基于滤波方差阵修正的非等间隔联邦滤波算法

针对无重置联邦滤波器整体融合精度非最优以及应用于多源信息非等间隔滤波时的适应性问题,提出了基于子滤波器方差阵修正的多源信息非等间隔联邦滤波算法。在不增加额外计算的情况下,通过修正子滤波器滤波方差阵来改善滤波器的融合精度,且以高空长航无人机为应用对象,设计了适用于高空长航无人机的惯性/天文/景象匹配/地形匹配(INS/CNS/SAR/TER)组合非等间隔联邦滤波实现方案,提出了主/子滤波器的状态更新方法,在保持无重置结构容错性强的同时,解决无重置联邦滤波器在应用于多源信息非等间隔滤波时的适应性问题。仿真结果表明所提出的算法能有效改进滤波器性能。     

联邦滤波器的精度分析与仿真

本文研究了联邦滤波器的最优和非最优实现方案，以ＩＮＳ／ＧＰＳ／Ｄｏｐｐｌｅｒ组合导航系统为例，分析了非最优实现方案中的信息损失问题，以及这些问题对估计精度的影响。     

联邦滤波器的容错性分析与仿真

本文分析了联邦滤波器的容错性,并以INS／GPS／多卜勒组合导航系统为例讨论了当传感器发生软故障时,检测误差门限值的确定和故障隔离的方法。     

一种基于噪声方差未知情况下的航迹融合方法

在目标航迹融合中,联邦滤波器以其高精度和良好的容错性在航迹融合中有着重要应用,但它在处理过程中要求噪声方差是已知的,而在实际情况中,噪声方差大多是未知的.基于上述问题,利用推广的遗忘因子最小二乘法(EFRLS),研究了噪声方差未知情况下无重置式联邦Kalman滤波的应用问题,并针对子滤波器出现中断或不工作的情况对无重置式联邦滤波器进行了改进.仿真结果表明,在噪声方差未知的情况下,改进的滤波器具有更高的精度和更好的容错性.     

舰载机惯导快速传递对准的联邦滤波器设计

针对舰载机快速反应的要求,提出速度+姿态+角速度匹配的快速传递对准方法。基于联邦滤波的分散化并行滤波思想,设计了一种基于高斯马尔可夫估计的最优加权最小二乘的传递对准联邦滤波器,有效解决集中卡尔曼滤波进行传递对准时存在的状态维数高、计算量大和滤波更新率低的问题。给出了此方法的数学模型,设计了快速传递对准联邦滤波器结构和信息融合算法,并在舰载条件下进行了仿真验证。仿真结果表明,采用该文提出的联邦滤波器与集中滤波器精度相当,且快速性好。主滤波器在4s内完成了对失准角的估计,而子滤波器在1s内就完成了对舰体静、动态挠曲变形角的估计,估计精度均在2′以内,计算量也减小了。     

舰载机惯导快速传递对准的联邦滤波器设计

针对舰载机快速反应的要求,提出速度+姿态+角速度匹配的快速传递对准方法。基于联邦滤波的分散化并行滤波思想,设计了一种基于高斯马尔可夫估计的最优加权最小二乘的传递对准联邦滤波器,有效解决集中卡尔曼滤波进行传递对准时存在的状态维数高、计算量大和滤波更新率低的问题。给出了此方法的数学模型,设计了快速传递对准联邦滤波器结构和信息融合算法,并在舰载条件下进行了仿真验证。仿真结果表明,采用该文提出的联邦滤波器与集中滤波器精度相当,且快速性好。主滤波器在4s内完成了对失准角的估计,而子滤波器在1s内就完成了对舰体静、动态挠曲变形角的估计,估计精度均在2′以内,计算量也减小了。     

