结合Sage-Husa滤波的合成孔径声呐多传感器组合运动补偿算法

在运动测量设备噪声统计特性不确定的情况下,提出结合Sage-Husa滤波的合成孔径声呐多传感器组合运动补偿方法。使用Sage-Husa卡尔曼滤波处理多种异类运动传感器的数据,自适应估计声呐速度的最优值,计算实际航迹与理想航迹之间的横荡误差和升沉误差,最后通过时延校正原始回波数据。仿真结果表明,Sage-Husa滤波对运动误差估计精度至少提高37%,运动补偿后,目标峰值旁瓣比和积分旁瓣比有所降低,峰值旁瓣比接近理论值.湖试数据处理结果表明,目标能量分散的情况有所改善,能量集中在主瓣,散焦得到抑制。Sage-Husa滤波在多传感器系统噪声先验知识缺失的条件下,能减小运动数据估计误差,提高运动补偿的准确性。      

基于数字非线性锁相环的相干态相位估计

基于量子理论获取相位参数的导航机制,理论上可以突破经典物理极限对导航精度的限制.利用量子零拍探测对相干态光场相位进行测量时,通常需要相位与之正交的本振光才能使测量精度达到量子标准极限.由于导航信号相位的高非线性特点,想要利用传统的线性锁相环获取完全满足条件的本振光具有一定的难度.为此,本文设计了一种基于容积准则的非线性锁相环,实现了在非正交本振光的条件下对相干态相位进行精确测量的功能.首先,利用相干态的Wigner函数推导了其相位在量子零拍探测的输出结果,设计了量子相位估计的非线性数字锁相环框架.然后基于正交单纯形容积准则设计了非线性滤波算法实现锁相环功能,该锁相环通过对本振相位进行多次状态更新,最终实现非线性迭代估计.实验结果表明,本文方法突破了本振光相位需与相干态相位正交的局限性,避免了传统量子锁相环方法引入的线性化误差,实现了对相干态相位的准确、稳定估计.     

一种弹道导弹捷联惯导/地磁组合导航方法

基于惯性器件和磁强计的测量信息,提出一种弹道导弹捷联惯导/地磁组合导航方法。以捷联惯导误差方程为基础建立系统的状态模型,以磁强计测量值与根据地磁场模型计算的地磁场强度值之差作为量测,只用一个观测表达式即同时包含载体的位置及姿态信息。引入状态反馈,利用混合校正的卡尔曼滤波得到系统导航信息的最优估计。仿真结果表明,该算法能有效抑制捷联解算误差的发散,磁强计精度为100 nT时,定位精度2.68 km,姿态精度优于5′。该导航方法完全自主,精度较高,具有一定工程应用价值。     

车载惯导系统动基座高精度自主式对准方法

研究了一种利用里程计与车辆运动约束条件来辅助车载惯导系统进行动基座高精度自主式对准的方法。利用里程计输出与惯导姿态输出进行航位推算,将航位推算获得的速度信息与惯导输出的对应信息相减作为量测之一;利用车辆运动约束条件,将惯导速度输出沿车体横向、垂向的投影作为量测之二;选取惯导系统误差与里程计误差作为系统状态,采用卡尔曼滤波设计动基座高精度对准算法。仿真结果表明,在载车行驶条件下,该方法的东向、北向失准角估计精度分别达到0.21′、0.25′,天向失准角的估计精度达到2.16′。     

基于非线性模型的卡尔曼滤波非均匀性校正算法

针对红外焦平面阵列探测单元响应的非线性对非均匀性校正的影响,利用探测器响应的非线性模型,对卡尔曼滤波非均匀性校正算法进行扩展和改进,以有效地克服响应非线性对校正精度的影响.该算法先对图像进行非线性压缩,转换为线性图像,再利用线性模型下的卡尔曼滤波算法实施非均匀校正,然后对其进行取指数操作,即得到原图非均匀校正后的图像.实验结果表明,该算法不仅继承了原算法利用场景信息来最优地更新校正参数的估计,解决了探测器偏置和增益漂移对校正影响,而且还在一定程度上解决了响应非线性对校正性能的影响,从而获得了较好的非均匀性校正效果.     

