基于奇异值分解的改进机载单站无源定位算法

针对机载单站无源定位系统中的滤波算法存在滤波稳定性差、收敛速度慢、定位精度差等问题,提出一种基于奇异值分解的平方根sigma点卡尔曼滤波算法(Square Root Sigma Point Kalman filter based on Sin-gular Value Decomposition,SVD-SRSPKF)。新算法利用奇异值分解代替Cholesky分解或更新,并使用误差协方差的平方根替代协方差进行滤波,保证滤波算法的数值稳定性。仿真结果表明:SVD-SRSPKF算法比其他同类算法具有更高的收敛速度、定位精度和数值稳定性。     

混合噪声条件下的目标被动定位算法

为提高被动传感器观测噪声为含时变有色噪声、跳变噪声的混合噪声时容积卡尔曼滤波（CKF）算法的滤波精度和稳定性,提出一种自适应容积卡尔曼滤波（ACKF）算法。在ACKF算法中,在基本CKF算法基础上,采用观测重构、待定系数去相关方法,推导得到有色噪声条件下的容积卡尔曼滤波算法。针对时变有色噪声和跳变噪声导致滤波精度受损的问题,引入噪声方差在线修正及有害观测剔除的思想,进行了ACKF算法设计。仿真结果表明,与基本CKF算法相比,ACKF算法在x轴、y轴、z轴3个方向得到的被动定位精度分别提升了24.75％、32.57％和28.48％,具有更高的滤波稳定性和精度。     

基于边沿化粒子滤波的GPS单点定位算法

针对强干扰情况下GPS定位精度低、鲁棒性差的问题,文中利用多普勒观测值改进了传统的伪距单点定位模型,并将该模型与边沿化粒子滤波技术有效的结合,通过状态模型划分,避免了模型线性化误差.理论分析与实验结果表明,该方法能够有效克服传统粒子滤波计算量大的缺点,显著提高强干扰环境下接收机的定位精度和鲁棒性.     

自适应随机跳变滤波器在导弹制导中的应用

针对目标机动对导弹制导系统视线角速度的影响，利用导弹导引头给出的量测信息，设计了自适应随机跳变滤波器对弹目视线角速度进行滤波，在计算量增加不大的情况下，可以满足不同机动模式的滤波要求。仿真结果表明，所设计的自适应随机跳变滤波能准确估计目标机动模式，并对视线角速度进行有效滤波，其滤波结果满足导弹制导系统性能指标要求。     

基于几何精度衰减因子的单站无源定位精度分析方法

基于固定单站测量到达时差(TDOA)是一种有效的无源定位方法。针对现有文献缺乏对该方法定位精度的分析研究,提出一种基于几何精度衰减因子(GDOP)的定位精度分析方法。该方法首先提取影响TDOA定位精度的测量因子;然后分别以这些因子作为输入变量,根据GDOP,得到相对定位误差与影响定位结果的参数测量误差之间的变化关系以及可观测区域;最后再确定能否满足具体工程项目的定位精度和定位稳定性标准。仿真实验结果表明:该定位精度分析方法能够全面地评估方向到达时差(TDOA)的应用价值。通过该精度分析方法的验证,测量TDOA的固定单站无源定位方法具备较高的实用价值。     

一种无人机集群相对定位新方法及编队队形影响分析

针对无人机集群编队问题,提出一种无人机间相对定位方法。利用每架无人机上呈三角形配置的3个无线电收发装置,基于高精度载波相位测量技术,采用扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法,实现对无人机位置、速度和姿态的同步求解;给出相对定位模型和具体的滤波实现算法,并对无人机集群在“线”“面”“体”等不同空间布局情况下的飞行状态进行估计和分析。结果表明：相比于“线”布局,“面”布局可显著提升定位性能,与“体”布局获得的效果无明显差异,说明在无人机集群定位系统中,合理配置观测几何能够有效提高相对定位精度;仿真算例表明,在良好观测几何的条件下,冗余观测数据可进一步提高系统稳定性。     