广义联邦滤波器理论及其算法

为了克服Canson联邦滤波器理论的局限性，本文发展了广义联邦滤波器的设计理论，提出了当主滤波器和局部滤波器维数不同时，使其达到全局滤波最优的解析补偿方法；并提出了动态信息分配系数的选取和故障诊断方法等，应用其算法对广义联邦滤波器进行了仿真，仿真结呆验证了上述方法的有效性。     

基于模糊理论的自适应联邦滤波算法研究

针对先验噪声统计特性与实际不符引起卡尔曼滤波精度下降的情况,提出了一种基于模糊自适应联邦卡尔曼滤波方法。算法基于模糊推理思想通过理论残差与实际残差的比值来对观测噪声协方差阵进行加权调整,实现对观测噪声统计特性的实时跟踪,在此基础上,利用信息分配因子对各子滤波器及主滤波器输出进行加权,得到滤波器的全局输出,将此输出周期性反馈给各个子滤波器以校正子滤波系统的偏差。SINS/GPS/TAN组合导航系统的仿真试验表明该算法具有更强的自适应性、滤波精度更高、鲁棒性更强。     

机载航电系统中多源信息模糊自适应融合技术

为了保障导航的精度与可靠性,目前常采用多源信息融合导航。针对ADS/IRS/GPS组合导航系统,采用基于自适应信息分配的联邦滤波结构处理信息融合问题,并把模糊推理技术融入到ADS/IRS卡尔曼滤波器中,对IRS/GPS子滤波器采用紧组合模式,上述结构算法能对多源导航信息进行最优融合与处理。建立了ADS/IRS模糊自适应卡尔曼滤波模型以及IRS/GPS紧组合滤波模型,设计了自适应信息分配的联邦滤波算法,并进行了仿真,仿真结果验证了设计算法的有效性。     

雷达/红外复合导引头信息融合算法

毫米波雷达/ 红外成像复合制导已成为当前多模复合制导技术的研究热点。从毫米波雷达/ 红外成像复合导引头系统的特点及其工程应用出发,建立了一种基于联邦滤波(FF)的分布式雷达/ 红外复合导引头信息融合算法。首先,针对扩展卡尔曼滤波存在线性化误差以及雷达测量噪声非高斯的特点,采用粒子滤波算法(PF)设计雷达子滤波器;针对红外传感器不能测量目标距离的特点,采用伪线性卡尔曼滤波算法(PLKF)设计红外子滤波器。然后通过主滤波器进行信息融合,并对两个子滤波器进行信息分配和重置。仿真结果表明,该信息融合算法能够有效地提高雷达/红外复合导引头系统的目标跟踪精度及系统的稳定性。     

电子设备的滤波技术

讨论了电子设备滤波技术，包括滤波器的基本用途，信号滤波器的种类和设计方法，电源滤波器的特点和使用方法以及几种特殊滤波器。     

一种新的自适应多级中值滤波器

本文在多级中值滤波器（MLM）的框架下引入了自适应的机制，提出一种新的自适应多级中值滤器（简记AMLM），其中，自适应机制的建立借助于两个自适应子窗口，这两个子窗口根据各基本子窗口的顺序统计量（包括中值）的比较关系．以这些基本子窗口为基本单元自适应构成。新的滤波器与MLM有非常相近的细节保护特性，但是比MLM的滤噪能力有较大提高，此外，与MLM相同，AMLM不需要任何关于信号及噪声的先验知识。本文分析了新滤波器的特性，并给出了显示滤波器效果的实验结果。     

SINS/GPS/TACAN机载综合导航定位系统设计

在现代空战中,捷联惯性导航系统(SINS)、全球定位系统(GPS)和塔康(TACAN),单独利用各导航信息都存在着弊端.为此,提出了3种导航源综合的导航系统设计方案.信息融合技术采用广义联邦滤波技术来完成,状态矢量为导航参数误差,并建立准确数学模型.各个子滤波器(局部滤波器)采用间接滤波方式工作,完成状态矢量局部估算;...     

