一种新的自适应UKF算法及其在组合导航中的应用

为了提高组合导航系统的滤波精度,提出一种带噪声统计估计器的自适应UKF滤波算法。该算法根据协方差匹配原理,利用UKF滤波算法的残差序列与新息序列,在线估计、调整系统过程噪声和量测噪声的统计特性,提高UKF的自适应能力,克服了标准UKF在系统噪声统计未知或不准确情况下滤波精度下降甚至发散的问题。将提出的算法应用于SINS/BDS组合导航系统进行仿真验证,并与标准UKF和抗差UKF进行比较,结果表明,提出的自适应UKF得到的水平位置误差和天向误差分别在[?6.2 m,?6.4 m]与[?9.8 m,?8.6 m]以内,滤波性能明显优于标准UKF与抗差UKF,提高了组合导航系统的解算精度。     

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。     

一种改进的自适应卡尔曼滤波及在组合导航中的应用

总结了常用的自适应滤波的方法,并提出一种新的自适应卡尔曼滤波技术,它克服了传统滤波器的不稳定问题,因为传统的卡尔曼滤波过程依赖于系统过程和测量过程的数学模型和其统计模型的正确性的滤波技术.自适应过程是利用测量新息序列和状态修正序列在估计移动窗内是分段静态,来直接估计系统噪声协方差Q和测量噪声协方差(R).仿真结果表明此方法可以提高GPS/INS组合导航系统的精度和可靠性.     

一种新型自适应模型预测组合滤波在在线标定中的应用

为了提高捷联惯性导航系统在线标定的精度和实时性,根据模型预测滤波算法和Sage_Husa自适应卡尔曼滤波算法的优点,提出了一种新的自适应模型预测组合滤波算法。该算法首先利用模型预测滤波算法估计出系统模型误差,并对系统状态方程实时修正,以减小系统模型误差对导航精度的影响;然后利用简化的自适应滤波算法对量测噪声在线调整,修正噪声统计特性,以提高滤波精度。将提出的算法进行在线标定仿真实验,并与传统的卡尔曼滤波在线标定算法进行比较,结果表明,提出的自适应模型预测组合滤波算法能有效完成在线标定,且标定精度和收敛速度均优于传统方法。     

基于GPS/INS不同测量特性的自适应卡尔曼滤波算法

在GPS/INS组合导航系统中,针对现有自适应滤波算法对GPS测量噪声估计准确性、可靠性不高的问题,提出了一种基于GPS、INS不同测量特性的自适应卡尔曼滤波算法.该算法基于GPS和INS不同的测量性质,利用惯导系统的短期高精度性,获得对GPS测量噪声统计特性自适应估计.仿真结果表明,该算法能够在GPS测量噪声统计特性未知或发生变化的情况下,适时地跟踪GPS测量噪声,准确估计滤波系统的观测噪声协方差阵R,其滤波精度和鲁棒性明显优于改进的sage-husa自适应算法,特别是在采用低精度INS情况下,能够有效克服改进的sage-husa自适应算法滤波发散的现象.     

基于自适应容积信息滤波的无人机相对导航方法

针对无人机编队相对导航系统中由于机体/机翼遮挡导致可见信标点个数随时间变化和视觉导航传感器量测噪声统计特性不确定问题，提出了基于逆威舍特分布的变分贝叶斯自适应容积信息滤波（VBACIF）算法。该算法在信息滤波框架下，采用逆威舍特分布表示量测噪声协方差，将三阶球面-径向容积准则和变分贝叶斯理论相结合，在线识别跟踪量测噪声统计特性变化并自适应调节相对导航滤波器的量测噪声协方差矩阵，将每个可见信标点视为一个独立的信息源，融合各信标点的相对视线量测信息从而准确地估计出无人机之间的相对位置、速度和姿态。仿真结果表明，视觉量测噪声协方差未知且时变和可见信标个数变化的情况下，采用VBACIF相对位置、速度和姿态精度较容积信息滤波算法分别提高了24.85%、9.41%和45.52%。     

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。     

基于指数渐消遗忘因子的组合导航自适应滤波算法

量测信息异常导致的噪声统计特性变化容易引起组合导航滤波精度下降甚至发散.针对Sage-Husa自适应滤波算法估计系统量测噪声参数性能对遗忘因子依赖性强的问题,提出了基于指数渐消遗忘因子的自适应滤波算法.在对故障检测函数判断量测噪声统计特性研究的基础上,构建了基于指数函数的动态遗忘因子模型,提升量测信息异常情况下的导航精...     

