地空反辐射导弹抗目标关机技术研究

针对地空反辐射导引头的特殊测量值，推导了相应的EKF滤波公式；并在此基础上提出了采用递推卡尔曼滤波对抗雷达关机的方法。通过仿真验证了所推导卡尔曼滤波公式的正确性及所提方法对抗目标关机的有效性。     

反辐射导弹抗目标雷达关机时效性分析

抗目标雷达关机是反辐射导弹的技术难题,也是关键问题。针对基于目标状态估计的抗目标雷达关机方案,将自适应无迹卡尔曼滤波(UKF)算法应用于抗雷达关机措施中。利用扩展卡尔曼滤波(EKF)、UKF和自适应UKF算法,对反辐射导弹抗关机性能进行了仿真实验。实验结果表明,自适应UKF算法在对抗雷达短时关机方面具有明显的优越性,对于目标雷达长时间的情况,需考虑结合使用其他抗关机措施。     

基于GFSINS的ARM抗雷达关机方法研究

抗目标雷达关机是反辐射导弹的技术难题,也是关键问题。本文在目标雷达长时关机情况下,对基于被动雷达/GFSINS的抗目标雷达关机方案进行了研究。介绍了捷联惯导系统,提出了被动雷达/GFSINS组合抗目标雷达关机方案;结合卡尔曼滤波对无陀螺捷联惯导的传递对准进行了研究;完成了方案中的卡尔曼滤波器设计,对抗雷达关机方案进行了仿真验证及结果分析,对其抗关机效果进行了评定。     

三坐标卡尔曼滤波及外推算法

主要介绍边扫描边跟踪(TWS)体制雷达中经常使用的卡尔曼滤波原理和卡尔曼一步预测算法,并推导了三坐标卡尔曼滤波与外推公式.     

Kalman滤波算法在被动跟踪中的应用

研究卡尔曼滤波算法在被动跟踪系统中的应用。采用滤波与控制相分离的方法,设计卡尔曼滤波器,推导了相应的扩展卡尔曼滤波公式,并利用获取的实测数据,对卡尔曼滤波算法进行了性能仿真。结果表明,滤波算法滤波效果明显,平均耗时约1.5ms,可以用于被动跟踪系统中信号的实时处理。     

通信对抗模糊控制算法研究

将人工智能中的一个重要的分支——模糊智能控制理论应用于通信对抗系统,建立了通信对抗系统干扰参数的模糊控制算法模型,进行了三输入变元模糊控制较为详细的公式推导,给出了实际的应用公式。     

具有控制项的限定记忆卡尔曼滤波器

在已有的限定记忆卡尔曼滤波器的基础上 ,将确定性先验信息作为控制项加以应用 ,推导出了完整的限定记忆卡尔曼滤波公式 ,从而在记忆长度确定的情况下 ,有效地减小了模型不准的误差 ,降低了滤波总误差。仿真同样表明了该方法的有效性     

扩展卡尔曼滤波在无源定位中的应用研究

阐述了卡尔曼滤波(KF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)的原理和方法,建立了无源定位系统的状态模型和观测模型,推导了将非线性观测模型线性化,并利用EKF进行递推滤波估计的步骤和公式。通过计算机仿真,验证了运用EKF算法解决基于方位角及其变化率测量信息的无源定位方法,结果表明,运用EKF滤波算法,可以实现单观测站对运动目标的无源定位,初始状态估计误差对定位收敛的性能有较大影响。     

静电监控器的误差估计与补偿方法研究

本文以陀螺姿态误差和陀螺漂移的状态变量，对静电监控器的误差模型进行了状态空间表示，给出了与之相应的卡尔曼滤波公式，推导了静电监控器输出经过误差补偿导航定位参数。     

卡尔曼滤波电子吊秤信号处理中的应用初探

目前在电子吊秤重物摆动信号的处理中,广泛采用的是极值法。多重积分法或多点采样平均法,这些方法都存在其固有的局限性,本文提出一种将现代控制理论与技术——卡尔曼滤波应用于电子吊秤动态信号的处理的方法,在对电子吊秤动态数学模型进行详细分析推导的基础上,给出卡尔曼滤波的递推公式及算法框图,并讨论确定初始条件的原则及方法.     

一种双站纯方位快速渐进无偏定位算法研究

针对多站无源定位中扩展卡尔曼滤波算法等递推类算法受初始状态影响大,滤波不稳定及将非线性观测方程转化为伪线性方程会产生有偏估计的缺点,提出了一种新的双站纯方位快速渐进无偏定位算法。该算法将扩维伪测量方程的系数误差协方差矩阵引入约束条件,通过对未知状态变量含二次约束的伪线性方程进行约束最小二乘(CLS)极小化处理,最终只需要对一对矩阵束进行广义特征分解,即可获得目标状态估计值。仿真结果表明,该算法与EKF算法及最小二乘算法相比,定位性能更稳定,精度更高,在测量误差较大或者2个观测站测量误差不一致时优势更明显。     

简化UKF算法在单站无源目标跟踪中的应用

根据实际的应用背景,对标准的UKF算法进行简化,提出一种SUKF(Simplified Unscented Kalman Filter)算法,并将其应用于无源目标跟踪。对实测数据的滤波结果表明,SUKF不仅运算复杂度低(与经典EKF相当,比UKF大大简化),而且收敛速度快、一致性好,跟踪精度高(达到了UKF同样的性能),非常适合于实时应用的场合。     

