GPS辅助的被动成像导航系统的研究

本文介绍的是一种ＧＰＳ辅助的被动成像导航系统。该系统将ＧＰＳ接收机和被动成像传感器组合在一起，能提供完整的位置、速度、角速度和高度信息。在ＧＰＳ信息的辅助下，不仅解决了被动成像传感器所引起的高度／速度模糊问题，而且还大大简化了求解角速度的方程。本文给出了角速度估计和ＧＰＳ测量噪声对估计精度影响的理论分析和计算机仿真结果。仿真表明，即使在严重的ＧＰＳ测量噪声的影响下，运动参数仍可精确地计算出来。     

导航、电子对抗、制导

IN96 96041282GPS辅助的被动成像导航系统的研究/姚惠海门七京航空航天大学电子工程系)刀电讯技术一19%,36(2)一9~12 文章介绍的是一种GPS辅助的被动成像导航系统.该系统将GPS接收机和被动成像传感器组合在一起,能提供完整的位置、速度、角速度和高度信息.图1表2参5(许)丁N965 96041287通信导航监视/空中交通管理(c NS/ATM)系统概要/薛文安,周其焕(中国民航学院)jj电子科技导报.一1 996,(6)一2~7,38 介绍了国际民航组织的通信导航监视/空中交通管理(C Ns/ATM)系统,它是在继承现有的优秀系统的基础上,由星基全球CNS系统加上自动化…     

基于自适应滤波器的MIMU/GPS组合系统的研究

设计了微惯性测量单元/卫星导航(MIMU/GPS)组合导航系统原理样机。针对低成本MIMU/GPS组合导航中的Kalman滤波器设计滤波参数(包括系统噪声方差阵Q和测量噪声协方差阵R)影响的问题,系统的分析了Kalman滤波器参数的选取对系统状态变量的估计精度和收敛性能的影响。根据分析设计了自适应估计技术的Kalman滤波器。试验结果表明:对于低成本MIMU/GPS组合导航采用自适应估计技术估计可得到满意的性能,在静态条件下,位置精度优于5 m(标准差),速度精度优于0.1 m/s;系统提供水平姿态角精度优于0.2°;航向角精度优于0.5°(磁罗盘辅助)。     

毫米波/红外成像系统中的精确极大似然误差估计算法

为精确估计毫米波雷达/红外成像复合系统中传感器的系统误差,提出了一种基于无偏转换测量的精确极大似然(UCM-EML)误差估计算法.根据极坐标系下的测量噪声建立误差估计模型,据此推导似然函数和准则函数,采用高斯-牛顿迭代法进行准则函数的优化.仿真实验结果表明,UCM-EML算法在误差估计精度和收敛速度上都优于精确极大似然估计算法和修正的精确极大似然算法.     

基于成像激光雷达的地形辅助导航研究

成像激光雷达通过扫描可以测量高精度的地形数据,基于成像激光雷达的地形辅助导航系统是纠正惯导误差的有效手段.根据激光雷达测距模型提出了基于成像激光雷达的地形辅助导航系统,将激光雷达看作一个多维距离传感器阵列,利用卡尔曼滤波器迭代估计系统的状态误差,从而纠正惯导累积误差.根据激光雷达测距关系推导了系统的扩展卡尔曼滤波方程,并对成像激光雷达多维测量数据采用最小均方误差准则进行融合,融合滤波器组合了多个测量数据的信息,有效克服了测量噪声和数据丢失对单个滤波器的影响,从而提高了导航性能.然后利用局部可观测性对系统的性能进行了分析,并对提出的算法作了大量的仿真实验进行验证.     

测量噪声相关线性系统异类传感器航迹融合

研究了异类传感器航迹融合问题。在测量噪声相关的条件下,利用线性无偏最小方差估计的基本理论,通过对异类传感器的状态估计采用顺序滤波的方法,得到了相关测量噪声线性系统异类传感器测量融合算法和状态矢量融合算法。计算机数字仿真结果表明,由于考虑了测量噪声之间的相关性,该算法比噪声不相关融合算法具有更好的跟踪性能,航迹跟踪的精度得到了改善。     