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。     

基于新息自适应卡尔曼滤波算法的多类型结构响应重构

为改善传统卡尔曼滤波KF(Kalman filter)算法在过程噪声方差和测量噪声方差未知的情况下响应重构精度降低甚至发散的问题，提出了一种基于新息自适应卡尔曼滤波IAKF(innovation-based adaptive Kalman filter)算法的多类型响应重构方法。首先根据新息统计特性对卡尔曼滤波增益和状态估计误差协方差矩阵进行实时自适应调整；然后利用有限测点的加速度传感器的测量数据，结合模态法对结构各个位置的加速度、速度、位移以及应变进行响应重构；最后对起重机桁架和简支梁分别进行数值模拟和试验分析。结果表明，该方法能够有效地调整过程噪声方差并估计测量噪声方差，未测点的重构响应时程曲线与计算响应或测量响应时程曲线吻合良好。     

机载脉冲多普勒雷达在测量数据丢失下的多目标跟踪

针对于多目标在机载多普勒盲区测量数据丢失下的跟踪问题,提出了一种鲁棒无偏转换自适应门限的CPHD(Robust Unbiased Converted Measurements-Adaptive Gating-Cardinalized Probability Hypothesis Density,RUCM-AG-CPHD)算法。该算法首先对目标测量信息进行无偏转换,并将无偏转换得到的噪声协方差矩阵做解耦;然后设计增益调节矩阵提高滤波器在目标量测数据丢失下的鲁棒性;最后采用自适应门限去除不相关的量测信息,同时保证检测到新出现的目标,从而有效地降低了算法的计算复杂度。仿真结果表明该算法的有效性和可行性,可以更加准确的估计出目标在盲区内测量信息丢失下的目标个数和状态,且计算量相对于传统的CPHD算法减少了8.6%。     

基于模糊迭代均方根容积卡尔曼滤波的天基非合作目标跟踪

针对非合作航天器相对导航中测量噪声不确定的问题,提出了一种模糊迭代均方根容积卡尔曼滤波算法,实现对非合作目标相对状态的测量。该算法利用容积点均方根迭代策略和模糊推理系统实时调整改进容积卡尔曼滤波的量测噪声协方差阵权值,修正量测噪声协方差阵,使其接近真实噪声值,从而提高目标跟踪算法的自适应能力,提高了滤波精度。通过建立数学仿真模型,分别采用扩展卡尔曼滤波、容积卡尔曼滤波以及模糊迭代均方根容积卡尔曼滤波进行跟踪仿真,仿真结果表明,与标准容积卡尔曼滤波相比,该改进算法能够提高13.17%的跟踪精度。     

结构随机激励的响应灵敏度分析

本文建立了有色噪声随机激励的响应协方差矩阵方程,推导了响应灵敏度的计算式,给出了进行灵敏度计算的方法,并作了实例计算。     

基于DSP的MIMU/GPS组合导航系统研究

介绍了一种以DSP为核心的MIMU／GPS组合导航系统设计，它具有体积小、成本低等优点。针对系统噪声难于准确统计的情况，系统采用了一种适用于系统噪声协方差阵未知情况下的自适应卡尔曼滤波算法，用它作为组合算法，并对组合导航系统进行了数字仿真。结果表明：该自适应滤波算法可以有效地抑制滤波发散，增强了系统对环境的适应性。     

基于CUDA的有限元矩阵并行装配算法研究

构建航天飞行器的结构有限元模型是准确模拟飞行仿真、完成飞行器在轨飞行阶段结构故障监测和诊断的基础。采用细长体飞行器简化梁模型，提出新的基于CUDA（Compute Unified Device Architecture）的有限元单元刚度矩阵生成和总刚度矩阵组装算法。依据梁单元矩阵的对称性，结合GPU硬件架构提出并行生成算法并进行改进。为有效减少装配时间，在装配过程中采用着色算法，提出了基于GPU（Graphics Processing Unit）共享内存的非零项组装策略，通过在不同计算平台下算例对比，验证了新算法的快速性。数值算例表明，本文算法的求解效率较高，针对一定计算规模内的模型可满足快速计算与诊断的实时性要求。     

精细辛算法的高效格式和简化计算

对精细辛几何算法设计了高效的迭代过程，减少了精细积分的计算量，同时提出了精细辛算法的简化形式，避免了复杂的矩阵求逆运算，并给出了相应的误差估计，最后编制了程序进行验证，证明了所采取的方法能够使计算快捷，精度高，稳定性好．     

FSDD运行模态参数识别方法中不确定性的计算

运行模态参数识别是一种只利用响应数据进行模态分析的方法。环境激励条件下获得的识别结果会存在随机不确定性,这种不确定程度可以通过模态参数的统计特性进行描述评价。以运行模态分析中的频域空间域分解方法（FSDD）为研究对象,通过对整个模态识别算法进行摄动分析,确定出模态参数对测量误差的灵敏度,实现了模态参数方差的计算。计算过程分为四步：第一步,响应信号功率谱矩阵中噪声方差的估计;第二步,增强功率谱方差的计算;第三步,极点协方差的计算;第四步,模态参数方差的计算。最后通过一个4自由度仿真算例与张家港桥梁实测算例对所给出的方法进行了验证与应用。