不确定性量测的融合估计

为了解决多传感器环境下各传感器观测的有效性具有时变不确定性时,难以恰当地构造系统观测向量与观测矩阵的困难,提出一种不确定性观测向量的量测融合算法.该方法对现有并行滤波量测融合估计算法进行推广,为各传感器观测向量的每一维定义其有效度函数,来构造能表示量测不确定性的广义观测向量以及广义误差方差阵,获得形式上的有效量测,就可以利用现有的量测融合方法获得最优融合估计.为了便于数值计算,同时给出一种次优的融合估计算法.实验结果表明,文中方法能适应量测有效性时变情况下的多传感器量测融合估计,且计算量与现有确定性量测的融合估计方法基本相同.     

噪声相关下含无序量测的多传感器信息融合估计

多传感器跟踪系统中因通信延迟常会出现无序量测现象,为了提高系统估计精度,采用直接更新法对状态进行更新估计,并针对噪声相关下含无序量测的多传感器系统,提出了矩阵加权最优信息融合状态估计算法,考虑了过程噪声和量测噪声的相关性以及局部估计的误差相关性.仿真计算验证了算法的有效性.     

量测噪声自动加权Kalman滤波

从Kalman滤波技术的稳定性出发，分析了Kalman滤波算法的实质及容量发散的原因，提出在Kalman滤波中引入系统量测噪声协方差阵（R）的计算，并对其加权，从而影响滤波增益，抑制发散，推算舰位／GPS组合导航的应用仿真表明明显测噪声自动加权Kalman滤波算法对系统模型误差和量测噪声协方差误差具有良好的自适应性。     

非线性量测下的机动多目标跟踪

为了解决非线性量测下机动多目标跟踪实时性差、跟踪误差大以及对杂波变化鲁棒性较差的问题,基于随机有限集理论,提出了一种采用量测转换和模糊算法改进的多模型δ-广义标签多伯努利滤波器。首先,推导了交互多模型的δ-GLMB滤波器,通过去相关无偏量测转换实现位置量测从极坐标系到笛卡尔坐标系的无偏转换,并通过预测值去除量测误差和其协方差的相关性造成的滤波估计偏差,实现了非线性场景下的机动多目标跟踪;然后,通过航迹和量测的关联新息以及目标的机动约束构建联合波门,降低了杂波量测的数量;最后引入改进的模糊算法,以目标的模型后验概率为输入,根据模型的分离程度自适应调节运动模型的过程噪声,增加滤波精度。研究结果表明：在杂波环境下,通过与CKF-JMS-δ-GLMB、CKF-IMM-δ-GLMB等非线性多模型滤波器对比,所提算法计算时间较小,且跟踪精度更高,鲁棒性强。所提算法避免了传统的非线性处理方式计算量较大的问题,并且具有较好的杂波抑制特性,提升了非线性量测下机动多目标跟踪的性能。     

去偏转换方向余弦位置和多普勒量测跟踪

为解决相控阵雷达方向余弦坐标系下状态空间模型量测方程强非线性的问题,提出了一种带多普勒量测的去偏转换量测跟踪方法.在考虑距离量测误差与多普勒量测误差相关性的基础上,用距离量测与多普勒量测的乘积构造伪量测来减轻多普勒量测的非线性.并通过对方向余弦进行二阶泰勒展开,得到了转换量测误差均值和协方差的一致性估计.最后通过对位置量测和伪量测进行序贯处理解决了伪量测非线性的问题.仿真结果证明:通过引入多普勒量测确实提高了滤波性能;同时相比于常用的扩展卡尔曼滤波器和不敏卡尔曼滤波器,提出的去偏转换量测滤波器在方向余弦坐标系下具有更好的跟踪性能.     

量化量测条件下的交互多模型箱粒子滤波

在分布式多传感器网络中,为了节省通信带宽,需要将传感器得到的点量测量化成区间量测,而传统的滤波算法均不能直接处理这种量化量测．箱粒子滤波作为一种“广义粒子滤波”算法,用箱粒子和误差界限模型来取代传统的点粒子和误差统计模型,是新近出现的处理区间量测的有力工具．相比粒子滤波,箱粒子滤波还具有所需粒子数少、算法复杂度低、运行速度快等优点．因此,为了处理量化量测条件下的机动目标跟踪问题,提出了交互多模型箱粒子滤波算法．仿真对比实验表明：在量化量测条件下,交互多模型箱粒子滤波算法和交互多模型粒子滤波算法都能够准确地估计机动目标状态,但交互多模型箱粒子滤波所需粒子数更少、计算效率更高．     

单传感器无序量测反馈估计算法

针对单传感器的无序量测问题,提出一种处理无序量测的反馈估计算法。该算法一旦出现延迟无序量测,融合中心将最后更新的状态估计回传至传感器进行若干采样周期的卡尔曼滤波,并将状态更新传至融合中心。该算法可保证实时性,具有良好的估计精度,仿真结果验证了算法的有效性。     