一种新的三维纯角度无偏定位跟踪算法

三维空间中多站纯角度无源定位跟踪实质上是一个非线性状态估计问题。经典的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法等递推类算法性能不稳定,而将非线性观测方程转化为伪线性方程会产生有偏估计。为了实现快速稳定无偏定位跟踪,提出了一种新的双站纯角度快速渐进无偏定位跟踪算法。该算法通过对未知状态变量含二次约束的伪线性方程进行约束最小二乘(CLS)极小化处理,最终只需要对一对矩阵束进行广义特征分解即可获得目标状态估计值。仿真结果表明,该算法与EKF算法及最小二乘(LS)算法相比,定位性能更稳定,精度更高,在测量误差较大或者两个观测站测量误差不一致时优势更明显。     

Adaptive symbol and parameter estimation in asynchronous multiuserCDMA detectors

Existing multiuser code-division multiple-access (CDMA) detectors either have to rely on strict power control or near-perfect parameter estimation for reliable operation. A novel adaptive multiuser CDMA detector structure is introduced. Using either an extended Kalman filter (EKF) or a recursive least squares (RLS) formulation, adaptive algorithms which jointly estimate the transmitted bits of each user and individual amplitudes and time delays may be derived. The proposed detectors work in a tracking mode after initial delay acquisition is accomplished using other techniques not discussed here. Through computer simulations, we show that the algorithms perform better than a bank of single-user (SU) receivers in terms of near-far resistance. Practical issues such as the selection of adaptation parameters are also discussed     

基于自适应插值扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机状态估计

PMSM无传感控制的转速与转子位置估计对系统至关重要,扩展EKF算法作为无传感控制技术被广泛应用在工业领域。但是EKF算法在系统线性化过程中产生截断误差,对于高度非线性模型无法得到精确估计值。为减小EKF算法因非线性问题而造成的误差,文中提出了一种基于AIEKF状态估计法。该方法以量化状态方程的非线性程度为依据,通过添加伪状态值减小EKF算法线性化中产生的误差对估值精度的影响,从而降低系统在线性化过程引起的误差。仿真计算结果表明,AIEKF较EKF的截断误差平均降低了55.6%。     

Derivation of a sawtooth iterated extended Kalman smoother via theAECM algorithm

The iterated extended Kalman smoother (IEKS) is derived under expectation-maximization (EM) algorithm formalism, providing insight into the behavior of the suboptimal extended Kalman filter (EKF) and smoother (EKS). Through an investigation of smoothing algorithms that result from variants of the EM algorithm, the sawtooth iterated extended Kalman smoother (SIEKS) and its computationally inexpensive counterparts are proposed via the alternating expectation conditional maximization (AECM) algorithm. The SIEKS is guaranteed to produce a sequence estimate that moves up the likelihood surface. Numerical simulations including frequency tracking examples display the superior performance of the sawtooth EKF over the standard EKF for a range of nonlinear signal models     

Extended Kalman Filter-based localization algorithm by edge computing in Wireless Sensor Networks

The Extended Kalman Filter (EKF) has received abundant attention with the growing demands for robotic localization. The EKF algorithm is more realistic in non-linear systems, which has an autonomous white noise in both the system and the estimation model. Also, in the field of engineering, most systems are non-linear. Therefore, the EKF attracts more attention than the Kalman Filter (KF). In this paper, we propose an EKF-based localization algorithm by edge computing, and a mobile robot is used to update its location concerning the landmark. This localization algorithm aims to achieve a high level of accuracy and wider coverage. The proposed algorithm is helpful for the research related to the use of EKF localization algorithms. Simulation results demonstrate that, under the situations presented in the paper, the proposed localization algorithm is more accurate compared with the current state-of-the-art localization algorithms.     

NLOS环境下基于TOA/AOA的单基站目标跟踪

现有的单基站定位技术由于非视距（Non-Line-of-Sight,NLOS）误差的存在,导致定位性能急剧下降。针对这一问题,提出了一种基于单基站的改进扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）算法。该算法在扩展卡尔曼滤波器中引入阈值去判断是否丢弃测量值,通过对卡尔曼增益的处理来提高对NLOS误差的滤除能力,最后利用扩展卡尔曼滤波器的跟踪性能对移动目标进行定位跟踪。仿真结果表明,所提算法的定位精度优于传统的EKF、无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter,UKF）等算法,且对抑制NLOS误差具有良好的效果。     

基于距离参数化的双机时差递推定位方法

双机仅测时差定位系统具有系统结构简单、定位精度高的特点。对不当的滤波初始化易造成的扩展卡尔曼滤波器（EKF）的滤波发散问题,该文提出了一种基于时差测量的距离参数化（RP）方法。该方法利用时差得到一组滤波初始化值,结合EKF,提出了双机时差测量的距离参数化扩展卡尔曼滤波（RPEKF）递推定位方法。仿真结果表明,该文的定位...     

光电经纬仪的粒子-卡尔曼联合目标跟踪算法及仿真

针对系统状态方程是线性，观测方程是非线性的被动光电测量问题，分析了常用的EKF法（扩展卡尔曼滤波法）、PF法（粒子滤波法）、UKF法（无迹卡尔曼滤波法）的优缺点，提出了以PF法与EKF法相结合的方法作为光电经纬仪的目标跟踪算法．为解决单台光电经纬仪的不可观测性问题，采用2台交汇的观测数据作为观测量进行计算．通过蒙特卡洛仿真计算，比较了上述各种方法对同一运动模型的跟踪结果，证明PF-EKF法在交汇光电经纬仪的目标跟踪中精度较高，而EKF算法的实时性较高．