构成一类适用于光电跟踪目标的自适应非线性卡尔曼滤波算法.同时将此方法应用到非线性测量光电跟踪系统中,并与扩展卡尔曼滤波和U卡尔曼滤波进行性能对比.仿真实验结果证明该方法可以实时调整系统噪声方差和测量噪声方差,有效地避免由于系统模型噪声统计特性不准确所带来的滤波性能下降的问题,而且其性能明显优于扩展卡尔曼滤波和U卡尔曼滤波.     

量测噪声有限记忆在线估计简化算法

量测噪声有限记忆在线估计方法通过对新息序列的实时统计计算,更新系统量测噪声阵 R,增强了滤波器的自适应能力。但量测噪声有限记忆在线估计方法需要在每个滤波周期内对量测噪声阵 R 进行估计并更新统计周期内的量测新息,存在着信息统计与数据更新计算量大的不足。针对此问题,提出了一种基于协方差匹配技术的自适应滤波算法,将协方差匹配技术与量测噪声有限记忆在线估计方法相结合,根据协方差匹配结果,选择性统计量测噪声阵 R。仿真结果表明,简化算法可以在保证滤波精度相当的前提下,减小计算量,提高实时性。     

基于Allan方差解耦自适应滤波的MHD/MEMS信号融合方法

为满足卫星平台对宽频带角速率测量需求,补偿磁流体动力学(MHD)微角振动传感器低频误差,提出了一种基于Allan方差的解耦自适应Kalman滤波方法,实现了MHD微角振动传感器与MEMS陀螺仪的组合测量。该方法使用Allan方差计算量测噪声的方差,克服了标准Kalman滤波对模型参数精确性要求较高的缺点,同时避免了自适应Kalman噪声参数耦合易滤波发散的问题。实验证明解耦自适应Kalman对单频和混频信号均实现较好融合效果,均方误差降低至融合前的30%,信噪比改善超过10 dB。融合后的输出信号满足卫星千赫兹带宽的测量需求,可用于惯性测量单元中。     

AN ADAPTIVE OPTIMAL KALMAN FILTER FOR STOCHASTIC VIBRATION CONTROL SYSTEM WITH UNKNOWN NOISE VARIANCES

In this paper, an optimal criterion is presented for adaptive Kalman filter in a control system with unknown variances of stochastic vibration by constructing a function of noise variances and minimizing the function. We solve the model and measure variances by using DFP optimal method to guarantee the results of Kalman filter to be optimized. Finally, the control of vibration can be implemented by LQG method.     

基于LQG最优控制法的压电智能结构独立模态空间控制

采用压电材料作为传感器和驱动器对智能结构振动主动控制进行研究,基于机电耦合的压电智能结构传感和驱动方程,将振动控制动力学方程变换到模态空间对方程进行解耦。通过计算结构最大应变,确定压电元件的最佳粘贴位置。考虑到系统过程噪声和量测噪声的影响,设计Kalman滤波器,采用基于线性二次型高斯(LQG)最优控制的独立模态空间控制方法对压电智能结构的振动进行控制。最后以压电智能悬臂梁为例进行控制仿真,验证了此方法的有效性。     

基于模糊逻辑控制的舰船组合导航自适应卡尔曼滤波器

双天线GPS提供的载体姿态信息与惯性导航系统信息进行融合可提高组合导航系统的性能。由于在实际应用中,GPS接收机可能会受到某种干扰无法提供舰船航向信息,从而降低传统卡尔曼滤波器的性能。因而提出了一种新的基于模糊逻辑控制的自适应卡尔曼滤波器。改进后的卡尔曼滤波器使用两个模糊逻辑控制器来调整两个系统的组合模式,并且根据卡尔曼滤波器的内部状态、GPS工作状态和舰船运动状态来计算卡尔曼增益。通过使用INS和GPS的实测数据验证,这种基于模糊逻辑控制的自适应卡尔曼滤波器能有效的提高INS/GPS组合导航系统的性能。     

基于博弈论的鲁棒滤波器应用于GPS/INS组合系统的设计研究

考虑了组合导航系统中的不确定噪声问题；根据博弈理论与最优控制理论，提出一种能够在具有不确定噪声干扰中最小化滤波误差的极小极大值鲁棒滤波器。通过设计—种高动态的飞行轨迹进行仿真研究，发现在不确定噪声干扰下该算法具有比标准卡尔曼滤波器更高的精度。     

带模型误差系统的自适应卡尔曼滤波在捷联惯导系统初始对准中的应用研究

对于有模型误差的惯导系统,采用常规卡尔曼滤波会导致较大的状态估计误差,甚至使滤波器发散。可采用自适应卡尔曼滤波算法,通过引入虚拟噪声,利用观测数据带来的信息,在线改进滤波器的设计,并将其运用到捷联惯导系统的初始对准中,由此得到的滤波估计比常规卡尔曼估计具有更高的精度和准确度。试验及计算机仿真结果验证了该方法的有效性。     

自适应卡尔曼滤波在惯导初始对准中的应用研究

本文研究了自适应卡尔曼滤波技术在惯导系统中的应用。在噪声统计特性未知或近似已 知的情况下,采用常规卡尔曼滤波会导致较大的状态估计误差,甚至使滤波发散;而自适应卡 尔曼滤波在估计状态的同时,利用观测数据带来的信息,可在线估计噪声的统计特性,从而不 断地改进滤波器的设计,由此得到的滤波估计比常规卡尔曼估计精度更高。本文采用Ｓａｇｅ 和 Ｈｕｓａ 自适应滤波算法,结合惯导初始对准,给出了计算机仿真。仿真结果进一步证实在噪声统 计特性不确切知道的情况下,自适应卡尔曼滤波的估计精度高于常规卡尔曼滤波的估计精度。     

Nonlinear filters for chaotic oscillatory systems

This paper examines and contrasts the feasibility of joint state and parameter estimation of noise-driven chaotic systems using the extended Kalman filter (EKF), ensemble Kalman filter (EnKF), and particle filter (PF). In particular, we consider the chaotic vibration of a noisy Duffing oscillator perturbed by combined harmonic and random inputs ensuing a transition probability density function (pdf) of motion which displays strongly non-Gaussian features. This system offers computational simplicity while exhibiting a kaleidoscope of dynamical behavior with a slight change of input and system parameters. An extensive numerical study is undertaken to contrast the performance of various nonlinear filtering algorithms with respect to sparsity of observational data and strength of model and measurement noise. In general, the performance of EnKF is better than PF for smaller ensemble size, while for larger ensembles PF outperforms EnKF. For moderate measurement noise and frequent measurement data, EKF is able to correctly track the dynamics of the system. However, EKF performance is unsatisfactory in the presence of sparse observational data or strong measurement noise.     

卫星姿态测量信息的卡尔曼滤波技术研究

本文在研究由陀螺仪、红外地球敏感器和太阳敏感器组成的卫星姿态测量系统的基础上，应用了改进的卡尔曼滤波算法进行信息处理，克服了卡尔曼滤波器的发散现象。本文还提出了限定增益系数的方法，以抑制俯仰角过大的估计误差。本文设计的卡尔曼滤波器适用于对地观测卫星的测量系统，能获取较低噪声的姿态测量信息。     

特殊情况下的卡尔曼滤波器及其工程应用

本文研究了特殊情况下的卡尔曼滤波器，不需要噪声的统计特性便可实现状态的最优估计。文中给出了工程应用的实例，即在空中传递对准中的应用。