量测噪声环境下反应堆功率模型预测控制研究

在核电反应堆功率闭环控制系统中,功率监测存在量测噪声的问题,应用无噪声的预测模型对反应堆的功率进行预测控制.从反应堆功率模型的状态空间出发,搭建了模型预测控制算法与目标函数,遵循模型预测控制的预测模型、滚动优化和反馈校正的三步控制方法,实现对有量测噪声的反应堆功率系统的控制.通过MATLAB仿真实验,比对了模型预测控制算法与输出反馈的PID控制方法.实验结果表明,应用于有量测噪声的反应堆功率系统的模型预测控制算法在轨迹跟踪、状态量动态变化及控制信号能量上均优于PID控制算法.     

不完全量测下基于信赖域滤波的目标运动参数估计

提出了一种将信赖域滤波应用于不完全量测下的目标运动参数估计的方法,利用工程实测航路数据,与转换量测卡尔曼滤波（CMKF）和无味滤波（UKF）进行了仿真比较。结果表明：基于信赖域滤波的算法优于采用CMKF、UKF的性能,且信赖域滤波计算量小于无味滤波,具有较好的实时性。     

深部巷道围岩破裂模型试验变形量测研究

针对地质力学模型试验内部变形难以精确量测的难题,以深部巷道围岩破裂模型试验为基础,在模型中布置了布拉格光纤光栅应变传感器和光栅尺位移传感器,对巷道围岩内部的应变和位移进行监测,并布置了电阻应变砖进行对比分析.研究成果表明:1)电阻应变砖、布拉格光纤光栅应变传感器和光栅尺位移传感器测得的围岩内部变形规律基本一致,将光纤光栅应变传感器和光栅尺位移传感器应用于模型试验的内部变形量测是可行的;2)光栅尺位移传感器精度可达到0.001 mm,且具有制作简单、稳定性强、不易损坏等优点,在模型试验中具有广泛的应用前景;3)3种量测手段均揭示出深部巷道围岩内部变形呈现波峰与波谷交替变化,这与模型断面出现的破裂区与非破裂区交替破裂现象相吻合.     

带有不准确测量噪声的最小二乘故障估计

针对一类带有事件触发测量传输和不准确测量噪声统计特性的系统,研究了最小二乘故障估计及其性能分析。通常情况下,测量噪声的统计特性不是完全已知的。提出一种事件触发机制,当预先设定的条件被破坏即事件被触发时,测量输出会传到远端估计器。在满足使得滤波误差协方差最小的意义下,设计了滤波器,其参数通过最小二乘的方法在线迭代得到,然后进一步分析了带有不准确测量噪声的滤波器性能。最后,利用具有实际背景的数值仿真例子说明了所提算法的有效性以及带有不准确测量噪声对于估计性能的差异影响。     

基于正则约束总体最小二乘无源测角定位

提出了一种基于正则约束总体最小二乘(RCTLS)无源测角定位算法. 首先将非线性测角定位方程转化为线性方程,根据线性方程系数的一阶泰勒近似得到测角噪声与方程系数噪声之间的线性映射,再基于RCTLS算法得到定位目标函数,对其求偏导并忽略噪声高阶项得到定位结果的近似闭式解,通过对RCTLS算法的偏差和均方差进行分析确定正则化参数. 理论分析和仿真实验表明,该算法在观测站数目较少和角度测量噪声较高时与之前的算法相比定位精度有所提高.     

基于综合测试的雷达噪声系数测试研究

为了减小雷达接收分机噪声系数的测量误差,研究了基于综合测试的增益测量法．将噪声系数与增益相关联,提出了利用随装备配发的多种测量仪器协同测量来提高噪声系数测量精度,对利用增益测量法测量接收分机进行了可行性分析,并进行了实验．实验结果表明,该方法能够有效测量接收分机的噪声系数,这为雷达噪声系数的测量提供了参考．     

一种分块差分滤波器及其在仅有角度跟踪中的应用

为解决仅有角度跟踪时,目标估计受限于较大的初始估计误差和噪声统计特性未知的问题,提出了一种带有噪声智能统计功能的改进型分块差分滤波器.通过统计线性化方法得到了一种S-H智能噪声统计估值器,并用其优化传统分块噪声滤波器的测量更新步骤,实现了对未知过程和测量噪声的智能统计处理,通过迭代更新进一步提高了滤波器对于复杂非线性函数的适应能力.与目前几类主流的自适应滤波器性能相比,结果表明:对于具有线性系统模型和非线性测量模型的典型被动跟踪估计问题,针对较大的初始状态估计误差,所给出的滤波器能更好地完成系统噪声和测量噪声部分参数统计特性未知情况下的非线性估计任务,在保证计算量适中的同时有效地提高跟踪制导精度.     

