基于自适应扩展卡尔曼滤波的导弹制导信息估计

在机动目标的被动跟踪研究领域,导引头仅能量测到视线角速度或视线角信息,利用仅有的角度测量信息对制导信息进行估计,是导弹实现先进导引律精确命中机动目标的基础。本文针对机动目标的被动跟踪问题,选取"当前"统计模型作为机动目标模型,建立系统状态方程和量测方程,提出一种适应于大机动目标的自适应扩展卡尔曼滤波算法对制导信息进行估计。通过仿真实验可以看出,本文所提出的算法具有较好的滤波效果,对制导信息的估计误差满足系统精度要求。     

纯方位被动目标运动分析的修正增益卡尔曼滤波算法研究

通过对滤波状态协方差估计的修改,将水下纯方位被动目标运动分析中的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法改进为修正增益扩展卡尔曼滤波(MGEKF)算法,并指出了两者的联系与区别。对比仿真分析表明,MGEKF较之EKF滤波效果有所改善,增强了稳定性,提高了精度,为水下纯方位被动目标运动分析的实现提供新的途径。     

基于渐近平稳过程的修正扩展卡尔曼滤波算法

多目标跟踪中由于RCS闪烁和杂波变化造成的测量噪声波动,导致测量噪声并不是完全服从高斯分布。研究了基于渐近平稳过程的噪声模型,引入测量值置信度函数,提出了一种将测量值置信度反馈至滤波过程的方法,通过修正新息协方差阵及增益矩阵,降低测量噪声波动对滤波的影响。该方法增强了噪声压缩能力,有效地抑制了滤波的误差尖峰。最后,仿真结果验证了所提方法的有效性与可行性。     

基于改进扩展卡尔曼滤波算法的空中目标跟踪

采用扩展卡尔曼滤波方法建立了雷达跟踪模型,对空中目标航迹进行滤波,为了减少雷达量测噪声的不稳定变化对系统跟踪性能的影响,对扩展卡尔曼滤波算法进行了改进,利用新息方差的计算来调整卡尔曼滤波器的增益。仿真结果表明,采用改进扩展卡尔曼滤波算法后,在雷达量测噪声发生大幅变化的情况下,经过滤波后的位置和速度误差仍然趋于稳定。表明该方法具有很好的滤波性能及跟踪精度,并可以提高空中目标航迹预测的精确性。     

外辐射源定位中的修正增益扩展卡尔曼滤波

针对基于外辐射源的固定单站无源定位问题,给出了一种对运动目标进行定位跟踪的改进型滤波算法。文中首先建立目标角度信息、直达波与散射波的时间差信息以及多普勒频移信息的观测方程,并推导了每个观测方程的修正增益函数,然后利用多个时刻的观测值扩充了观测方程,从而给出了一种基于扩充观测方程的修正增益扩展卡尔曼滤波（MGEKF）算法。经过计算机仿真验证,该算法可以提高定位精度,并能有效地抑制滤波发散。     

预测修正的卡尔曼滤波

本文利用残差与观测量正交的特性,提出一种预测量修正的卡尔曼滤波方法。分析和模拟结果证明,该方法的稳健性好,滤波精度高。     

基于扩展卡尔曼滤波的组网雷达融合算法

简要介绍了组网雷达的数据融合过程,给出了扩展卡尔曼滤波算法的原理和基于扩展卡尔曼滤波器在组网雷达数据融合中的流程。最后进行了算法仿真,表明了该算法具有较高的跟踪精度。     

基于扩展卡尔曼滤波算法的无人机定位

无人机的移动定位是应对无人机机动性和应用环境复杂性的关键技术.为解决无人机中的全球定位系统(GPS)信号失效问题,提出了一种通过机载无线射频的接收信号强度解决定位问题的技术,分别采用扩展卡尔曼滤波方法估计距离和最小二乘方法估计路径损耗因子两种处理方法.理论分析和实验测试结果证实所提算法对有色噪声干扰下的接收信号有较好的增强效果,基于80％的置信水平,新算法相对于白噪声模型将估算误差从9.5 m减少到了4 m,还进一步提供了融合惯性导航的算法.     

一种简易制导火箭弹的弹目偏差研究

火箭弹由于散布大一直不能作为主要的防空力量,近年来,由于精确制导技术不断发展,基于末端修正的火箭防空技术研究越来越受人们重视。可以强化现有的弹炮防空体系。本文主要研究末端修正的火箭防空技术中的弹目偏差问题,根据弹箭外弹道原理和目标的运动模型,实时动态解算火箭弹命中目标的预测偏差,为火箭弹进行命中目标前的末端修正提供修正依据。     

基于扩展卡尔曼滤波算法的飞行器姿态测量系统

针对常规卡尔曼滤波算法在飞行器姿态测量系统中存在局限性,采用扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman Filter,以下简称EKF)作为飞行器的姿态测量算法,使用欧拉角描述姿态建立飞行器姿态测量模型,将陀螺的连续测量值作为飞行器的短期姿态,同时用GPS的测量值作为飞行器的长期姿态校正信息.通过数学仿真证明在一定条件下该滤波器有较高的滤波精度,能够更加准确的得到姿态测量值.