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.     

基于水力瞬变与扩展卡尔曼滤波的管道流体监测与泄漏定位

引入一种长输管道流体监测与泄漏定位的新方法，将管道流动的瞬变流模型转化为状态空间模型的描述，以管线沿程流量、压强水头为状态变量，管道进口流量和出口压力视做非线性动态系统的控制输入，出口流量和进口压力观测序列构成系统的测量向量。基于小信号原理首先线性化处理非线性模型，然后用扩展的卡尔曼滤波器结合传统的双曲方程特征线解法估计泄漏尺寸与位置，并实时模拟出管道流体的压力流量过程及其沿管道的分布。试验和仿真算例表明此法模拟的管道流动状态能较快收敛到稳定状态，并且泄漏尺寸估计与定位的结果与给定值比较吻合。因此引入扩展的卡尔曼滤波能够提高瞬变流模拟管道非定常流动的准确性和跟踪能力。     

地磁辅助惯性导航系统的数据融合算法

对地磁辅助导航技术的基本原理进行分析，详细介绍了采样卡尔曼滤波算法并将其用于惯性／地磁导航系统的数据融合，即通过设计少量的sigma点，并计算这些sigma点通过非线性函数的变换，从而获得滤波值基于非线性状态方程的更新。仿真表明，特别是当系统非线性较大时，采样卡尔曼器性能明显优于扩展卡尔曼滤波器。因此，从某种程度上说，采样卡尔曼滤波可以替代扩展卡尔曼滤波在地磁辅助导航系统中使用。     

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。     

基于高斯过程的中心差分卡尔曼滤波在BDS/INS组合导航中的应用

针对扩展卡尔曼滤波器在BDS/INS组合导航系统模型不确定时精度下降的问题,提出了一种基于高斯过程的中心差分卡尔曼滤波算法(GP-CDKF)。在训练数据有限的情况下,用中心差分卡尔曼滤波(CDKF)来估计组合导航系统的状态向量;同时高斯过程可以考虑CDKF中的噪声和不确定性。因此,将高斯过程引入到CDKF中,可以进一步提升导航性能。试验结果表明,GP-CDKF与CDKF算法相比,东向、北向位置误差分别降低16.4%、57.1%,东向、北向速度误差分别降低15.9%、23.3%,说明GP-CDKF算法在动态系统状态估计方面优于CDKF算法。将GP-CDKF应用于BDS/INS组合导航系统中,可以有效提高导航性能。     

一种快速跟踪的卡尔曼滤波算法及其在舰船组合导航中的应用

在用卡尔曼滤波算法估计动态系统的状态时,如果系统运动状态发生突变,会导致滤波估值不能及时跟踪系统真实状态的变化。本从算法上分析了产生这种现象的原因,提出了根据不同传感器观测值的误差特点对算法进行改进的方法,使得卡尔曼滤波器跟踪速度和滤波精度大大提高,并将其成功地应用于推算船位/GPS组合导航系统。     

基于NPF-CKF的捷联惯导系统动基座初始对准技术

当海况不佳时,水下航行器大幅晃动,捷联惯导系统无法快速完成自主初始对准,因此提出了利用多普勒计程仪提供的速度信息进行运动中辅助对准。针对在非线性对准中扩展卡尔曼滤波存在精度低,且需要计算雅可比矩阵等不足,提出了一种基于非线性预测滤波的求容积卡尔曼滤波算法。该滤波算法将惯性器件测量误差作为模型误差使用非线性预测滤波器进行实时预测,然后再利用求容积卡尔曼滤波对模型误差补偿后的系统进行状态估计。仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波和求容积卡尔曼滤波算法相比,该滤波算法能够不仅提高失准角特别是方位失准角的估计精度,其精度约为45″,而且加快了收敛速度。同时由于该滤波算法降低了系统状态的维数,因此也大大减少了计算量。     

制导炮弹飞行姿态的卡尔曼滤波估计方法

制导炮弹控制系统要求炮弹飞行姿态测量信息具有良好的准确性和实时性.为解决制导炮弹飞行姿态的高精度滤波估计问题,根据外弹道攻角运动方程和MEMS角速度陀螺测量方程分别建立姿态角滤波系统状态模型和量测模型.考虑实际陀螺随机白噪声的影响,结合弹载全球定位系统信息及地面弹道试验数据,并利用非线性卡尔曼滤波估计方法,对制导炮弹飞行姿态进行了滤波估计.为提高滤波估计效率,对比了Unscented卡尔曼滤波和一种混合卡尔曼滤波两种非线性滤波估计方法,滤波估计结果表明两种方法得到的姿态精度均能满足测量要求,而运算效率后者相对前者可提高约6％,稳定性也较好,因此在工程上更实用.     

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     

H^∞鲁棒滤波在惯导初始对准中的应用

本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。