混合坐标下的卡尔曼滤波应用于水下被动目标跟踪

针对下水下被动目标跟踪数据率低、跟踪误差大的特点和难点,研究了混合坐标下的自适应推广卡尔曼滤波算法,并将其应用于水被动目标跟踪估计器设计,该算法充分应用了直角坐标系下动态方程的线性特性和极坐标系下测量方程的线性特性,针对两坐标系间协方差矩阵变换的近似,引入了虚拟噪声进行补偿。通过系统的MonteCarlo仿真结果表明：该算法在收敛速度和估计精度方面都优于单一坐标体系下的滤波算法。     

Sensor Registration Based on Neural Network in Data Fusion

The contents of sensor registration in the multi-sensor data fusion system are introduced, and some existing methods are analyzed. Then, one approach to sensor registration based on BP neural network is proposed. Here the measurements from radar are transformed from the polar coordinate system to the Cartesian coordinate through a BP neural network. With this approach, the systematic errors are removed as well as the coordinate is transformed. The efficiency of this method is demonstrated by simulation, and the result show that this approach could remove the systematic errors effectively and the DAR are closer to real position than DBR.     

Complex Motion Modeling and State Estimation in Road Coordinates

射流式挖沟机在海流环境中的横向动力学分析和运动控制

李翔,王涛,赵敏,葛彤

（上海交通大学海洋工程国家重点实验室）

创新点说明：

1 建立了水下挖沟机在海流条件下的横向偏移振动的动力学模型,以往研究关注点主要在于水下系统的垂向振动;

2 对建立的动力学模型进行简化,并采用解析方法得到其近似解析解。

研究目的：

在海流环境中,由于水面母船和脐带缆传递的外部激励影响,水下挖沟机会发生垂向振荡和横向偏移,其运动特性十分复杂。横向偏移运动对海底管线埋设作业影响巨大,挖沟机偏移预定管线路径,很有可能穿过或压到管线,对管线造成切割等损伤破坏。为了控制水下挖沟机在管线上方的悬停和定位,需要研究水下挖沟机在海流等外部激励作用下的横向偏移运动特性,进而对水下挖沟机的横向偏移进行控制,实现对海底管线的对中悬停和定位,保持作业点位置的稳定,使其不偏离海底管线路经中心线。

研究方法：

1 对建立的水下挖沟机在海流条件下的横向偏移振动的动力学模型进行简化,并采用解析方法——平均法,得到其近似解析解;

2 采用双回路控制器对水下挖沟机进行横向振动控制,实现对海底管线的对中定位。

结果：

1 采用解析方法得到水下挖沟机在海流条件下的横向偏移振动的近似解析解,在分析不同物理参数（不同吊缆长度、不同海流速度）对挖沟机悬吊系统横向振动的影响后,发现近似解析解与数值结果吻合较好。但解析法得到的振动幅值比数值方法略大,用解析法和数值法得到的横向位移之间的最大差值小于0.5m,所以用解析解去估计挖沟机的在海流中的振动是保守和安全的。

2 对于振幅微弱情形,双回路控制器具有和单回路控制器相似的控制效果。但是振荡剧烈、振动频率较高情形,双回路控制器的调整时间更短、振动幅值控制的更小和控制力更平滑。综上,双回路PID控制器对于在海流条件下的挖沟机的横向振动运动具有良好的控制效果。

结论：

1 建立的水下挖沟机在海流条件下的横向偏移振动的动力学模型具有非线性特性,为了在实际工程中进行快速求解和应用,可以采用简化非线性绝对值项的方法,求得模型的近似解析解。

2 在研究不同物理参数对挖沟机悬吊系统横向振动的影响,和分析不同类型阻尼振动的特征后,得到采用平均法求得的近似解析解与数值结果吻合较好,对海流环境中水下挖沟机的横向振动模拟的是适用的。

3 双回路PID控制器对于水下挖沟机的横向振动运动具有良好的控制效果,可以对类似水下作业悬吊系统的控制方法提供参考和借鉴。

关键词：水下挖沟机,动力学模型,解析解,双回路控制,海流

     

