一种基于 Kalman 滤波的雷达数据抗野值方法

在对雷达测量数据的实际滤波过程中,带有野值的测量数据值将导致滤波系统产生记忆效应和误差,甚至导致滤波过程发散,严重影响处理结果的精度;从滤波算法的原理和工程实践的实际出发,以测量值与一步预测值的残差即“新息”为基础,提出了一种新的野值判别和剔除的简单易行算法;通过仿真对比计算,可以更为有效地消除野值对滤波的不良影响,提高测量精度。     

自适应抗野值Kalman滤波算法在水下航行器组合导航中的应用

野值会严重影响滤波器的稳定性和滤波精度。以自主水下航行器(Autonomous UnderwaterVehicle,AUV)为应用背景,通过分析AUV中低精度组合导航系统的特点和误差模型,针对野值可能产生的影响,提出了一种由Sage_Husa自适应滤波和抗野值修正算法结合而成的自适应抗野值Kalman滤波算法。仿真结果表明,自适应抗野值Kalman滤波算法提高了滤波器的滤波精度和稳定性,具有较好的工程实用价值。     

GPS/CAPS双模定位解算的Kalman滤波算法

利用改进的自适应Kalman滤波算法实现GPS／CAPS双模卫星导航定位解算。首先，利用描述机动载体运动的“当前”统计模型建立GPS／CAPS双模定位的Kalman滤波模型，在此基础上结合Sage—Husa自适应滤波算法建立离散的自适应扩展Kalman滤波方程。然后，对该自适应滤波算法进行改进，当经收敛性判据判断滤波呈发散趋势时．切换至强跟踪Kalman滤波算法．既保证了滤波器的可靠收敛又保证了定位的精度和效率。最后的仿真结果表明．该算法县有效可行的．     

目标跟踪系统Kalman滤波野值修正算法研究

在雷达目标跟踪系统数据处理中,应用kalman滤波对目标(飞机)位置进行精确估计时,测量数据中出现的野值,对kalman滤波效果会产生严重的不良影响,出现较大的估计偏差,甚至使滤波系统发散.文中利用新息性质,提出野值判定依据,实时判别测量数据中的野值,并提出修正算法,有效地抑制了野值对滤波的影响.     

多频采样系统航迹的周期滤波算法

本文根据Kalman滤波思想,针对多频采样系统航迹辨识中存在部分点缺少信息问题,提出了一种新的航迹辨识方法.该方法假设在目标作匀速直线运动下,利用平滑滤波及状态变量的相关性特征,采用周期多频Kalman滤波算法充分利用目标航路部分点仅含角度的新息,保证航迹滤波的精确性与滤波方差的最优性.某直升机航路滤波结果表明,新方法比传统的Kalman滤波算法精度更高,验证了相关结论.     

样条滤波在脉冲雷达数据处理中的应用

针对主动段脉冲雷达测量数据的特点，应用样条滤波方法建立了弹道导弹主动段上的运动模型，并对Kalman滤波中截断误差的方差用自适应滤波方法给出估计，抑制了滤波的发散，提出了一种自适应样条Kalman滤波算法。     

控制Kalman滤波器发散的方法研究

针对 Kalman 滤波发散这一工程现象,分析了造成 Kalman 滤波发散的原因和控制 Kalman 滤波发散的机理;重点研究了 SK 强跟踪滤波方法和 Sage-Husa 自适应滤波算法,提出了 SK 强跟踪滤波不发散的自适应遗忘因子的新算法;分析了强跟踪条件下量测噪声阵遗忘因子权重变化的物理意义;推导并指出了 Sage-Husa 自适应滤波算法的局限性。仿真结果证明了所述方法的有效性。     

容错滤波及在GPS/INS组合制导中的应用

GPS测量异常值对GPS/INS组合制导中的Kalman滤波影响较大,甚至会导致滤波发散.文中给出了基于增益隔离的容错滤波算法,仿真结果表明,文中给出的算法能有效地改善Kalman滤波的容错性能,提高GPS/INS组合制导的可靠性.     

带野值修正的滤波算法及试验研究

对 INS/双星跑车试验数据进行了分析和处理,在跑车试验数据的基础上,使用野值修正 Kalman 滤波算法和常规 Kalman 滤波技术对 INS/双星的位置组合方案进行了仿真。仿真结果表明,存在较大范围野值的情况下,采用改进后的 Kalman 滤波技术比常规 Kalman 滤波算法具有更高的估计精度,它能有效地降低INS 的位置误差。     

靶场测量中野值的判别与剔除方法研究

在靶场测量中,观测值中的野值是影响数据处理结果的重要因素.分析了卡尔曼滤波原理和野值对滤波的影响机理,从滤波算法的原理和工程实践的实际出发,提出了一种野值判别和处理方法.仿真结果表明,该方法可以有效地消除野值对滤波的不利影响,提高测量精度.