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抗差自适应Sage滤波及其在组合导航中的应用被引量：10: 2015年; 针对卡尔曼滤波需要精确已知状态数学模型及其统计特性的问题,提出一种抗差自适应Sage滤波算法。该方法以Sage滤波为基本框架,吸收了抗差估计和自适应滤波的优点,利用Sage滤波开窗法求得观测残差向量和新息(预测残差)向量的协方差阵,由抗差估计方法确定观测噪声协方差矩阵,利用自适应因子调整动力学模型噪声协方差矩阵,以控制观测异常和动力学模型噪声对导航精度的影响。将提出的算法应用到捷联惯性导航(SINS)/合成孔径雷达(SAR)组合导航系统中,并与Kalman滤波和Sage滤波进行比较分析,仿真结果表明,提出的新算法不但能有效地控制观测异常和动态模型异常对状态参数估值的影响,而且能够抵制状态扰动,提高组合导航系统的滤波精度。; 高怡高社生; 关键词：KALMAN滤波抗差估计自适应滤波

平流层飞艇抗风场干扰约束Unscented卡尔曼滤波算法设计与应用: 2017年; 为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscented卡尔曼滤波算法相结合,对速度误差进行估计和补偿,以减小风场对飞艇定位精度的影响;证明该算法的状态估计量不仅是无偏的,而且协方差小于标准Unscented卡尔曼滤波的协方差;将提出的算法应用于捷联惯导/天文/合成孔径雷达组合导航系统中进行仿真验证,并与自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法进行比较。结果表明:提出的约束Unscented卡尔曼滤波算法的滤波性能明显优于自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法,能够有效抑制风场对飞艇定位精度的影响,提高飞艇的导航定位精度。; 赵岩高社生丁晓韦道知; 关键词：组合导航平流层飞艇

自适应CDPF及其在组合导航中的应用被引量：3: 2014年; 在组合导航系统中,高精度的导航算法对导航解算精度有非常重要的影响。为提高捷联惯导(SINS)/合成孔径雷达(SAR)组合导航系统定位的解算精度,针对粒子滤波中密度分布函数难以选取的问题,提出一种新的自适应中心差分粒子滤波(CDPF)算法。通过中心差分卡尔曼滤波来获取状态均值和协方差阵,计算获得自适应因子,并利用得到的因子自适应的调节均值和方差信息,得到一种参数可调节的重要性密度分布函数,提高了滤波精度,使滤波性能明显改善,能更好地解决非线性非高斯系统模型的滤波问题。将提出的算法应用于SINS/SAR组合导航系统中,仿真结果表明,改进的滤波算法能提高导航定位的解算精度,系统优化性能明显优于扩展卡尔曼滤波、粒子滤波以及中心差分粒子滤波。; 薛丽高社生杨一; 关键词：粒子滤波组合导航

低检测概率条件下的多传感器机动多目标跟踪方法研究被引量：2: 2013年; 为解决低检测概率条件下的多传感器非线性、机动、多目标检测、数据关联及滤波问题,首先对目标数量进行随机过程建模,其次应用模型参数以及目标数量对目标状态进行了增广,最后应用多模型粒子滤波器(MMPF)对多传感器在低检测概率条件下的机动多目标跟踪进行了仿真。仿真结果表明:基于MMPF的低检测概率目标跟踪方法能够有效检测目标数量,同时对机动多目标具有良好的跟踪性能。; 倪龙强高社生薛丽; 关键词：多传感器融合目标跟踪粒子滤波数据关联

临近空间伪卫星几何布局方案设计被引量：10: 2014年; 临近空间伪卫星的定位精度与其几何布局有密切关系。为了提高伪卫星的定位精度,在研究现有伪卫星几何布局方案的基础上,提出了一组新的伪卫星布局方案。首先,在研究卫星数目与几何精度因子(geometric dilution of precision,GDOP)关系的基础上,确定了6颗伪卫星独立组网定位的设计方案;然后,分析了伪卫星的高度角和方位角对GDOP的影响,设计了基于临近空间飞艇的6颗伪卫星布局新方案。最后,将提出的伪卫星布局新方案与现有的布局方案进行仿真验证和比较。结果表明,提出的新方案不但增加了用户的定位区域范围,而且在定位区域内减小了GDOP,提高了定位精度。; 杨一高社生阎海峰; 关键词：几何精度因子

