基于CA模型的转换坐标卡尔曼滤波

文中根据雷达对空间中的匀加速运动目标的跟踪要求．在三维空间中采用了转换坐标卡尔曼滤波算法（CMKFA），通过理论推导证明了当状态方程和测量方程满足一定条件时，转换坐标卡尔曼滤波算法是去偏转换测量值的线性无偏最小方差估计算法。在转换坐标卡尔曼滤波跟踪算法中．球坐标系下互相独立的观测噪声变换到直角坐标系下时将变成相关噪声，在解出此相关噪声的方差后即可按标准的卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪．仿真结果显示．该算法收敛迅速，精度可以满足雷达对空间机动目标的跟踪要求。     

基于IMM-UKF的雷达/红外分布式加权融合算法

在雷达/红外复合制导机动目标跟踪背景下,针对非线性机动目标融合跟踪存在滤波器易发散问题,提出一种基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF)的分布式加权融合算法。IMM具有对不同目标机动模式自适应跟踪的能力;UKF对观测数据进行滤波估计,避免了计算雅克比矩阵,克服EKF滤波方法受滤波初值影响大、易发散的缺点;分布式融合算法提高了系统抗干扰能力及对目标跟踪的有效性和跟踪精度。仿真结果表明:该算法在处理非线性系统机动目标跟踪融合结果误差均得到减少,更能提高目标跟踪滤波精度,增强了系统稳定性。     

不完全量测下基于信息一致性的分布式容积卡尔曼滤波算法

针对不完全量测条件下分布式火控系统中的非线性目标跟踪问题,为提高跟踪系统的估计精度并保证各探测单元估计结果的一致性,提出一种基于信息一致性的分布式容积卡尔曼滤波(ICDCKF)算法。针对非线性系统,给出不完全量测下的改进容积卡尔曼滤波。考虑到各探测单元间局部估计信息的相关性,该算法首次将协方差交叉方法应用于非线性一致性滤波算法,提高互协方差未知情形下分布式融合的估计精度。特别地,为确保算法的可行性,给出不完全量测情形下,ICDCKF算法估计结果收敛的条件,并从理论上严格证明在该条件下ICDCKF算法可以保证估计方差的有界性。ICDCKF算法应用于一类光电跟踪网络,与现有CKFI算法、CKF_CI算法、KCF_ Me算法对比分析表明：ICDCKF算法在保证各探测单元估计结果一致性的同时,大幅度提高了跟踪系统的估计精度。     

卡尔曼滤波算法在多传感器融合技术中的应用

为了进一步提高测量精度,针对多传感器融合技术和非线性系统的连续-离散卡尔曼滤波算法的研究,提出了一种综合卡尔曼滤波和数据融合算法的优点相结合的估计技术和算法.仿真结果表明在使用连续-离散卡尔曼滤波方法估计的基础上,进一步采用加权融合算法,可以降低系统测量量的噪声干扰,并明显改善传感器测量参数的估计精度,其算法也是递推算法,可以满足实际应用中的实时性要求.     

自适应卡尔曼滤波法在潜艇水下导航中的应用

当潜艇同时变速、变向时，会导致系统模型发生变化．采用基于海流数据库的卡尔曼滤波算法获得海流信息，对潜艇经纬度，海流东北分量和航向、航速等非线性微分方程进行线性化处理，得出转移矩阵，推算出潜艇某时刻的测量向量和测量矩阵．对各方程式卡尔曼滤波，通过T-SFIMMA算法进行基于T-S模糊模型的自适应卡尔曼滤波计算，实现系统模型的实时跟踪与自动转换．     

不完全信息下分布式目标跟踪算法

针对分布式目标跟踪过程中出现数据丢包和不完全量测现象,提出一种分布式目标跟踪算法.该算法由统计意义下局部滤波器和基于协方差交叉算法融合滤波器构成,其中局部滤波器利用邻域内各节点测量信息计算局部滤波值,融合滤波器则将邻域内各节点局部滤波值进行融合处理,得到该节点的目标坐标信息;最后,利用典型目标航迹模型对该算法进行仿真分析.仿真结果表明:该算法可有效抑制不完全信息发生时对目标跟踪结果的不利影响,可为分布式目标跟踪系统在实际工程中的设计与研制提供有益的参考.     

