激光脉冲四象限跟踪噪声

本文讨论影响激光脉冲四象限跟踪系统精度的各种噪声及克服办法,认为最后限制跟踪精度的主要障碍是大气湍流。     

大气湍流对空间激光通信跟踪系统的影响

基于大气信道内的空间激光通信演示验证实验,对系统光斑跟踪精度的影响因素进行了分析,研究了大气湍流对光斑跟踪精度的影响,建立了光斑质心检测模型,设计了一套信标光光斑粗精复合跟踪系统.搭建了室内测试实验系统,完成了大气湍流对光斑跟踪精度影响的测量,结果表明在中弱湍流时,跟踪精度随湍流增大有近似线性关系,系统整体跟踪精度在5~15μrad之间,可较好地完成光斑跟踪功能.在野外环境开展的飞机-飞机激光通信演示实验中,对伺服系统的跟踪性能及跟踪精度进行实际测量,整体跟踪精度不大于15μrad,与室内实验测试系统基本一致.     

结合卡尔曼滤波器噪声分析的车道线检测跟踪算法

使用卡尔曼滤波对视频序列图像中的具体信息进行跟踪的研究目前是跟踪方向的一个热点.但是在处理卡尔曼滤波跟踪过程中的过程噪声和测量噪声,大部分研究普遍采用的是初始赋值.通过不断的调整数,达到较好的跟踪效果.但是这样做不但没有遵循原始数据的规律,同时调整参数是一项耗时的工作.基于这个原因,提出了一种对卡尔曼滤波的过程噪声和测量噪声进行预估计的方法并将其应用到车道线跟踪过程中.通过对一部分离线数据进行处理,可以基本估计出系统的噪声参数.最后采用车道线跟踪算法对论文中的方法进行验证,实验证明,提出的参数估计方法在车道线的跟踪过程中达到很好的效果,同时处理每帧的时间为50ms左右,满足了实时性的要求.     

一种快速高精度激光CCD自准直仪圆目标中心的定位方法

为满足高精度测量和瞄准跟踪系统中对激光CCD自准直仪的测量精度和实时性的要求,提出一种快速高精度激光CCD自准直仪圆目标中心的定位方法。首先利用变结构元广义形态学边缘检测算法,充分提取图像边缘细节信息的同时抑制图像噪声的影响,然后采用多项式插值算法对圆目标轮廓进行快速亚像素定位,最后利用最小二乘拟合方法实现了圆目标中心的精确定位。实验结果表明,该定位方法稳定性好,定位精度高且实时性强,应用该方法改进后激光CCD自准直仪的测量精度由2″提高到±0.25″,且单次测量时间小于0.23s,可满足激光CCD自准直仪在小角度测量和瞄准跟踪等领域的高精度实时测量需求。     

动态几何量多站法激光跟踪测量自标定

采用激光跟踪控制系统实现工业几何量动态测量,提出了实现动态几何量测量的基本目标和任务。重点分析了采用多个激光跟踪测量系统实现动态几何量测量的基本原理,以及多站法完成自标定的方法。分析了自标定的仿真算法并给出实验结果,仿真结果表明影响自标定精度的主要因素为标准尺的精度     

光电跟踪系统的共轴跟踪控制技术研究

为了提高光电跟踪系统的跟踪精度,对其粗跟踪环节的共轴跟踪控制技术进行了研究。介绍了共轴跟踪控制的基本原理,分析了常用非线性卡尔曼滤波算法,并仿真比较了无迹卡尔曼滤波(UKF)和容积卡尔曼滤波(CKF)的位置和速度的预测精度。在此基础上综合UKF和CKF的优点,设计了对延迟的合成位置信号进行处理的双并联滤波器,实现了光电跟踪系统的共轴跟踪控制。利用实测数据仿真实验表明,光电跟踪系统的跟踪精度明显提高。     

TDLAS气体浓度反演的状态空间方法

 针对基于可调谐激光二极管吸收光谱技术（TDLAS）的气体浓度测量系统,建立了气体状态空间模型,并将卡尔曼滤波算法应用于TDLAS浓度反演中。实验表明卡尔曼滤波可以很好地消除测量噪声和模型误差对实验结果的影响,与最小二乘拟合的方法相比,在相同信噪比下反演精度可以提高1倍以上。     

