改进的Sage-Husa滤波及在卫星姿态估计中的应用

基于极大后验估计原理,提出了一种改进的噪声估计器,以实现对噪声均值和方差的在线估计,抑制滤波器发散。对自适应扩展卡尔曼滤波算法在卫星姿态确定系统中的应用进行了仿真。结果表明新算法滤波精度优于扩展卡尔曼滤波(EKF),与Sage-Husa自适应滤波算法相比,可阻止滤波器发散,提高系统滤波精度。

自适应高斯—厄米特滤波器

针对带有未知统计特性噪声的非线性系统,提出了一种新型的自适应滤波器——自适应高斯—厄米特滤波器(AGHF),其过程是通过将Sage-Husa噪声估计器推广到非线性系统,得到更为一般的噪声估计的递推形式,它与高斯—厄米特滤波器(GHF)相融合,得到适用于带有未知统计特性噪声的非线性系统的高精度自适应滤波器.仿真结果表明,当非线性系统存在一类未知统计特性噪声(系统噪声或测量噪声)时,与扩展卡尔曼滤波器(EKF)、GHF和自适应扩展卡尔曼滤波器(AEKF)相比,AGHF滤波器可显著提高对噪声统计特性和系统状态的估计精度.

一种新的模糊控制多模型算法在目标跟踪中的应用

为解决传统的蛇形建模方法不能反映出反舰导弹典型运动特性的问题,引入动力学建模方法研究弹道问题,把导弹视为可控质点,建立了反舰导弹末端蛇形机动弹道模型.采用被动传感器进行跟踪,提出一种新的基于模糊控制的交互式多模型自适应无迹卡尔曼滤波算法,根据Sage-Husa噪声统计估值器的原理提出了状态误差协方差自适应算法,克服了传统噪声自适应算法在目标发生强机动时收敛速度慢的缺点,同时利用模糊控制方法实现了实时调整交互式多模型算法中的转换概率矩阵.仿真实表明:所建立的弹道模型对探测、识别和跟踪反舰导弹技术的研究有一定的参考价值;改进的跟踪算法能够快速调整模型概率,使得其估计误差的收敛速度比交互式多模型算法更快,鲁棒性更强,并且能够有效降低纯方位目标跟踪的误差,实现对反舰导弹末端蛇形弹道模型的稳定跟踪.

一种基于AUKF的航天器自主导航算法

将非线性Sage-Husa噪声估计器与无迹滤波器(UKF)相结合,提出了一种新型的自适应无迹滤波器(AUKF).对基于AUKF的航天器自主导航系统进行了计算机仿真,仿真结果表明,对于存在测量偏差的自主导航系统,AUKF的导航滤波精度较传统的扩展卡尔曼滤波器(EKF)有显著的提高.进而,针对航天器自主导航系统测量偏差周期时变的特点,提出了提高偏差估计精度的改进算法.仿真结果表明,在适当增加计算量的条件下,利用偏差估计改进算法的AUKF能够进一步提高自主导航系统的导航精度.