曲线光顺在惯导平台自标定中的应用

提出了一种新的惯导平台自标定数据处理方法——曲线光顺法。根据自标定数据特点给出了适于自标定数据的曲线光顺准则。分析了野值对曲线二阶差商的影响规律,提出了一种野值剔除算法。通过将最小二乘与B样条结合得出二阶差商参考值,并使实际差商与参考差商距离达到最小从而得到野值修改值。实验结果表明,该文的算法能很好地解决惯导平台自标定数据的野值剔除问题,可通过调节参数来控制光顺精度,并具有算法简便、易于操作的优点。     

抗差SRCKF滤波在惯性导航初始对准中的应用

针对惯性导航系统大失准角初始对准问题,文中建立了一种基于捷联惯导系统的非线性误差模型,并采用标准容积卡尔曼滤波(CKF)进行数据融合。在系统模型噪声不确定情况下,标准的CKF可能会出现发散的问题,为解决其发散的问题,采用抗差平方根容积卡尔曼滤波(抗差SRCKF)算法进行滤波,抗差SRCKF算法能够保证数值计算稳定性和消除粗差对CKF滤波器的影响,从而抑制滤波的发散,进一步提高滤波器的稳定性。最后,在静基座下对惯性导航系统大失准角初始对准进行仿真。结论表明,随着失准角的增大,在观测量中存在一次或多次粗差时,相较于KF、EKF和SRCKF算法,抗差SRCKF算法具有较好的鲁棒性,估计结果不受观测量粗差的影响。     

激光捷联惯导系统的射前快速标定技术

捷联惯导系统射前自标定是提高系统精度的重要途径。基于激光陀螺标度因数稳定的特点,建立了适合激光陀螺捷联惯导系统射前自标定的加速度计误差参数模型。分析了基座扰动使姿态发生微幅变化对加速度各通道输出影响,设计了适合激光陀螺捷联惯导系统的加速度计自标定算法,该算法具有一定的抗扰动能力。在误差参数可观测性分析的基础上,设计了射前自标定方案,并进行了实验验证,试验结果表明,该方案可快速准确标定出加速度计相关误差参数。     

基于抗差估计的三维测向无源定位算法

针对方位角和俯仰角存在异常误差影响机载单站三维无源定位结果准确性的问题,提出一种鲁棒的递推最小二乘(RRLS)定位算法。在最小二乘(LS)解的基础上,利用M估计原理求出目标位置的鲁棒估计形式。为保证定位的实时性,推导了鲁棒的递推最小二乘算法,并选取IGGⅢ权函数作为等价权函数。理论分析表明,RRLS算法能够准确识别异常误差,通过降低异常观测数据的权值来减小其对定位准确性的影响。仿真结果表明,在两角存在异常误差时,RRLS算法具有良好的抗异常误差能力,保证了定位结果的有效性和快速收敛。     

基于抗差卡尔曼滤波的BD/MEMS紧耦合算法研究

目前国内的行人导航系统一般采用北斗卫星导航系统(英语:COMPASS,中文音译名称BeiDou)和微机电系统M E M S(英语:Mmicroelectromechanical System,缩写为MEMS)组合导航的方式进行定位,其定位精度容易受到BD定位数据中的误差,特别是定位粗差的影响。粗差可能会导致完全错误的定位结果。为了减少这种影响,本文提出了基于抗差卡尔曼滤波的BD/MEMS紧耦合算法,可以在一定程度上提高定位的精度。本算法首先对BD/MEMS进行基于伪距、伪距率的紧耦合定位建模,然后输入抗差卡尔曼中进行滤波校正反馈。通过实测数据的仿真分析表明,在BD定位误差较大或含有粗差的情况下,该算法可以明显的剔除粗差,减小导致定位完全错误的可能性,有效地提高了定位导航精度。     

鲁棒的高斯和容积卡尔曼滤波红外目标跟踪算法

为提高恶劣测量环境下单站红外搜索与跟踪系统的跟踪性能,提出了一种鲁棒的高斯和容积卡尔曼滤波算法.首先,为改善滤波初值模糊问题,在容积卡尔曼滤波框架下将滤波器分为若干不同初值的子滤波器,利用似然函数逐步减小初值偏差较大的子滤波器权值;其次构建非线性程度判别量,在高非线性情况下将预测密度沿最大特征向量方向进行分割,提高滤波精度;最后利用等价权函数改善新息协方差,减小异常误差对滤波准确性和稳定性造成的影响.实验结果表明,不存在异常误差时,所提算法跟踪结果优于传统算法;存在异常误差时,传统滤波方法的精度明显降低,而所提算法依然能够得到准确可靠的跟踪结果.     