基于最佳线性无偏估计的双基地雷达走位方法

利用坐标转换后的伪测量值，根据最佳线性无偏估计原理，提出一种双基地雷达目标的定位方法并给出了算法定位误差的Cramer-Rao理论下限表达式，在不同噪声条件下对算法进行仿真计算，结果表明该方法可以显著提高双基地雷达目标的定位精度，其理论下限和仿真结果都明显优于最小二乘方法。     

有色噪声下基于总体最小二乘和卡尔曼滤波的无源定位方法

研究了有色量测噪声条件下存在系统误差时的单站纯方位角无源定位问题, 给出了一种新的迭代总体最小二乘Kalman滤波算法.该算法利用总体最小二乘法(TLS)进行无源定位,并通过有色量测噪声下的Kalman滤波对系统误差进行估计,将该滤波与TLS进行迭代,可有效抑制色噪声的干扰并大大减小系统误差对定位精度的影响,计算机仿真验证了该算法的有效性,且其性能优于文中其他几种算法.     

主从式无人水面艇协同定位滤波方法与实验验证

多无人水面艇（USV）协同导航定位技术是解决复杂作业环境下导航问题的重要途径。针对单主艇的主从式多USV的协同导航定位问题,建立了协同定位的状态空间模型,然后将非线性模型绕滤波值展开,得到非线性系统的线性化模型;利用扩展卡尔曼滤波算法进行信息融合;针对双艇间的距离、角度与协同定位精度的关系展开研究,对协同导航滤波算法使用李代数法进行了可观测性分析。研究表明,控制相邻两时刻主从艇之间距离和角度变化量是提高协同定位精度的有效措施。通过仿真和实验验证,为下一步深入研究和路径规划奠定了基础。     

一种基于无迹卡尔曼滤波的UUV协同定位方法

多水下无人航行器(multi-UUV)协同定位技术是解决海洋中间层水下导航定位问题的重要途径,针对以往multi-UUV仅靠距离量测的协同导航定位精度低的问题,给出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)方法的UUV协同定位方法。利用从UUV的运动学方程和基于距离的量测方程建立了从UUV的导航模型,针对该非线性导航模型,采用UKF设计了导航滤波算法,避免了对非线性方程的线性化处理,实现了递推导航滤波算法,并与传统的航位推算方法进行了仿真对比。仿真结果表明,从UUV能够利用该导航滤波算法进行实时定位,比传统的航位推算方法具有更高的定位精度。     

基于水下运动平台的磁性目标跟踪与特征反演

传统的磁梯度张量定位方法大多基于单磁偶极子模型,对具有一定尺度的目标存在定位精度不足的问题,而且易受环境噪声以及测量精度的影响,尤其是在偶极子特征平面上,微小的扰动或者观测精度不足就会导致定位结果发生较大的偏差。针对上述问题,基于多个偶极子的组合模型,结合具有鲁棒性的无迹卡尔曼滤波算法,提出一种针对尺度磁性目标的磁梯度跟踪方法。该方法能够有效提高磁性尺度目标的定位精度,特别当出现异常观测时仍然可以准确定位目标。以水雷或者水下未爆弹等目标的识别为例,根据鲁棒无迹卡尔曼算法得到的偶极子分布状态,结合主成分分析算法的数学含义,设计了一种可以准确反演目标的主尺度特征以及结构特征的目标尺度反演算法。该算法可识别目标主尺度为线结构或者面结构,对目标主尺度反演误差小于0.3 m,对目标主尺度方向的反演误差小于2°,可为目标种类判别提供参考。     

基于卫星导航 RNSS/RDSS 组合业务的三星定位算法

提出了一种基于卫星导航 RNSS ／RDSS 组合业务的三星定位算法,该算法是通过用户同时观测3个 RNSS 业务和1个 RDSS 业务伪距观测量,建立用户伪距观测方程组,再采用最小二乘法求解用户三维位置坐标和钟差,实现基于 RNSS ／RDSS 组合业务伪距观测量的三星快速定位;通过理论推导,分析了伪距观测误差对用户定位精度影响。通过数据仿真试验,验证了实际三星定位组合星座和伪距观测噪声条件下的用户定位精度。     

基于小波-卡尔曼混合滤波的激光陀螺信号处理

激光陀螺信号处理采用基于小波-卡尔曼混合滤波法.将陀螺信号的小波系数作为系统的新状态,并将小波基状态模型中信号的变化转为尺度和小波函数的变化,再用卡尔曼滤波在线算法估算系统新状态的最小均方.INS/DR组合导航实验表明此方法可滤掉尖峰点,小波系数变化幅度小,可提高系统导航精度.     