一种散斑模式的噪声统计模型与自适应滤波方法

本文介绍了一种实际散斑模式的数学模型和噪声统计模型，并提出了一种针对这种模型的自适应次优滤波方法。文中在分析了散斑模式及其噪声性质的基础上，利用其局部方向性特征，结合最优线性滤波器和非线性滤波器的特点，对线性最小均方误差滤波器进行了自适应逼近，实验结果表明，对散斑模式而言，本文的滤波方法与其它常用的图象滤波方法相比，具有更好的去噪和边缘保护性能，并且具有较好的滤波韧性。     

一种基于交互式多模型算法的联邦滤波器

针对联邦滤波器对实际目标尤其是机动目标的估计精度较低的问题, 将联邦滤波器与动态多模型估计算法相结合, 提出一种基于交互式多模型算法的联邦滤波器。该算法采用交互式多模型算法来代替卡尔曼滤波算法作为子滤波器, 克服非线性条件下的滤波发散, 从而提高滤波稳定性和状态估计精度。仿真结果表明, 在目标做机动的情况下, 联邦IMM滤波器的估计误差始终保持在一定范围内, 具有良好的稳定性和容错性。     

联邦卡尔曼滤波在SINS／GNSS／数字罗盘组合导航系统中的应用

针对SINS／GNSS／数字罗盘组合导航系统的特点,设计了用于该系统的联邦卡尔曼滤波器。该滤波器具有全局最优性,其结构遵循信息分配原则,其算法改善了数值计算的稳定性。理论分析及试验结果表明,该联邦卡尔曼滤波器满足系统的定位导航精度,且在实际应用中方法可行。     

联邦滤波在光纤陀螺捷联惯导系统传递对准中的应用

对舰载武器光纤陀螺捷联惯导系统相对舰船综合导航信息系统的动基座传递对准技术进行了研究,提出了将挠曲变形、时间延迟作为系统状态,并给出了系统状态方程和量测方程。采用联邦滤波作为信息融合算法的传递对准方法,对系统方程中的状态变量进行了可观测度分析,并推导了速度、姿态匹配子滤波器方程及主滤波器方程。最后进行了仿真试验,试验结果表明:该传递对准方法使方位精度提高20%以上;该方法能够有效解决舰船条件下光纤陀螺捷联惯导系统的传递对准。     

滤波器参数优化的SE方法

本文以钟形脉冲匹配滤波器的参数优化为例，将模拟进化的思想用于滤波器的参数优化，这是一种新的滤波器参数优化的方法，它可以用来寻找滤波器的最佳参数，使之与所需要的频率特性准确地匹配，本文描述了模拟进化算法的基本思想和用于滤波器参数优化的具体操作，文中给出的结果表明了这种新的算法的优点以及ＳＥ方法用于非标准特性滤波器参数优化的应用前景。     

EKF、UKF、PF目标跟踪性能的比较

雷达系统的非线性目标跟踪已被人们广泛重视。扩展卡尔曼滤波器（EKF）是将卡尔曼滤波器（KF）局部线性化，其算法简单、计算量小，适用于弱非线性、高斯环境下。不敏卡尔曼滤波器（UKF）是用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度，在高斯环境中，对任何非线性系统都有较好的跟踪性能。粒子滤波器（PF）是用随机样本来近似状态后验概率密度函数，适用于任何非线性非高斯系统。文中通过仿真实验，对三者的性能进行了仿真比较，结果证明在复杂的非高斯非线性环境中，粒子滤波器的性能明显优于另外两种滤波器，但计算复杂，耗时长。     

GPS导航中稳定滤波器的设计

卡尔曼滤波器应用于ＧＰＳ导航解算，可以有效地减小用户运动及测量误差引起的定位误差，提高导航定位的精度，针对ＧＰＳ接收机中使用的扩展卡尔曼滤波器的发散问题，探讨了设计稳定卡尔曼滤波器的方法，并给出了设计实例和实验结果。