自适应Kalman滤波算法在加速度计自标定中的应用

针对自标定加速度计组合动基座试验数据中存在的数据异常问题,推导并运用自适应Kalman滤波算法剔除异常数据,通过对不同Kalman滤波算法自标定精度解算结果的均值和标准差进行比较,表明自适应Kalman滤波算法更加有效。     

基于多新息强跟踪SINS大失准角初始对准研究

利用衰减记忆多新息强跟踪反馈校正卡尔曼滤波,设计了无需粗对准的捷联惯导大失准角初始对准算法。采用反馈校正卡尔曼滤波和新息正交性跟踪,将捷联惯导对准前的非线性大失准角快速校正成小失准角,对准过程引入了具有衰减记忆功能的多新息,改善了卡尔曼滤波反馈校正状态跟踪能力。     

传递对准精度离线评估方法研究

针对基于平滑滤波算法的捷联惯导传递对准精度评估方法在整个过程中采用开环滤波方式可能影响评估精度的问题,该文给出了一种基于后向捷联算法和最优平滑算法的闭环精度评估方法.先按时间顺序进行卡尔曼滤波,在滤波结束时可获得较精确的姿态估计值,再以此为姿态初始值用保存的惯组数据进行后向捷联惯导解算和闭环后向组合导航直到对准结束时刻.最后对后向组合过程中的数据进行平滑得到姿态参考值,从而对传递对准精度进行评估.仿真结果验证了方法的有效性,最终评估精度得到了一定程度的改善.     

实现惯测坐标系正交同步的系统级标定技术

文中研究目的有两个方面,一是在外场条件下实现低精度测试设备标定高精度捷联惯性导航装置;二是标定过程中实现惯性测量坐标系正交同步,进而提高捷联惯导动态导航精度。据此,文章在深入分析惯性测量坐标系空间相对关系的基础上,对惯性测量坐标系进行正交化,并通过建立正交化后惯性测量坐标系之间的失准角模型,从而完成基于惯性测量坐标系非正交角及失准角的系统级标定滤波器的构建以及系统级标定方案的设计,同时,针对外场测试设备限制文中制定了系统级标定抗扰动措施,并进行了试验验证。试验结果表明:该标定方法可以实现捷联惯导全参数系统级标定,提高系统动态环境下定位精度三倍以上。     

IMU辅助的TDOA室内定位

室内环境下,当无线信号受到多径和非视距干扰时,传统的基于到达时间差（Time Difference of Arrival,TDOA）的测距模型定位精度不满足室内定位精度要求。为此,提出利用TDOA与低成本的惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）相结合的定位方法。在视距情况下,只有TDOA系统工作,但在信号受到干扰时,利用IMU能够在短时间内提供一个准确的相对位置信息的特性,采用TDOA算法对其进行辅助定位,并利用卡尔曼滤波器对它们的数据进行预处理,最后使用扩展卡尔曼滤波器对数据进行处理融合。实验结果表明,提出的算法比传统的TDOA定位具有更高的精度。     

激光陀螺IMU的不水平指北标定方法

激光陀螺捷联惯组(SIMU)标定是惯性导航的前提,标定结果的好坏将对惯性导航精度产生直接的影响.根据激光惯性组合(IMU)的误差方程,在激光捷联惯性组合不水平指北情况下,通过12位置的标定方法,抵消地速及重力加速度的影响,从而得出加速度计的误差参数和激光陀螺的常值漂移;然后通过单轴转台,标定出陀螺的安装误差和标度因数.此方法可满足激光陀螺IMU的标定要求.本方案利用最少的测试位置,方法简单,得到了所有需要的信息,利用率高.     

基于多传感器Kalman滤波器的GPS/IMU数据融合算法设计

针对GPSIIMU组合导航系统，现有的滤波算法难以检测传感器的错误数据并及时排除。文章设计了一种考虑滤波器环境信息的多传感器Kalman滤波器，该算法适于在不重构滤波器的情况下对多传感器进行整合。仿真结果表明该算法提高了数据融合的可靠性。     

基于24位置的MEMS惯性传感器快速标定方法

针对微惯性测量单元原始输出信息受零偏、标度因数、非正交误差等误差项干扰影响测量精度的问题,提出一种无需借助高精度转台的MEMS IMU快速原位标定方案。在分析MEMS惯性传感器输出特性的基础上建立传感器误差模型,利用六面体夹具设计IMU 24位置连续转停标定方案,以重力及各次旋转角度为参考信息完成传感器误差标定。针对加速度计零偏、标度因数、非正交误差9个参数构造标定模型,采用牛顿法估计误差参数最优值,考虑陀螺仪零偏与标度因数6个误差参数,利用最小二乘法计算误差参数最优估值。分别进行加速度计、陀螺标定补偿实验,实验结果表明,提出的MEMS IMU快速原位标定方法能快速得到传感器误差参数,提高了输出数据精度。     