基于分治贪心思想的联合多站目标关联定位

现有的目标关联定位方法将关联和定位拆成两个独立过程,这种分步处理并取局部最优的关联定位方式,其目标定位精度严重受限于关联正确率,为此提出一种基于分治贪心思想的联合多站目标关联定位方法。根据分治思想并采用最小距离原则选取每条方位线上的真实交点集合;根据贪心思想对所有的交点集合进行合并,在集合合并过程中,通过定位过程和关联过程之间的反复验证,保证目标关联的准确率和定位精度;根据关联关系对相互互斥的目标量测集合进行组合,选取联合关联概率最大的多目标量测集合作为最后输出。仿真结果表明：存在虚警杂波时,该方法的关联正确率保持在90%以上;同时存在虚警和漏检情况下,该方法的关联正确率保持在70%以上;该方法利用贪心思想降低了计算复杂度,减少了计算开销。仿真结果及试验数据均验证该方法具有良好的目标关联定位性能,适用于低检测、高虚警的水下环境。     

基于时间序列的GPS误差建模及单点定位精度研究

研究了以数据处理方式提高GPS单点定位精度的方法，详细阐述了时间序列法在GPS误差一阶差分序列建模中的应用。根据实测数据建立了适合GPS误差一阶差分序列的AR(n)模型，采用最小二乘法求得了模型参数值；利用条件期望有效实现了误差序列的一步预测；通过对观测值的实时修正提高了普通GPS接收机的定位精度。文中最后得出的高程误差曲线图及误差概率分布图说明了该方法的有效性租可靠性。     

卫星测量数据电离层延迟误差多频修正方法

针对传统方法修正电离层延迟误差存在精度不够高和通用性不强的问题,提出了采用多频修正法修正电离层延迟误差的方法。经过电离层延迟误差的双频一阶项修正和三频二阶项修正,可有效提高卫星测量数据处理精度,且三频修正精度比双频修正精度更高。实验结果表明,多频修正方法修正电离层误差比传统方法具有更高精度,而且具有更强的通用性。     

箭载GNSS数据融合处理及精度分析

针对箭载GPS、GLONASS与北斗导航系统(Bei Dou Navigation Satellite System,BDS)多星座导航接收机融合定位中多系统多星冗余信息的处理问题,研究了不同导航系统下观测数据的权值确定策略,给出了改进的简化Helmert方差分量估计方法,实现了箭载GNSS数据融合定位处理中观测数据的自适应定权,通过实测数据计算分析表明:该权值确定策略,能充分利用可用冗余卫星信息,提高定位结果的可靠性,对定位精度有明显改善,且计算量小,适用于运载火箭GNSS实时弹道确定。     

组合GPS/GLONASS加权单点定位方法

提出了一种基于验后估计法定权的组合GPS/GLONASS单点定位方法。研究表明 ,该方法理论上严格 ,实践上可行 ,比根据经验给GPS/GLONASS组合观测量值定权更合理。该方法可以推广到组合GPS/GLONASS伪距和载波相位相对定位。     

基于粒子滤波的移动机器人跟踪定位算法

针对移动机器人在非线性系统中匀速运动的实时跟踪定位问题,对基于粒子滤波的移动机器人跟踪定位算法进行研究.在控制系统中引入粒子滤波算法,并在此基础上引入退化因子,最后进行仿真验证.结果表明:该算法能避免粒子滤波算法在非线性系统的失效和单样本等问题,改善移动机器人在跟踪定位系统中的非高斯噪声影响,明显提高移动机器人定位精度.