相似采样粒子滤波在混合系统估计中的应用

结合粒子滤波和Kalman滤波的边缘粒子滤波(MPF)是一种新的混合线性/非线性系统的状态估计方法,但是粒子滤波在计算上的复杂使得MPF难以兼顾系统实时性和精度的要求。针对此问题,提出一种基于相似采样粒子滤波算法的MPF滤波框架。算法从系统观测值中采样粒子,并通过一个计算相邻时刻粒子转移概率的步骤,提高了粒子使用率,使得算法能以少量粒子实现对非线性状态量的估计,进而提高Kalman滤波的精度和实时性。给出了算法原理分析和实现流程。以混合坐标系下的目标跟踪为对象,利用蒙特卡罗仿真研究了ILLH_MPF算法的应用,并与常规MPF方法进行了对比。

MPF-CKF在SINS大方位失准角初始对准中的应用

针对捷联惯导系统在大方位失准角情况下的初始对准问题,提出了一种基于MPF-CKF的非线性滤波方法.MPF-CKF将部分惯性器件误差作为模型误差,降低了系统的维数,不仅提高了初始对准的精度,而且克服了将模型误差假设为高斯白噪声的局限性.通过滤波仿真比较,进一步表明了MPF-CKF能提高SINS在大方位失准角初始对准中的估计精度和收敛速度.

基于非线性模型预测滤波的微纳卫星定位方法

针对采用星载GPS(Global Position System)定位的LEO(Low Earth Orbiter)微纳卫星获得的位置速度数据不连续,而使用轨道动力学获得的连续的位置速度信息误差快速发散的问题,提出了一种基于非线性MPF(Model Predict Filter)的LEO微纳卫星定位方法,它采用非线性MPF预测的模型误差作为一步状态估计,同时使用GPS信息作为观测量,并与改进的扩展卡尔曼滤波组合,既可获得连续的卫星位置速度信息,又可获得相当于GPS单点定位的精度.仿真结果表明,此种方法可以有效地获得连续的微纳卫星位置速度信息,并且精度优于EKF(Extended Kalman Filter).

基于布里渊光纤振荡器的可调谐窄带微波光子滤波器研究

为了使微波光子滤波器兼具宽调谐范围与高频率选择性,本文基于窄线宽单纵模光纤受激布里渊振荡器首次提出并验证了一种具有宽调谐范围、窄滤波带宽特性的微波光子滤波器。该滤波器的核心是腔长为10 m的布里渊光纤振荡器,受激布里渊散射泵浦光与光载波信号分别由两个不同的可调谐激光器提供,布里渊增益与光调制信号相互作用后,利用该布里渊光纤振荡器压缩光谱线宽,实现窄带微波光子滤波;通过简单地改变泵浦光波长,实现滤波器通带大范围稳定调谐。实验结果表明,该微波光子滤波器在0~20 GHz的频率范围内可稳定调谐,带外抑制比约为20 dB,其3-dB带宽和最大Q值分别为6.2 kHz和3.222×10^(6)。本文提出的单通带微波光子滤波器不仅具有目前已知的最高Q值,同时具有宽可调性、高带外抑制和结构简单等优势。

基于人类记忆模型的粒子滤波鲁棒目标跟踪算法

当目标被场景中的物体或其它运动目标遮挡,或者目标姿态发生很大改变时,粒子滤波器就会失效.为解决这类问题,受人类记忆机制的启发,文中将人类记忆模型引入到粒子滤波器模板更新过程,提出一种基于记忆的粒子滤波器.每个模板都要经过瞬时记忆、短时记忆和长时记忆3个空间的传输和处理.该粒子滤波器能记住曾经出现的目标模板,从而能更快地适应目标姿态的变化.实验结果验证了该算法的有效性.

宽调谐范围的单通带微波光子滤波器的研究

基于相位调制技术和受激布里渊散射（SBS）效应,研制了可调谐单通带微波光子滤波器（MPF）。理论分析表明,通过引入频率间隔为受激布里渊频移量2倍的两个泵浦信号,使低频泵浦信号产生的损耗谱和高频泵浦信号产生的增益谱相抵消,所实现的滤波器的频率调谐范围为受激布里渊频移量的4倍,是单个泵浦信号时频率调谐范围的2倍,且随着泵浦光的数量增加滤波器的调谐范围呈倍数增长。实验测试了单泵浦条件下单通带可调谐滤波器的频率范围为0.8～18.2GHz,线宽为26MHz,带外抑制比为26dB,双泵浦时滤波器的频率调谐范围为0.8～31.1GHz。

基于串联耦合双循环延时线的可重构光电振荡器

针对光电振荡器(OEO)系统,设计了一种可实现滤波功能的串联耦合双循环延时线(SCDRDLs),并与放大自发辐射(ASE)宽带激光源、Mach-Zehnder调制器(MZM)、偏振分束器(PBS)相结合形成微波光子滤波器(MPF)。利用结构中ASE宽带激光源相干时间小于SC-DRDLs固有延时的特性,实现MPF的非相干性。同时SC-DRDLs的双循环延时线级联特性,决定系统具有大的自由频谱范围,再结合其双输出端口与PBS形成的双环结构,完成系统的高边摸抑制性能。理论分析和实验结果表明,本文系统能产生高频谱纯度、长期稳定性和低相位噪声的微波信号;通过改变SC-DRDLs的环长,可对MPF进行重构,进而调谐振荡频率。