RTK测量误差的控制方法

介绍了RTK测量的主要误差来源,并根据测量规范的精度要求,提出了RTK测量代替四等以下平面控制测量及四等水准测量应采取的控制误差的测量措施．     

等精度数字转速表的VHDL设计

采用VHDL设计了基于等精度测量原理测量物体转速的数字电路,在闸门时间内的总误差时间只有1/fCLK,且在整个量程中具有相同的测量精度,克服了传统转速表在标称测量范围内,对应不同的转速具有不同的测量误差这一弊病.闸门信号采用32位可预置定时器,使电路在应用设计中更为便捷.采用了特殊的去噪电路,使FIN信号在等于1期间,脉宽<10/fCLK的噪声信号不会对测量产生影响;给出了去噪电路、控制电路和等精度测量电路的VHDL代码.在fCLK=10MHz时,可测转速范围的理论值为0.14～16777215r/min.     

航天器相对视觉／IMU导航量测修正多速率滤波

针对具有单目视觉和惯导组件(IMU)的航天器相对导航问题,研究了以量测信息为修正手段的异速滤波算法.异速滤波也就是多速率卡尔曼滤波器,其中滤波过程被分解为量测更新和时间更新,根据实际情况选取滤波器周期,一般可选取频率较快的系统采样周期作为组合导航系统的滤波周期,根据是否有慢速信息决定在滤波时刻进行时间更新或者量测更新.为增强滤波器对观测信息的适应能力,设计利用量测信息对滤波量测噪声阵和状态估计误差协方差阵进行后验修正.理论分析和数学仿真均表明,基于量测修正的多速率卡尔曼算法能够提高滤波器的数据更新频率,同时改善滤波器的性能,提高导航系统的冗余度.     

GPS辅助的SINS系统快速动基座初始对准

为实现基于优化的动基座对准算法(OBA)对陀螺仪误差的估计,并使其能够应用于低精度SINS系统中,将自适应无迹卡尔曼滤波算法与OBA算法相结合,提出一种新的由GPS辅助的SINS系统快速动基座对准（FIMA）算法.该算法首先推导了陀螺仪常值漂移与失准角之间的关系,并以此构建非线性系统状态方程,然后用重力加速度和GPS输出速度的积分构建量测方程;由于系统存在非线性,提出使用UKF算法对失准角以及陀螺常值漂移进行估计;由于量测方程由速度和重力加速度的积分构成,量测噪声协方差难以确定,引入自适应滤波算法对量测噪声实时估计. 跑车实验结果表明:对于低精度SINS系统,该算法可在15 s左右将航向角误差收敛到3°以内,在3 min以后航向角误差可收敛到1°以内;与传统非线性动基座对准算法以及OBA算法相比,该算法可在无任何初始姿态信息的条件下快速对准,且能够对陀螺常值漂移进行在线估计和载体系失准角补偿,提高了动基座对准的精度和收敛性能.     

Dual transponder ranging performance in the presence of oscillator phase noise

A dual transponder carrier ranging method can be used to measure inter-satellite distance with high precision by combining the reference and the to-and-fro measurements. Based on the differential techniques, the oscillator phase noise, which is the main error source for microwave ranging systems, can be significantly attenuated. Further, since the range measurements are derived on the same satellite, the dual transponder ranging system does not need a time tagging system to synchronize the two satellites. In view of the lack of oscillator noise analysis on the dual transponder ranging model, a comprehensive analysis of oscillator noise effects on ranging accuracy is provided. First, the dual transponder ranging system is described with emphasis on the detailed analysis of oscillator noise on measurement precision. Then, a high-fidelity numerical simulation approach based on the power spectrum density of an actual ultra-stable oscillator is carried out in both frequency domain and time domain to support the presented theoretical analysis. The simulation results under different conditions are consistent with the proposed concepts, which makes the results reliable. Besides, the results demonstrate that a high level of accuracy can be achieved by using this oscillator noise cancelation-oriented ranging method.     

基于全光纤Fabry–Perot干涉的差分测振系统设计

在测量过程中,系统光源噪声不可避免,同时光纤对环境较为敏感,这些情况都能引入测量误差。基于上述问题,本文建立了一种基于全光纤F-P干涉的差分测量系统。首先,根据F-P干涉原理的相位方程及2*2单模光纤耦合器在传输过程中直通臂和耦合臂具有90度相位差的特性,推导出结构中两个输出臂的信号相位相反,然后通过让两个信号做差,减少共模噪声的影响,并且所得合成信号幅值是原先信号的2倍,增强了信号的信噪比。实验结果表明,在合作面的振动测量过程中,合成信号的信噪比提高了1.2dB,合成信号的重构误差降低了0.5%。在粗糙表面的振动测量下,合成的差分信号的信噪比提高了1.24dB;重构误差降低了3.3%。实验数据表明该结构能够有效降低噪声对有用信号的影响,提高待测信号重构精度。