抗差自适应插值粒子滤波及其在组合导航中的应用被引量：4: 2012年; 针对粒子滤波存在的粒子退化和重要性密度函数难以选取的问题,在吸收抗差自适应滤波、二阶插值滤波和粒子滤波算法优点的基础上,提出了一种新的抗差自适应插值粒子滤波算法。该算法利用二阶插值滤波算法得到重要性密度函数,通过抗差自适应因子实时控制动力学模型误差及观测异常对导航解的影响。将该算法应用于SINS/CNS/SAR组合导航系统进行计算仿真,并与经典的粒子滤波算法进行比较分析。结果表明,提出的滤波算法得到的姿态误差控制在[-0.3′,+0.3′],速度误差控制在[-0.4 m/s,+0.4 m/s],位置误差控制在[-5 m,+5 m],性能明显优于经典的粒子滤波算法。新的滤波算法不但能够有效地抑制粒子退化,而且能够有效地控制动力学模型误差及观测异常的影响,提高了组合导航的滤波精度。; 高社生宋飞彪薛丽; 关键词：粒子滤波插值滤波

伪卫星协同编队控制与仿真被引量：2: 2013年; 为保持4颗编队伪卫星的最佳几何布局,设计了一种综合自适应神经网络编队控制器,利用李亚普诺夫稳定性理论证明了"长机一僚机"方式的两机编队系统的稳定性。以两机编队为单元,根据相对位置和参考坐标系统,采用综合自适应神经网络结构对伪卫星系统进行分布式协同编队控制,使系统快速跟踪指令并保持最佳编队队形。对以无人机为平台的4颗伪卫星编队进行仿真,结果表明僚机能够快速跟随长机飞行并保持最佳编队队形,证明该编队控制器具有良好的稳定性和鲁棒性。; 党进伟高社生张极; 关键词：伪卫星自适应神经网络分布式控制

自适应GHPF及其在组合导航中的应用被引量：4: 2013年; 研究组合导航系统精度优化问题,针对粒子滤波存在重要性密度函数难以选取的问题,提出一种新的自适应GHPF算法,通过高斯-厄米特滤波来获取状态均值和协方差阵,计算自适应因子并利用自适应因子调节均值和方差,得到一种参数可调节的重要性密度函数。重要性密度函数考虑了最新量测的影响,提高了滤波精度,使滤波性能明显改善,能更好地解决非线性非高斯系统模型的滤波问题。将提出的算法应用于SINS/SAR组合导航系统中,仿真结果表明,提出的滤波算法能提高导航计算的精度,定位性能明显优于与扩展Kalman滤波、粒子滤波以及高斯-厄米特粒子滤波。; 薛丽高社生胡高歌; 关键词：粒子滤波组合导航

基于敏感度方差重要性的RBF神经网络结构优化算法被引量：21: 2015年; 针对RBF神经网络的结构设计问题,提出一种基于输出敏感度方差重要性的结构优化算法.首先,检验网络隐层节点的输出敏感度在样本集上的方差是否与零有显著差异,以此作为依据增加或删除相应的隐层节点;然后,对调整后的网络参数进行修正,使网络具有更好的拟合精度和收敛性;最后,对所提出的优化算法进行仿真实验,结果表明,所提出的算法可根据研究对象自适应地调整RBF的网络结构,具有良好的逼近能力和泛化能力.; 杨一高社生胡高歌; 关键词：径向基函数神经网络

基于高斯过程回归的平方根UPF算法被引量：5: 2015年; 针对系统动力学模型不准确可能导致滤波精度下降,以及系统状态协方差阵可能出现的负定性问题,提出一种新的高斯过程回归平方根分解无迹粒子滤波(Gaussian process regression square-root decomposition unscented particle filter,GPSR-UPF)算法。在该算法中,采用高斯过程回归求取UPF的重要性密度函数。当系统模型不准确时,通过高斯过程回归学习训练数据,进而获取系统的回归模型及系统噪声协方差,同时引入平方根变换抑制系统状态协方差阵的负定性。将提出的GPSR-UPF算法应用到捷联惯导/全球定位系统(strapdown inertial navigation system/global positioning system,SINS/GPS)组合导航系统中进行仿真验证。结果表明,所提出滤波算法的性能优于基本的无迹粒子滤波算法,能提高组合导航系统的解算精度。; 孟阳高社生王维; 关键词：组合导航系统

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国家自然科学基金(61174193)

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