简介：针对在量测噪声统计特性发生变化时,基于滤波算法的惯性/地磁组合导航系统存在精度下降甚至发散的问题,提出了一种基于模糊自适应强跟踪滤波算法的惯性/地磁组合导航方法,该方法通过制定模糊规则,实时监控系统残差变化,自适应地调整柔化因子的大小,即增强了滤波器对时变噪声的跟踪能力又保证了滤波器处理当前信息的能力。仿真结果表明：该方法能够很好地抑制纯惯性导航系统随时间累积的误差,而且在量测噪声统计特性发生变化时,系统误差没有出现明显的跳变,保证了整个导航系统的精度,提高了系统的鲁棒性。

简介：为克服极区经线收敛引起的惯导系统定位定向难题,同时为实现中低纬度地区和高纬度地区导航算法形式的统一,提出了以游移方位惯导编排为内核的极区间接格网导航算法.推导了游移坐标系和格网坐标系间的方向余弦矩阵,以此可间接获取格网航向和格网速度,同时用地心地固坐标替换经纬高定位参数,解决了极区的导航定位问题.仿真分析了两组特定飞行轨迹下的算法性能,并与直接格网惯导力学编排算法进行了比较,结果表明二者导航精度相当,可满足极区导航的需要.

简介：针对用于快速传递对准的卡尔曼滤波器阶数高，计算量大，滤波更新率低，鲁棒性差及对准精度不高等问题，提出采用联合强跟踪Kalman滤波器进行快速传递对准。文中设计了联合强跟踪Kalman滤波器的结构和算法，同时利用改进的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，而且提高了系统鲁棒性和对准精度。

简介：对于具有一定机动能力的弹道式再入目标跟踪问题,稳定性好、鲁棒性强、收敛精度高的估计方法是保证跟踪精度的关键。针对再入运动模型和测量体制的强非线性以及目标机动引起的滤波精度下降问题,提出一种将强跟踪滤波（STF）和基于三阶球面-向径容积规则的容积卡尔曼滤波（CKF）相结合的强跟踪-容积卡尔曼滤波（STCKF）。通过将强跟踪算法中的自适应渐消因子引入到滤波时间更新和测量更新方程中,在线实时调整滤波增益矩阵,能有效避免模型失准造成的滤波性能下降,使该算法兼具CKF滤波精度高和STF鲁棒性强的优点。通过数学仿真表明,改进后的STCKF可以实现对具有机动的弹道式再入目标的高精度跟踪,相对于CKF精度提高50%,并且具有更强的鲁棒性和自适应能力。

简介：在广义系统故障诊断过程中,若系统动态模型中存在不确定性,传统的无迹卡尔曼滤波算法将失去其传感器故障估计精度。为解决该问题,提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法以实现广义连续-离散系统的传感器故障诊断及隔离。首先,提出基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法以实现动态模型存在不确定性广义连续-离散系统的故障诊断;然后提出一种结合多模型自适应估计的强跟踪卡尔曼滤波（STUKFMMAE）算法以实现传感器故障的有效隔离。最后,针对基于广义连续-离散系统的惯性传感器故障模型提出仿真算例。仿真数据表明,传统无迹卡尔曼滤波对于传感器故障估计误差为0.002左右,而提出的基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法对于传感器故障估计误差最大值为未超过4×10~（-4）,且STUKFMMAE相较于UKFMMAE算法具有更好的隔离效果。仿真结果验证了设计方案的有效性。

简介：捷联惯性导航系统静基座初始对准时一般先进行粗对准,使失准角缩小到一定范围内从而满足小失准角假设下的线性误差模型,然后再进行精对准。在不进行粗对准时失准角一般为大角度,需要采用复杂的非线性误差模型和非线性滤波方法。研究发现通过设置合理的误差协方差矩阵初值,采用反馈校正滤波结构,并引入强跟踪滤波算法可以在大失准角情况下既无需粗对准,又无需采用非线性模型来实现精对准。仿真结果表明,该方法可以实现大失准角初始对准,鲁棒性好,在任意姿态初值下都可以使航向角在300s内收敛到0.05°的理论极限精度,与小失准角精对准方法的速度和精度相当但省去了粗对准因而耗时更短,与无迹卡尔曼滤波在600s时才收敛到0.5°的速度相比大为改善。

简介：针对采用固定指北坐标系的双轴惯性导航系统运行在高纬度地区时的导航算法失效问题,在横向惯性导航方法的基础上,以双轴旋转调制惯导系统为对象,提出了一种以游移方位坐标系为导航坐标系的惯性导航方法。首先分析了传统机械编排下的极区导航方法在极区工作的缺陷,进而建立了新的机械编排方法。在横向地球模型下,推导了基于横向游移坐标系的极区机械编排方法,并给出了该方法在全球范围进行导航的流程,从而能够保证双轴惯导系统在高低纬度地区工作的流畅性和平稳性。最后进行了仿真分析,并通过虚拟极区技术,利用实际跑车试验数据完成极区导航算法的半实物试验验证,其24小时导航精度与传统坐标系下的导航精度基本一致。试验和仿真结果表明,横向坐标系可以满足舰船航行穿越极点以及极区导航的需求。

简介：传统地形辅助导航适配区选择主要根据某一个地形特征参数的大小决定,因此不可避免地存在对地形适配性评判的不全面性。为了克服传统方法的缺点,提出了一种基于熵值法赋权灰色关联决策的地形辅助导航适配区选择方法,该方法综合考虑了地形标准差、粗糙度、地形高度熵及相关系数对适配区选择的影响。首先,利用计算得到的各特征参数值构建灰色决策矩阵;其次,对决策矩阵进行极差变换以及归一化处理得到灰色关联判断矩阵;最后,采用熵值赋权法客观计算各决策属性的权重,得到地形适配性综合评价指标。仿真结果表明,在评价值高的区域进行地形辅助导航,其匹配误差将更小。