在混合坐标系下的机动目标跟踪滤波器

本文介绍了在球面－直角坐标系下跟踪机动目标的卡尔曼滤波算法．为克服观测噪声非白，本文引入了扩充向量，并应用旋转增益算法，对卡尔曼滤波的协方差阵及增益阵实现了解耦．通过仿真计算，对本文提出的算法与国外两种类似的算法在相同的机动和量测噪声特性情况下进行了比较，其结果显示了本算法的优越性．     

量测不确定的四元数约束CKF姿态估计

针对姿态估计系统在量测不确定和四元数约束下存在发散及估计精度差的缺陷,提出了一种基于不确定量测的四元数约束容积卡尔曼滤波算法(quaternion constrained cubature Kalman filter based on uncertain measurements,UCCKF).该算法克服了约束容积卡尔曼滤波算法的局限性,采用独立的伯努利随机变量来描述量测的不确定性,利用三阶球面-相径容积规则近似计算非线性函数的后验均值和协方差.并针对四元数规范化问题,采用两步投影理论来解决四元数约束限制.仿真结果表明,相比较于约束容积卡尔曼滤波(constrained cubature Kalman filter,CCKF)和无迹混合滤波(unscented mixture filter,UMF),提出的UCCKF算法在量测不确定情况下具有更好的收敛性和更高的估计精度,说明该算法对量测不确定下的非线性姿态估计系统是有效、可行的.     

基于多线激光雷达的障碍检测与环境重建

针对越野环境中自主导航车(ALV)的导航问题，提出了基于卡尔曼滤波理论的障碍检测算法.通过分析多线激光雷达的扫描数据，依次进行候选障碍点提取、非障碍扫描点滤除和聚类分割获取障碍信息，使用卡尔曼滤波算法对目标障碍位置进行跟踪和滤波处理，并结合自主导航车上差分全球定位系统/惯性导航系统(DGPS/INS)的位置和姿态信息进行联合定位，对ALV途经的周围环境进行了三维地图重建.试验结果表明，该算法稳定可靠，跟踪的位置误差可以降低到10 cm以内，有效地解决了越野环境下的障碍检测问题，同时成功地完成了环境场景的重建.     

一种蜂窝网中伪线性卡尔曼滤波混合定位算法

提出了蜂窝网中一种基于伪线性卡尔曼滤波的到达时间和到达角（TOA／AOA）混合定位的算法,能够对处于运动状态的用户进行跟踪定位．根据用户运动模型,使用笛卡尔坐标旋转以降低状态变量的维数,在确保跟踪精度的同时又降低了算法的运算量．同时考虑了用户在不同的观测平台间切换时实现连续跟踪的问题,分析和仿真了观测平台自身的定位误差和散射半径对跟踪精度的影响．结果表明算法的精度能够满足E911要求,并与最小二乘算法的定位精度进行了比较．     

航天器相对视觉／IMU导航量测修正多速率滤波

针对具有单目视觉和惯导组件(IMU)的航天器相对导航问题,研究了以量测信息为修正手段的异速滤波算法.异速滤波也就是多速率卡尔曼滤波器,其中滤波过程被分解为量测更新和时间更新,根据实际情况选取滤波器周期,一般可选取频率较快的系统采样周期作为组合导航系统的滤波周期,根据是否有慢速信息决定在滤波时刻进行时间更新或者量测更新.为增强滤波器对观测信息的适应能力,设计利用量测信息对滤波量测噪声阵和状态估计误差协方差阵进行后验修正.理论分析和数学仿真均表明,基于量测修正的多速率卡尔曼算法能够提高滤波器的数据更新频率,同时改善滤波器的性能,提高导航系统的冗余度.     