多种异类传感器联合跟踪的异步航迹融合算法

针对多种异类传感器联合跟踪的数据不同步问题,提出了一种适应于工程应用的异类传感器的异步航迹融合算法。首先利用最小二乘估计对红外测角信息进行数据压缩预处理,将预处理之后的红外测角信息与激光测距信息作为光电测量值代入扩展卡尔曼滤波,再利用分布式异步融合算法将光电与雷达进行航迹融合。仿真结果表明,该算法具有很好的跟踪精度、收敛速度和实时性。     

中段弹头IMM-EKF跟踪方法及性能分析

为了提高中段弹头跟踪收敛速度以及跟踪精度,提出了一种基于交互多模型(IMM)的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)的跟踪算法。基于中段弹头加速度变化特点,建立了目标的中段系统动力学模型及量测模型,通过引入速度测量值,使用IMM-EKF算法对中段目标进行跟踪。仿真结果表明,通过交互多模的非线性滤波算法,可以使中段跟踪收敛速度大为加快,速度测量值的引入也使得跟踪精度有所提高,并在弹头中段与再入段衔接处有较好的跟踪性能; 验证了IMM-EKF跟踪中段弹头的有效性。     

基于转换量测的水下目标跟踪

针对水下目标跟踪的实际应用情况，提出了基于转换量测误差统计分析的去偏转换量测和基于修正转换量测误差的无偏转换量测方法；给出了基于转换量测的球坐标一直角坐标下目标跟踪算法，并进行了性能仿真。结果表明：这两种跟踪方法都具有很高的跟踪精度和稳定性；基于修正转换量测的跟踪算法对角度量测误差的不同分布有较强的适应性，在角度量测误差较大的情况下，该算法的性能要优于基于误差统计分析的跟踪算法。     

基于RBF网络和IMM的机动目标跟踪方法

文中提出了一种应用RBF神经网络对标准IMM算法中的卡尔曼滤波结果进行校正的方法。网络输人为预测误差、卡尔曼增益以及测量值与估计值之差．网络输出反映了由于目标机动所带来的滤波误差．将网络输出结果和直接由卡尔曼滤波求解得到的结果相加．可以得到更为准确的滤波值。同时．在网络的学习算法中．在网络权值矩阵的修正公式中增加了反映滤波残差的调整项．若卡尔曼滤波的残差较大，网络调整权值的幅度也相应增大。仿真结果表明．在目标发生机动转弯处．校正后的IMM算法的跟踪误差要明显小于标准IMM算法的跟踪误差．跟踪精度较高。     

自适应Kalman滤波在巡航导弹航迹融合中的实现

针对巡航导弹航迹的融合与滤波问题,提出改进Kalman线性滤波算法的一种思路与方法。巡航导弹航迹融合模型包括飞行动态模型、探测器观测模型、Kalman滤波算法模型、坐标转换及转换后方差的近似计算方程等。这种改进算法基于转向判定域调整滤波初值,给出算例并对相关计算数据进行了简要地分析与评价。实验表明,这种改进算法精确有效。     

基于双联邦UKF算法的组合导航数据融合方法

为了提高组合导航系统数据融合的精度和容错性,提出一种双联邦UKF组合导航数据融合方法.采用双联邦UKF滤波器的算法将JTIDS相对导航技术与成熟的GPS/INS/DVS组合导航技术相结合组成新的双联邦UKF组合导航数据融合算法.联邦UKF算法将UKF算法和分散式滤波技术相结合,精度高容错性好,JTIDS相对导航技术精度高抗干扰能力强.主滤波器1对GPS/INS/DVS组合导航信息进行融合后与JTIDS相对导航信息在主滤波器2中融合,提高了组合导航系统的可靠性和容错性.数值仿真实验表明,该算法性能优于单纯采用联邦GPS/INS组合导航算法是一种理想的组合导航滤波方法.     