基于平方根差分滤波的动中通姿态稳定方法

为了隔离载体扰动对天线指向的影响,研究了单基线GPS和微惯性传感器组合的低成本姿态估计及稳定方法。该方法以四元素和陀螺误差作为状态变量,根据陀螺角速率信息、加速度计的重力场信息和单基线GPS航向信息分别建立状态方程和量测方程,设计具有不同测量周期的平方根差分滤波分别融合惯性传感器和GPS信息,解决了加速度计与单基线GPS航向信息输出频率不一致问题;利用估计出的姿态角在角位置环路上对天线进行捷联稳定,隔离载体扰动。仿真结果表明,平方根差分滤波能有效估计出载体姿态,利用中等精度的微惯性器件可以满足动中通姿态稳定的需求。     

带有间歇辅助测量的机动目标被动跟踪

大气层外拦截器一般采用红外成像导引头,只能测量弹一目之间的视线角.为了得到先进导引律所需要的弹一目相对距离、相对速度等信息,对被动跟踪的方案、滤波方法进行了研究.首先在给出被动跟踪问题描述的基础上,分析了提高机动目标被动跟踪问题可观性的途径,提出了带有间歇辅助测量的协同跟踪方案.其次.结合大气层外目标的运动特点,建立了机动目标模型,并给出了考虑间歇辅助测量的IMM滤波方法的流程.在滤波中应用了直角坐标系和改进极坐标系,并且给出了二者之间的相互转化关系.考虑到两个坐标系各自的特点,时间更新在笛卡尔坐标系进行,测量更新在改进极坐标系中进行,避免了由于非线性特性引起的滤波性能下降问题.最后,给出了不同测量噪声水平下的仿真结果,结果表明:即使辅助测量存在较大的测量噪声,提出的方法仍然有效.     

先进攻击直升机火控系统中直升机和目标运动的估计

本文采用了卡尔曼——布西一步予测法将先进攻击直升机火拧系统中直升机和目标运动估计问题进行了公式推导.在把直升机和目标看成质点和具有相关随机加速度的基础上建立它们的动态模型.观察值包括本机速度,加速度距离,瞄准线角度和角速度.在运动瞄准线(LOS)坐标系中推导估计问题的公式,该坐标系中的动态模型与瞄准线的速度矢量有关.我们假定该矢量是无噪声的并在采样时间间隔内不变.略去了九态直升机估计器,而在目标状态估计能特性的鉴定中直接采用了直升机速度和加速度的测量值.在鉴定中使用了根据实际情况的模拟方案和依据地面车辆运动的试验数据.对各种误差源的影响(包括传感器噪声、瞄准线角速率、陀螺噪声)进行了研究.结果表明,影响目标未来位置予测的垂直于瞄准线的目标状态估计是十分良好的,而沿着瞄准线的目标估计则相反.     

一种改进的自适应UKF被动定位方法

反辐射导弹为了对抗目标雷达关机,一般采用被动定位算法对目标雷达进行定位。有关被动定位算法的研究多以测角噪声的统计特性已知、被动雷达测量信息无间断为基础,对工程实践中存在的测角噪声统计特性未知且被动测量误差间断的情况少有涉及。针对该问题,提出了采用自适应无迹卡尔曼滤波（Adaptive Unscented Kalman Filter,AUKF）算法对噪声统计特性进行实时估计,并结合间断信息时递推滤波的改进的被动定位方法。仿真结果表明,在测角误差特性时变和测量信息间断情况下,该被动定位方法精度远优于常规UKF方法。     

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。     

基于参数估计的下视稀疏阵列三维SAR运动误差补偿和成像处理方法

当载机存在偏航角速度时,载机航线会偏离理想航线,对稀疏阵列下视3维合成孔径雷达(DLSLA 3D SAR)成像产生影响。该文建立了载机在飞行过程中存在偏航角速度下的DLSLA 3D SAR成像模型,通过理论推导得到了信号的多普勒调频率表达式,多普勒调频率与目标被调制后的跨航向坐标有关,而与被调制后的方位向坐标无关。进一步,完成跨航向信号处理之后,在平台的速度和偏航角速度不准的情况下,利用参数化稀疏表征方法实现了平台的速度和偏航角速度的估计,并完成了方位向稀疏场景的重构,最后提出了一种形变校正方法。仿真实验验证了该算法的有效性。      

迭代异方差估计及其在多传感器 数据融合中的应用

 本文提出一种适应任意噪声分布的迭代渐近无偏估计异方差的方法,它能对多个不同测量噪声的方差进行估计.不同于传统的异方差估计算法,本文提出的迭代异方差估计,可在不损失估计精度和减少运算量的前提下,对多个不同的测量噪声方差进行捕获和跟踪.在多传感器数据融合中的应用结果表明:本文提出的方法具有估计稳定性好、运算简单和具有较强的鲁棒性等优点,仿真和实验的结果均证明了提出方法的有效性和可行性.     