多站测角的最小二乘交互多模型跟踪算法

在多站测角的被动目标跟踪中,目标的状态与角度量测值之间存在非线性关系,现有的方法主要是对其进行线性化,但线性化过程会带来滤波精度的下降,甚至会产生滤波发散而丢失目标．针对这一问题提出一种新方法,采用最小二乘法对多个观测站测得的目标角度信息进行融合,估计出目标的状态,将状态估计作为卡尔曼滤波的伪量测,然后采用交互多模型算法跟踪机动目标．仿真结果表明该方法可实现多站测角机动目标的跟踪,其跟踪误差远小于现有的跟踪方法．     

基于超宽带雷达基带信号的多人目标跟踪

针对超宽带（UWB）雷达多人目标跟踪中的距离扩展问题,提出基于基带信号的方法. 该方法对射频回波信号进行下变频和抽取,通过动目标指示滤除杂波. 在基带CLEAN检测提取得到量测后,采用凝聚和跳窗方法确定目标初始状态. 运用联合概率数据关联和卡尔曼滤波进行跟踪. 在3种室内环境下开展实验. 结果表明,相对于选用射频回波直接进行处理,提出的方法对多目标跟踪的均方根误差（RMSE）小于0.26 m,在数据存储空间上减少了87.5%,在目标检测的处理时间上减少了39.7%.     

基于CV模型的α-β滤波新息序列相关特性分析

雷达数据处理中卡尔曼滤波的新息序列白噪声特性常被用于目标的机动检测,从扩大目标跟踪容量的角度考虑,计算量较小的α-β滤波器仍被许多雷达采用.为了指导新的机动目标检测方案设计,首先从理论上推导了α-β滤波的新息序列相关特性计算公式,然后在一组特定α、β取值下,进一步证明了滤波稳态后新息序列同样具有白噪声特性,最后仿真实验验证了理论推导的正确性.这为α-β滤波器下的机动目标检测提供了理论支撑.     

New autonomous celestial navigation method for lunar satellite

Celestial navigation system is an important autonomous navigation system widely used for deep space exploration missions, in which extended Kalman filter and the measurement of angle between celestial bodies are used to estimate the position and velocity of explorer. In a conventional cartesian coordinate, this navigation system can not be used to achieve accurate determination of position for linearization errors of nonlinear spacecraft motion equation. A new autonomous celestial navigation method has been proposed for lunar satellite using classical orbital parameters. The error of linearizafion is reduced because orbit parameters change much more slowly than the position and velocity used in the cartesian coordinate. Simulations were made with both the cartesiane system and a system based on classical orbital parameters using extended Kalman filter under the same conditions for comparison. The results of comparison demonstrated high precision position determination of lunar satellite using this new m     

神经网络辅助的组合导航系统信息融合方案

传统的Kalman滤波器自适应能力弱，而单纯的神经网络滤波器估计精度较差，且网络训练经验性太强。面向组合导航领域，提出BP神经网络辅助自适应联邦Kalman滤波器方案，设计并实现了SINS／GPS／TAN／SAR智能化容错组合导航系统。结合自适应滤波和神经网络两种方法共同提高系统的自适应能力，并提出新的神经网络输入量，改善了算法的实时性。系统的估计精度得到显著提高，仿真结果证明了该方案的可行性和有效性。     

微弱高频CW信号的自适应滤波

高频电报(CW)是强噪声背景下战术应急通信的主要工作方式,由于高频信道是典型的随参信道,不可能事先已知干扰噪声的统计特性。该文提出了一种基于ARMA新息模型的CW信号自适应Kalman滤波方法,以解决高斯背景下高频电报系统干扰噪声方差未知的问题。根据CW信号的时频域特征定义状态空间随机信号模型,构造ARMA新息模型,通过在线辨识新息模型参数来估计Kalman滤波增益,实现CW信号的自适应跟踪滤波。仿真结果表明,该方法能够有效估计微弱高频CW信号时域波形,算法可递推实现,实时性强。     

基于可信度的多源定位数据融合方法

建立了一种适合城市环境的多源定位系统自适应联邦卡尔曼滤波模型. 首先通过估计各子系统定位结果的测量噪声,得到子系统可信度并分配信任因子;然后对各子系统的定位结果进行联邦卡尔曼滤波,并根据信任因子对各子滤波器进行信息分配,以获得最优滤波估计. 为了更加客观方便地评价滤波效果,提出一种新的滤波性能评价方法. 仿真结果表明了算法的有效性及滤波评价方法的优越性.     