光电跟踪系统的共轴跟踪控制技术研究

为了提高光电跟踪系统的跟踪精度,对其粗跟踪环节的共轴跟踪控制技术进行了研究。介绍了共轴跟踪控制的基本原理,分析了常用非线性卡尔曼滤波算法,并仿真比较了无迹卡尔曼滤波(UKF)和容积卡尔曼滤波(CKF)的位置和速度的预测精度。在此基础上综合UKF和CKF的优点,设计了对延迟的合成位置信号进行处理的双并联滤波器,实现了光电跟踪系统的共轴跟踪控制。利用实测数据仿真实验表明,光电跟踪系统的跟踪精度明显提高。     

空间激光通信系统动态跟瞄参数测试方法研究

跟瞄精度是空间激光通信系统捕获、跟踪和瞄准(acquisition,tracking and pointing, ATP)分系统的重要指标参数之一,其准确测量是评估空间激光通信系统远距离通信性能的关键。介绍了空间激光通信系统ATP分系统跟瞄精度的测试方法,设计了一种基于平行光管法的空间激光通信系统动态瞄参数测量装置,分析和讨论了影响动态跟瞄精度测量不确定度的因素。试验表明,该测量装置在100 Hz振动频率条件下,ATP分系统稳定精度测量不确定度达到1.9 μrad(k=2),可用于空间激光通信系统ATP分系统跟瞄参数检测以及远距离激光通信性能评估。     

激光位置探测器的角位移测量精度分析

作为激光光斑位置探测器,象限探测器和位敏探测器被广泛应用于激光光斑跟踪、监控、位置检测和定位等领域。对这两种探测器的角位置测量精度进行了探讨,分析了影响精度的主要噪声源,推导出两者的角位移精度表达式,并通过计算进行了模拟。结果显示,两者的测量精度决定于信号的信噪比,且随作用距离的增加而降低;象限探测器的角位移测量精度明显高于位敏探测器。在忽略背景光噪声的情况下,象限探测器的精度约为位敏探测器的40倍。     

激光跟踪测量系统自校正方法研究

建立了测量系统运动学模型。针对以往在球坐标激光跟踪系统中参考点只能借助于外部更高精度的仪器来校正的缺点,提出了平面约束自校正方法,并对系统进行了自校正研究。仿真结果表明了该方法的有效性。     

角闪烁噪声测量条件下的剩余飞行时间估计

针对雷达导引头角闪烁噪声测量条件下的机动目标,研究剩余飞行时间计算方法。建立了闪烁噪声计算模型;在粒子滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法的基础上,推导了扩展卡尔曼粒子滤波算法的实现过程;根据估计结果建立了剩余飞行时间计算模型,在剩余飞行时间表达式中考虑了目标机动加速度的影响。仿真结果表明,基于机动目标当前统计模型的扩展卡尔曼粒子滤波算法对闪烁噪声测量条件下的机动目标具有良好的跟踪性能,对剩余飞行时间具有较高的估计精度。     

基于Huber的高阶容积卡尔曼跟踪算法

为改善高阶容积卡尔曼滤波算法的滤波精度和鲁棒性, 提出了一种新的基于Huber的高阶容积卡尔曼滤波算法. 在采用统计线性回归模型近似非线性量测模型的基础上, 利用Huber M 估计算法实现状态的量测更新. 进一步结合高阶球面-径向容积准则的状态预测模块构成基于 Huber的高阶容积卡尔曼跟踪算法. 重点分析了Huber代价函数的调节因子对算法跟踪性能的影响. 通过对纯方位目标跟踪和再入飞行器跟踪两个实例验证了所提算法的跟踪性能优于传统高阶容积卡尔曼滤波算法.     

