中心差分卡尔曼平滑器

针对一类非线性离散系统的状态平滑问题,本文设计了一种中心差分卡尔曼平滑器(CDKS).文中基于最小方差估计准则,详细推导了非线性系统的状态最优平滑递推公式,并采用中心差分变换来近似计算状态的后验均值和协方差.相比于传统中心差分卡尔曼滤波器(CDKF),所设计的CDKS算法有效提高了非线性状态的估计精度,拓展了中心差分变换的应用范围.仿真实例验证了所提出平滑器的可行性和有效性.

利用sigma点卡尔曼滤波的多UUV协同定位

融合无人水下航行器(UUV)内部航位递推估计和外部量测信息的协同定位方法是一种提高只配备低精度自定位装置的UUV定位精度的有效手段。当协同系统结构固定时,滤波器的选择就决定了精度提高的幅度。针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在处理非线性系统时具有较大的截断误差和繁琐的计算,提出了使用sigma点卡尔曼滤波(SPKF)的协同定位方法。与EKF相比,无味卡尔曼滤波(UKF)和中心差分卡尔曼滤波(CDKF)具有更好的鲁棒性,在没有增加计算复杂度的基础上进一步提高了UUV的定位精度。仿真比较了采用不同滤波算法的协同定位方法提高定位精度的效果,验证了利用sigma点卡尔曼滤波的多UUV协同定位方法的有效性和一致性。

捷联成像寻的器ACDKF惯性视线重构

针对捷联成像寻的器的惯性视线重构问题,提出了一种基于自适应中心差分卡尔曼滤波(ACDKF)的惯性视线重构滤波器的设计方案。首先针对弹体本身的模态特性,结合CDKF非线性滤波理论,设计弹体姿态估计器实现弹体姿态的实时更新,然后利用弹体姿态估计的统计特性,结合Saga-Husa时变噪声估值理论,给出ACDKF惯性视线重构滤波器的设计方案。数字仿真结果表明,在已知速率陀螺组合测量特性的条件下,该算法有效提高了捷联寻的器惯性视线信息的提取精度,为捷联成像寻的系统的惯性视线重构开辟了一种新的处理途径。

SINS/CCD系统四元数中心差分姿态估计算法

针对载体捷联惯性导航系统(SINS)姿态确定中乘性四元数扩展卡尔曼滤波在大初始失准角情形下收敛速度慢及计算精度较低的问题,提出了捷联惯导与星敏感器组合系统姿态估计模型的单位四元数二阶中心差分算法.在推导系统姿态四元数非线性误差模型及其变量计算基础上,利用拉格朗日代价函数法计算四元数加权均值和四元数状态向量,以及非四元数向量分离策略计算估计均值及其方差矩阵,实施中心差分最优姿态估计计算达到提高算法计算精度和降低系统计算量的目的.仿真验证表明:在载体大初始失准角情形下,该算法相比于乘性扩展卡尔曼算法和四元数无迹卡尔曼算法,滤波精度得到提高,算法收敛速度相比于乘性扩展卡尔曼算法有所改善.

非线性滤波算法在无源双基地雷达目标跟踪中的比较研究

针对无源双基地雷达目标跟踪问题,仿真分析了EKF、UKF、CDF等几种非线性滤波算法的状态估计性能。同时,基于后向平滑估计原理,利用当前观测数据平滑估计前时刻状态变量的均值和方差,提出了一种改进的UKF(CDF)滤波算法-BSUKF/CDF。仿真结果表明,在理想高斯白噪声情况下,UKF/CDF及BSUKF/CDF的跟踪性能相近,但均明显优于EKF;但若考虑角闪烁噪声,BSUKF/CDF的跟踪性能则优于UKF/CDF及EKF。