一种无人机红外/毫米波雷达数据融合方法

无人机用途十分广泛,不管是侦察定位,还是执行其他任务,均需要具有较高的目标跟踪定位能力,通常可将红外传感器和雷达配合使用。文章针对使用红外传感器在直角坐标系下对目标运动状态估计时不稳定且红外传感器与雷达数据率不一致的问题,提出一种将基于修正球坐标系的红外(IR)目标跟踪与毫米波雷达(mmw)跟踪结合在一起的方法,通过使用最优数据压缩方法,将红外与毫米波雷达信息融合,解决了在直角坐标系中使用红外传感器的不稳定问题以及红外传感器数据率明显高于雷达数据率的问题,实现红外与雷达同步数据融合,有效地提高无人机的目标跟踪能力。     

似然迭代离差差分滤波算法的机动再入目标状态估计

针对使用离差差分滤波算法对机动再入目标状态估计时,不能充分用到最新量测信息,状态估计误差较低的情况,提出一种新的滤波算法——似然迭代离差差分滤波算法．该算法在二阶离差差分滤波算法的量测更新过程中采用Gauss—Newton方法不断逼近最大后验估计,且使用迭代状态估计值代替状态预测值,修正迭代公式,并使用确保产生的迭代序列向最大似然面移动的迭代终止条件．使用似然迭代离差差分滤波算法估计机动再入目标状态,蒙特卡罗仿真表明,该算法不仅提高了状态估计精度,而且还有很快的收敛速度．     

基于新息协方差的机动目标轨迹估计算法研究

针对态势显示系统中机动目标运动状态不确定、卫星定位误差、接收机随机噪声造成的目标轨迹估计精度低的问题。在"当前"统计模型的基础上,提出了一种基于新息协方差的Kalman滤波算法,该算法根据新息协方差的极大似然最优估计实现加速度方差的实时估计和自适应调整。仿真结果表明,该算法的估计性能优于常规算法,跟踪精度较高。     

An Indoor Localization Approach Based on Fingerprint and Time-Difference of Arrival Fusion

In this paper, an effective target locating approach based on the fingerprint fusion positioning (FFP) method is proposed which integrates the time-difference of arrival (TDOA) and the received signal strength according to the statistical variance of target position in the stationary 3D scenarios. The FFP method fuses the pedestrian dead reckoning (PDR) estimation to solve the moving target localization problem. We also introduce auxiliary parameters to estimate the target motion state. Subsequently, we can locate the static pedestrians and track the the moving target. For the case study, eight access stationary points are placed on a bookshelf and hypermarket; one target node is moving inside hypermarkets in 2D and 3D scenarios or stationary on the bookshelf. We compare the performance of our proposed method with existing localization algorithms such as k-nearest neighbor, weighted k-nearest neighbor, pure TDOA and fingerprinting combining Bayesian frameworks including the extended Kalman filter, unscented Kalman filter and particle filter (PF). The proposed approach outperforms obviously the counterpart methodologies in terms of the root mean square error and the cumulative distribution function of localization errors, especially in the 3D scenarios. Simulation results corroborate the effectiveness of our proposed approach.     

对异面椭圆轨道目标航天器绕飞的相对导航算法

研究了小卫星对异面椭圆轨道目标航天器绕飞的相对导航问题。首先建立了适用于目标航天器运行在椭圆轨道上的二阶状态方程;分析了2个航天器间的量测几何关系并得到量测方程;采用适用于处理复杂非线性模型的无味卡尔曼滤波器进行相对导航计算。仿真计算结果表明,在对异面椭圆轨道目标航天器进行绕飞的过程中,所提出的相对导航方法能够实现对相对位置和相对速度的精确估计。