激光跟踪虚拟坐标测量系统与自标定方法的实验研究

激光跟踪虚拟坐标测量系统满足了工业领域大型工件和空间形位测量所提出的要求。这些要求包括 :高精度、无导轨测量、动态实时跟踪测量、全姿态测量等。在实验室建立了基于角度 距离法的激光跟踪测量系统和基于纯距离法的多站跟踪测量系统 ,分别在三坐标测量机、光学平台光栅位移系统下进行了实际跟踪测量和精度比对实验。并运用虚拟坐标自标定算法在虚拟坐标系下确定了初始点位置、目标点坐标及各点间距离。最后 ,对两种方法的特点进行了分析比较     

逼近积分点数下限的五阶容积卡尔曼滤波定轨算法

为了在保持滤波定轨精度不变的条件下提高定轨计算的实时性,提出一种新的逼近积分点个数下限的五阶容积卡尔曼滤波定轨算法.首先,采用一种数值容积准则对非线性函数的高斯加权积分进行近似,该准则所需的积分点个数仅比五阶代数精度容积准则积分点个数的理论下限多一个积分点,并在贝叶斯滤波算法框架下推导出本文算法的更新步骤.然后,给出实时定轨所需的状态方程和量测方程,在状态方程中考虑了J2项引力摄动和大气阻力摄动,在量测方程中利用坐标系转换推导了轨道状态与测量元素之间的非线性关系.仿真实验结果表明,本文所提算法在定轨精度方面与已有的五阶滤波算法相当,但所需的积分点个数最少,计算实时性最高,从而验证了本文算法的有效性.     

基于广义M估计的鲁棒容积卡尔曼滤波目标跟踪算法

为减小测量异常误差对非线性目标跟踪系统的影响, 提出了一种基于广义M估计的鲁棒容积卡尔曼滤波算法. 首先将非线性测量方程等价变换, 利用约束总体最小二乘准则构建广义M估计极值函数, 在不进行线性化近似的前提下将其引入到容积卡尔曼滤波求解框架中. 然后根据Mahalanobis距离构建异常误差判别量, 利用卡方分布的置信水平确定判决门限, 并建立改进的三段Huber权函数, 使其能够降低小异常误差权值, 剔除大异常误差. 理论分析表明, 该方法具有无需求导、跟踪精度高、实时性好等优点, 且无需已知异常误差的统计特性; 实验结果表明, 所提算法能够有效减小异常误差的影响, 在实际非线性物理系统中具有广阔的应用空间.     

电视与红外机动目标数据融合的研究

从跟踪性能、计算的复杂性以及应用范围等方面对红外与电视传感器的三种融合模型进行了比较，得出了来自同一平台上的红外与电视传感器的数据，在各传感器没有自己的数字处理机的情况下，点迹融合模型较其余两种模型实用的结论，在点迹融合模型的基础上，用极大似然融合算法对点迹进行融合处理，在理论上证明了该算法用于此种模型能提高目标状态信息的估计精度，降低测量误差。并给出了本算法用于此种模型在计算机上的仿真结果，从实际应用上进一步说明了本算法的有效性。最后利用卡尔曼滤波实现了红外与电视机动目标的跟踪。     

Infrared/laser multi-sensor fusion and tracking based on the multi-scale model

The state estimation problem of targets detected by infrared/laser composite detection system with different sampling rates was studied in this paper. An effective state estimation algorithm based on data fusion is presented. Because sampling rate of infrared detection system is much higher than that of the laser detection system, the theory of multi-scale analysis is used to establish multi-scale model in this algorithm. At the fine scale, angle information provided by infrared detection system is used to estimate the target state through the unscented Kalman filter. It makes full use of the high frequency characteristic of infrared detection system to improve target state estimation accuracy. At the coarse scale, due to the sampling ratio of infrared and laser detection systems is an integer multiple, the angle information can be fused directly with the distance information of laser detection system to determine the target location. The fused information is served as observation, while the converted measurement Kalman filter (CMKF) is used to estimate the target state, which greatly reduces the complexity of filtering process and gets the optimal fusion estimation. The simulation results of tracking a target in 3-D space by infrared and laser detection systems demonstrate that the proposed algorithm in this paper is efficient and can obtain better performance than traditional algorithm.     

四路激光跟踪干涉三维坐标测量系统

介绍了基于多边法原理的四路激光跟踪干涉三维坐标测量系统 ,包括系统的工作原理、冗余特性、激光跟踪干涉仪、新型目标靶镜、系统的布局及实验结果等 ,并进一步指出下一步的工作。实验表明 ,在距跟踪干涉仪80 0mm远处 70 0mm× 6 0 0mm平面范围内 ,系统三维坐标测量不确定度为 0 .0 6 2 0mm。