基于卡尔曼滤波的再入飞行器气动参数辨识

再入飞行器的制导系统易受气动参数扰动的影响,为此研究气动参数在线辨识方法可以为再入制导系统提供服务,有效提高制导的精度。以卡尔曼滤波理论作为基础,推导了再入飞行器气动参数辨识的数学模型。为增强卡尔曼滤波方法对气动参数的辨识效果,气动参数误差模型采用一阶高斯马尔科夫过程描述,并增广到状态方程组中,根据获得的带有测量误差的惯导信息,对气动参数进行估计。最后,进行了数学仿真研究。仿真结果表明,该方法都能够在10个采样周期内收敛,且估计精度在1%以内。     

基于粒子滤波的一种改进的资料同化方法

针对在粒子数较少时传统的集合卡尔曼滤波和粒子滤波方法不能有效表征后验概率密度函数(PDF)的问题, 提出了一种改进的粒子滤波方法. 主要思想是在预测步之后引入更新步, 并且将观测时刻与非观测时刻的同化分析进行区别处理. 对典型的低维和高维混沌系统的仿真结果表明:改进粒子滤波方法是一种非常有效的估计非线性非高斯随机系统状态的方法.     

一种基于局部反馈校正的高精度联邦滤波器

提出了一种基于局部反馈校正的无重置联邦滤波器的设计方法,该联邦滤波器在保证组合导航系统的容错性能不变的同时可以提高系统的导航精度。该方法用于船用组合导航系统设计中,通过计算机仿真,并同Carlson提出的无重置联邦滤波器的仿真结果相比较,表明该方法精度高、容错性好,该方法现已成功应用于船用组合导航系统设计中。     

基于时域约束的卷帘曝光星敏感器星点校正方法

针对卷帘曝光模式星敏感器动态星点成像形状畸变和成像位置误差导致的导航星点定位精度降低、测姿误差增大的问题,提出了一种基于时域约束的导航星点校正方法。基于卷帘曝光的时间异步性特点,结合基于卡尔曼滤波的导航星点位置和帧间速度最优估计,将时域中不同时刻的导航星点校正到相同时刻,从而有效地解决星点畸变与位置偏移问题。展开了不同条件下的仿真实验,实验结果表明:当星敏感器角速度在0~3°/s动态范围内,校正后星对距离精度高于0.1 pixels,姿态角精度高于10″。     

箭载捷联惯导系统水平自对准的两种实用方法

箭载惯导系统的方位对准一般通过外界直接瞄准装订,而水平对准利用惯导系统的惯性器件测量和计算来实现.在运载火箭初始对准过程中,箭体受发射场阵风等干扰因素的影响而使得惯导系统产生角晃动与线晃动,水平对准方法必须具备抗晃动干扰的能力.根据运载火箭初始对准中的水平姿态角及其变化比较小的特点,建立了俯仰角与偏航角之间相互解耦的对准误差方程.提出了应用控制原理和数字滤波进行水平对准的两种方法,计算机仿真表明了这两种方法有效可行.与传统的卡尔曼滤波对准相比,本文的方法具有运算简单、计算量小和便于工程应用等优点.     

基于权值矩阵的模糊自适应卡尔曼滤波在组合导航中的应用

针对自主驾驶车辆长时间导航精度要求难以满足的问题,建立了GPS与微惯性导航系统的组合导航滤波模型,在位置观测的同时引入姿态信息,提高了导航精度。在此基础上提出了基于权值矩阵的模糊自适应卡尔曼滤波算法,该算法通过模糊控制器自适应地改变每个观测量的权值,得到权值矩阵引入卡尔曼滤波器实现自适应滤波。仿真和实验结果表明,所提出的权值矩阵模糊卡尔曼滤波性能优于衰减因子自适应卡尔曼滤波,特别是在GPS信号失真及噪声先验统计特性不可知的情况下,其定位精度能够保证在1m之内。     

低成本捷联惯导系统初始对准方法

为了缩短低成本捷联惯导系统初始对准时间并提高对准精度,给出了一种基于微型电子罗盘的初始对准方法。首先利用电子罗盘辅助加速度计完成粗对准,然后,分别设计了自适应扩展卡尔曼滤波器和平淡卡尔曼滤波器（UKF）用于精对准。实验结果显示,在系统量测噪声方差阵未知时,在滤波器中加入自适应方法能有效的提高对准精度;而采用非线性滤波的UKF算法,即使在粗对准之后方向失准角比较小的情况下,也可获得比线性滤波更优的对准精度和快速性。     

自适应Kalman滤波在SINS初始对准中的应用

为了提高捷联惯导系统的对准精度和收敛速度,提出了一种基于Sage-Husa自适应滤波算法的初始对准方法。针对方位小失准角的情况,推导出精对准误差模型和自适应Kalman滤波方程。常规Kalman滤波算法,在噪声统计特性已知的情况下,使用比较方便;多数情况下,噪声统计特性是处于未知状态,从而引入自适应Kalman滤波算法。它利用观测到的数据自动进行噪声统计特性的在线估计和修正,使系统达到最佳的滤波效果。通过仿真验证,该自适应滤波算法有效地提高了收敛速度和对准精度。     

正交各向异性平面弹性问题物性值v12和G12的反分析

采用边界元法和卡尔曼滤波对正交各向异性闰面弹性问题物性值进行反分析,由有限个观测点的位移值反算出材料常数v12和G12,算例表明了该方法的有效性。     

用卡尔曼滤波-分光光度法测定无机铬的形态

利用Ｋａｌｍａｎ滤波技术和二溴苯基荧光酮－溴化十六烷基三甲基铵－Ｃ_２Ｈ_５ＯＨ分光光度测定体系,同时对Ｃｒ（Ⅲ）和Ｃｒ（Ⅳ）进行测定。Ｃｒ（Ⅲ）的表观摩尔吸光系数为１．９６ × １０~５ Ｌ· ｍｏｌ~（－１）·ｃｍ~（－１）,线性范围为０～ ４．０ ｘ１０－６ｍｏｌ／Ｌ;Ｃｒ（Ⅵ）的表观摩尔吸光系数为４．１６ ×１０~５Ｌ· ｍｏｌ~（－１）· ｃｍ~（－１）,线性范围为０～５．２×１０~（－１）ｍｏｌ／Ｌ。