基于联邦SR-UKF算法的GPS/INS导航数据融合算法

为提高导航系统数据融合的稳定性和容错性,将一种基于方根分解形式的Unscented卡尔曼滤波(SR-UKF)算法和分散式滤波技术相结合,建立了新的联邦滤波器SR-UKF算法并应用于GPS/INS组合导航系统中.数值仿真实验表明, 联邦SR-UKF 比联邦UKF 有更好的滤波精度、更高的稳定性和容错性, 是一种理想的非线性GPS/INS组合导航滤波方法.     

A New Filtering Algorithm Utilizing Radial Velocity Measurement

Pulse Doppler radar measurements consist of range, azimuth, elevation and radial velocity. Most of the radar tracking algorithms in engineering only utilize position measurement. The extended Kalman filter with radial velocity measureneut is presented, then a new filtering algorithm utilizing radial velocity measurement is proposed to improve tracking results and the theoretical analysis is also given. Simulation results of the new algorithm, converted measurement Kalman filter, extended Kalman filter are compared. The effectiveness of the new algorithm is verified by simulation results.     

基于量测多尺度预处理的GPS/SINS组合导航系统

针对GPS／SINs组合导航系统的信息融合问题,运用多尺度分析的思想,结合传统的Kalman滤波方法,提出了基于量测多尺度预处理的Kalman滤波算法。将上述方法引入到GPS／SINS组合导航系统中,并通过实际的静态试验给予验证。试验结果表明,该方法是一种有效的预处理方法,使组合导航系统的各项导航参数精度得到了显著提高。     

基于信息融合的分布式多舰无源定位算法

提出一种基于信息融合的分布式多舰无源定位算法,该算法通过属性关联和空间关联相结合的方法实现了多舰无源传感器的定位关联,并采用时变采样间隔的修正增益推广卡尔曼滤波器,用多条舰艇的舰载电子侦察设备对海上多个运动辐射源目标进行分布式纯方位跟踪融合。仿真结果表明：进行跟踪融合后的定位精度比单个舰艇的定位精度有了较大幅度的提高,受目前雷达侦察设备的测向精度比较低的限制,使得跟踪融合后不能达到很高的精度,但该精度可以满足海上导弹攻击的需求,导弹可以通过对一定范围内的目标进行搜捕达到精确打击的目的。该算法对海上慢速运动的舰艇辐射源进行纯方位跟踪有较好的稳定性和可满足要求的定位精度,能够满足工程应用的要求。     

基于卡尔曼滤波的陀螺仪阵列技术研究

多个相同型号的陀螺仪测量轴相互平行,测量同一个角速度信号所组成的阵列叫做陀螺阵列。通过研究陀螺阵列提高惯性测量精度的信息处理算法,建立单个微机电（MEMS）陀螺仪的两种不同漂移模型,利用Allan方差对漂移系数进行辨识,将辨识出的随机漂移系数应用于卡尔曼滤波。通过卡尔曼滤波将陀螺阵列的信息融合为一个较高精度的输出,证明了卡尔曼滤波的稳定性。通过实验对比了不同建模方法的优劣,并且验证了基于卡尔曼滤波的信息融合方法可以有效提高MEMS陀螺仪的精度。     

基于Elman网络的传递对准容错联合滤波器设计与仿真

针对用于快速传递对准的Kalman滤波器阶数高,计算量大,滤波更新率低,鲁棒性差及对准精度不高等问题,采用联合强跟踪Kalman滤波器进行快速传递对准。提出一种基于模糊加权系数的误差方差阵估计方法,以提高传统强跟踪Kalman滤波算法的精度。在此基础上,设计了联合强跟踪Kalman滤波器的结构和算法。基于提高无故障子滤波器的鲁棒性来提高联合滤波器的快速重构能力考虑,同时兼顾子滤波器的精度和计算稳定性,提出利用改进的Elman网络进行信息分配系数的自适应调节,以实现融合信息在各子系统中的自适应分配。仿真结果表明,该滤波器不仅提高了解算速度,而且提高了系统对准精度、故障鲁棒性和快速重构能力。