干扰对GPS接收机伪距测量精度的影响

本文根据GPS接收机伪距测量的原理，以GPS接收机的载波噪声功率密度比(C／NO)为基础，分析压制干扰对GPS接收机伪距测量精度的影响。若要在干扰环境下提高GPS的定位精度，必须采取措施提高GPS接收机的抗干扰能力，如采用外部导航辅助等。     

非高斯噪声情况下多平台机动目标被动跟踪新方法

针对仅有角度测量信息条件下,被动传感器融合目标跟踪问题,提出了扩维UKF滤波算法;并对经典IMM进行改进提出变维IMM算法,利用不同维数模型之间的交互式融合解决对机动目标的跟踪问题;进一步考虑实际情况中往往存在的测量噪声为非高斯情况,引入自适应滤波方法。最终提出变维交互式多模型自适应抗差扩维无迹滤波方法（VDIMM-AAUKF）,成功实现了被动多传感器在高斯和非高斯噪声情况下对机动目标跟踪。仿真实验结果表明该算法跟踪精度高、稳定性好,具有较好的实际应用价值。     

基于激光通信链路的机载IRST被动定位方法

为了实现机载IRST高精度、快速被动定位,针对一般机间数据链对大容量实时图像传输的限制问题,提出了基于激光数据链路的机载IRST被动定位方法。分析了定位原理和激光链路建立、红外图像配准融合、红外目标检测的过程。在研究UKF算法的基础上,考虑到观测方程的非线性和测量噪声的影响,利用UKF方法对目标的状态参数进行估计。仿真实验表明,这种算法得到较好的距离和速度估计精度,而且在提高机载IRST采样频率后,可以进一步提高被动定位精度。     

干扰对GPS接收机伪距测量精度的影响

本文根据GPS接收机伪距测量的原理,以GPS接收机的载波噪声功率密度比(C/N0)为基础,分析压制干扰对GPS接收机伪距测量精度的影响。若要在干扰环境下提高GPS的定位精度,必须采取措施提高GPS接收机的抗干扰能力,如采用外部导航辅助等。     

地心坐标系下考虑测量噪声的传感器配准算法

现有的传感器配准算法主要有两大类,一类是基于立体投影的二维空间配准技术,这类方法在投影时扭曲了数据,且无法估计俯仰角系统误差;一类是基于地心坐标的三维空间中的配准技术,这类方法由于在计算时很少考虑到测量噪声对传感器系统误差估计产生的影响,实际的估计效果较差。为此,通过在地心坐标系下对系统进行建模,提出了两种考虑测量噪声的三维空间传感器配准算法:一种基于合作目标,一种基于公共量测。最后通过蒙特卡洛仿真验证了算法的有效性。     

地面移动目标被动探测最优路径规划

提出了一种机载传感器对地面移动目标被动测量的最优路径规划方法。该方法考虑目标状态估计精度,采用扩展卡尔曼滤波算法进行传感器量测信息滤波,进而实时计算传感器目标探测跟踪的信息矩阵。在此基础上,考虑目标被动探测的环境及飞行器性能约束,以目标信息阵等为指标,进行被动探测最优路径规划,实现地面移动目标探测。最后,进行了该被动探测最优路径规划算法的仿真研究。研究结果表明,所提出的被动探测最优路径规划算法能够快速、有效地完成最优被动探测路径的规划计算。     

基于神经网络左逆的电动汽车质心侧偏角观测

有效的估计车辆状态参数(如横摆角速度和质心侧偏角)对于车辆稳定性控制而言有至关重要的作用。但是能够直接测量质心侧偏角的传感器成本很高,不适合用于量产汽车。所以需要对质心侧偏角进行估计。文中提出了一种新型的基于"内含传感器"神经网络左逆(NNLI)的质心侧偏角观测器。通过利用车辆现有的传感器测量的车身状态量,如横摆角速度、纵向加速度、侧向加速度以及电动汽车的驱动电机力矩来估计质心侧偏角。最后文中给出了基于MATLAB/Simulink和Carsim的联合仿真结果。