鲁棒的DME/DME/SINS组合导航算法

测距机（DME, distance measuring equipment）/DME/捷联惯导系统（SINS, strap-down inertial navigation system）的组合导航系统是区域导航（RNAV, area navigation）中常用的导航源。本文提出了一种鲁棒的DME/DME/SINS组合导航算法。首先以SINS误差方程为基础建立起卡尔曼滤波的状态方程;其次推导斜距误差与系统状态变量间的数学关系,并以此建立量测方程;最后针对DME输出的斜距中的野值影响导航精度这一问题,采用一种鲁棒性能较好的基于Huber的卡尔曼滤波算法实现信息融合。实验结果表明：所设计的组合导航算法可以满足RNAV-1的导航需求,由于采用了基于Huber的卡尔曼滤波算法,算法鲁棒性较好,能有效应对量测野值对系统的干扰。     

IMM estimation for multitarget-multisensor air traffic surveillance

This paper deals with the design and implementation of an algorithm for track formation and maintenance in a multisensor Air Traffic Surveillance scenario. The major contribution of the present work is the development of the combined likelihood function that enables the replacement of the Kalman filter (KF) with the much more versatile interacting multiple model (IMM) estimator which, as a self adjusting variable-bandwidth state estimator accounts for the various motion modes of the aircraft. This likelihood function defines the objective function used in the measurement to track assignment algorithm. Also, this algorithm incorporates both skill and beacon returns i.e., it fuses the primary and secondary radar data. Data from two FAA radars are used to evaluate the performance of this algorithm. The use of the IMM estimator yields considerable noise reduction during uniform motion, while maintaining the accuracy of the state estimates during maneuver. Overall, the mean square prediction error (to the next observation time) is reduced by 30% and the rms errors in the altitude rate estimates are reduced by a factor of three over the KF. The usefulness of the tracker presented here is also demonstrated on a noncooperative target     

标校塔信号源抗风扰稳定系统设计与实现

外场雷达标校过程中,塔顶信号源在风载荷的干扰下会产生数10 mm的偏摆,这种偏摆对雷达标校精度会产生较大影响。为消除风载荷的影响,设计了基于激光跟踪仪、二维稳定平台等为核心器件的抗风扰稳定系统。该系统通过激光跟踪仪实时测量信号源的位置偏摆量,然后计算出修正值后利用二维稳定平台进行位置补偿,最终实现信号源位置稳定。测试结果显示该系统稳定精度高、响应速度快,可在0.2 s内实现位置稳定精度优于0.5 mm。并可为外场雷达标校提供有利的技术保障。     

双通道跟踪接收机对地校相技术

为了解决新建地面测控站的无塔标校技术难题,提出了一种抛物面天线近场对地校 相新方法,在径向距离大于0.3倍远场距离的条件下可实现对地校相功能,通过外场专题试 验研究进行了验证,对靶场测控系统的工程建设具有较高的参考价值。     

线阵CCD紫外光谱仪的波长定标研究

波长定标的精度是衡量光谱仪的重要 指标之一。鉴于其重要性,研究了线阵电荷耦合器件(Charge-Coupled Device, CCD)紫外光谱仪的波长定 标,并完整地给出了一种波长定标方法(包括噪声扣除、谱 峰定位和波长拟合三部分)。针对暗噪声影响光谱信号的问 题,提出了一种利用非曝光像元扣除暗噪声的方法;针对谱峰漂移 的问题,提出了一种基于权重窄窗差分的谱峰定位方法;针对单一光 源特征谱线数量不足的问题,提出了一种多波段波长拟合方法。实 验结果表明,本文方法的波长定标精度在0.6 nm之内,关键波长点 上的定标精度在0.01 nm之内,具有定标精度高、复杂度低等优 点,因此可用于紫外光谱仪的波长定标。     

3~5μm红外天空亮度测量的多元定标模型

传统一元定标法测量红外天空亮度,面临诸多困难,如测量易受环境温度变化影响、仪器动态范围不足等。提出增加积分时间为自变量的二元定标模型,解决了仪器动态范围不足的问题;然后通过改变环境温度的系列实验,掌握了二元定标模型中仪器辐射随环境温度变化的规律;基于此,提出再增加环境温度为自变量的三元定标模型。实验数据表明,三元模型与实测数据拟合程度很高,相关系数为1.000,模型参数a、b、d,95%置信度的相对不确定度均小于0.82%,当环境保持某一温度不变时,三元模型退化为二元模型,各模型参数稳定,其相对偏差小于0.6%。最后,通过红外天空亮度实测,验证并比较了三元和二元定标模型;结果表明,三元模型定标测量法使用条件宽泛,既扩大了仪器动态范围,又不受环境温度变化影响;更重要的是,不再需要现场定标,提高了测量精度和测试效率。