毫米波/红外复合制导信息融合技术研究

研究红外复合制导问题,对于复合制导中的集中式融合,与共同的噪声环境等因素使得各传感器的量测误差之间存相关性,且相关程度未知,对得到的融合估计不是最优的。红外导引头测量存在不完全可观性,一般的分布式融合也难以实现。针对以上问题,提出了一种基于协方差交叉法的信息融合算法,在估计相关性未知时利用信息空间上的均值和协方差凸组合,通过寻找行列式的最小方差阵,融合各传感器的局部估计,可以得到不低于单个传感器估计的融合估计精度。进行量测相关数据,并通过UKF滤波仿真验证,证明算法的有效性。

多模复合制导中多传感器分布式融合技术研究

多模复合制导是导弹制导的发展趋势,估计融合是多模复合制导的关键技术之一,而分布式融合由于其诸多的优势成为估计融合的热点。本文研究了基于卡尔曼滤波的分布式融合算法以及一个统一的线性融合规则,并分析了各种算法的特点和应用,对两种典型的融合算法进行了闭环回路的制导仿真。最后,对复合制导中多传感器分布式融合的发展提出了一些看法。

一种改进的快速星图识别算法

为解决传统算法在星图噪声加大、星等接近的情况下识别率和识别速度降低的问题,提出一种改进的星图识别算法;从三方面进行改进:首先采用重叠正交网格方法对星表进行均匀化,以减小导航星库容量;其次在匹配时采用哈希查找的搜索方式,以提高匹配速度;最后在识别匹配中加入星等判断环节,当星等噪声大、相对星等小时不采用星等信息,只采用角距进行匹配,同时引入了校验环节以降低冗余和误匹配;仿真实验表明,改进的算法对位置和星等误差比传统的星图识别算法具有更好的鲁棒性,且实时性得到了很大的提高。

基于MEMS捷联惯导系统的解算与误差修正方法

由于微机械惯性器件(MEMS)捷联惯导系统的惯组误差和漂移较大,加之弹体动态性能较高,因此在较短的时间内也会由于器件误差积累和模型算法误差引起很大的导航偏差;针对传统线性拟合方法对惯组建模时无法适应高动态弹体运动的不足,提出了一种基于当前统计模型的惯组运动模型滤波方法,其通过对运动状态的有限转移建模可以较好地描述飞行器的高机动方式;此外采用了时间序列分析方法对惯组的误差和漂移进行了参数估计;最后通过仿真实验证明,采用当前统计滤波模型和时间序列分析方法进行MEMS捷联惯导系统解算结果要优于传统的线性拟合滤波方法。

火箭弹简易捷联惯导系统的姿态解算修正方法

在导航运动系统精度问题的研究中,火箭弹上简易捷联惯导系统的速率陀螺测量误差和漂移较大,如果直接对速率陀螺积分解算姿态可能导致较大偏差。而传统的滤波方法将弹体的姿态运动认为是近似线性的变化,对高频运动的火箭弹建模会产生较大的模型误差。为有效提高滤波模型的精确性和组件测量精度,提出了一种根据当前统计模型的姿态运动模型滤波方法,通过对运动状态的有限转移建模可以较好地描述火箭弹姿态的高频运动方式,并进行仿真。仿真实验证明,统计模型建立的滤波方法对火箭弹简易捷联惯导系统的姿态解算结果要优于传统的基于线性拟合模型的滤波方法。