算法融合的差分吸收光谱法烟气SO_2浓度在线监测研究

过去几十年中差分吸收光谱技术(differential optical absorption spectroscopy,DOAS)在大气污染物监测方面取得了成功应用.文章提出了根据差分吸光度最大值(OD'm)设定阈值的思想,将传统DOAS算法与基于卡尔曼滤波的DOAS算法相结合,利用两种算法在相同信噪比下具有不同反演精度的特点,在保证测量精度的前提下提高了DOAS系统的检测极限,较好地解决了短光程下低浓度气体的测量精度问题.在常温常压和流动状态下,对烟气中的SO2浓度测量进行了理论和实验研究.研究结果表明,改进的DOAS算法在OD'm＜0.048 1时,SO2浓度测量精度较高,测量下限可低于28.6 mg·m-3,零点漂移低于2.9 mg·m-3传统DOAS算法在0.048 1＜OD'm＜0.927 2时,SO2浓度测量精度较高;两种算法对OD'm＞0.927 2时的SO2浓度测量都存在较大的误差,必须进行线性度校正.     

光电跟踪系统计算机辅助控制实现

建立了基于数值微分的目标运动状态滤波预测模型,用s-函数实现了卡尔曼滤波预测算法。利用目标位置拟合方法给出角位置信息,并以此为观测信息通过卡尔曼滤波预测出当前角位置和角速度信息,将其引入跟踪控制系统中以克服脱靶量滞后问题,同时也实现了系统的等效复合控制。仿真结果表明,基于数值微分的模型适用于角度跟踪,滤波预测具有较好的鲁棒性。通过对两个不同等效正弦输入的验证,可知角位置合成精度对共轴跟踪影响较大,在脱靶量和跟踪架角位置采样匹配对应时,跟踪仿真精度较高,而对等效复合控制跟踪误差影响较小,输入信号角频率增大时误差增大。     

集成因子分析与卡尔曼滤波的计算光度分析方法

通过将因子分析与卡尔曼滤波法集成,提出一种多元光度分析新算法。该法运用因子分析法提取多组分化学体系量测数据矩阵中的因子构建卡尔曼滤波校正模型,以克服卡尔曼滤波法依赖于纯物质光谱建模的内在局限性。数值仿真及分析实验结果均表明,该法能获得准确可靠的计算分析结果,是一种有效的计算光度分析新算法。     

水下无源组合导航系统智能容错方法设计

为提高自主水下航行器的导航精度,比较目前 AUV 常用的水下导航方式,将捷联式惯性导航系统与地球物理导航系统相结合构成水下无源组合导航系统.采用容错联邦卡尔曼滤波对各子系统信息进行故障诊断、系统重构和融合.针对传统的2c检验法不能确定故障具体原因,而仅能判断量测信息是否有效的缺陷,提出利用神经网络辅助2c检验法进行故障诊断.通过对水下组合导航系统算法进行仿真分析,结果表明该算法能够快速、准确地判断系统故障源,通过故障隔离和系统重构,使系统在故障情况下依然保持正常工作.     

舰船单轴旋转激光捷联惯导系统动态初始对准

初始对准的时间和精度是舰船惯导系统的重要指标。针对在不同情况下惯导系统启动的实际工程需求,提出了单轴旋转激光捷联惯导系统的初始对准方案。研究了系统在动基座情况下进行粗对准方法。建立了单轴旋转惯导系统的误差模型,使用卡尔曼滤波的方法实现了系统精对准过程。分别对惯导系统三种不同动态启动条件,设计了不同的对准方案。数字仿真结果表明,经过6h的初始对准,垂向陀螺常值漂移的对准误差在设定值的5.2%以内,垂向加表零偏的对准误差在设定值的1.8%以内。