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基于CV模型的α-β滤波新息序列相关特性分析

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空军雷达学院学报 2011年第4期25卷 258-260页

作者：黄晓斌张燕空军雷达学院三系武汉430019 空军雷达学院一系武汉430019

雷达数据处理中卡尔曼滤波的新息序列白噪声特性常被用于目标的机动检测,从扩大目标跟踪容量的角度考虑,计算量较小的α-β滤波器仍被许多雷达采用.为了指导新的机动目标检测方案设计,首先从理论上推导了α-β滤波的新息序列相关特性计... 详细信息

雷达数据处理中卡尔曼滤波的新息序列白噪声特性常被用于目标的机动检测,从扩大目标跟踪容量的角度考虑,计算量较小的α-β滤波器仍被许多雷达采用.为了指导新的机动目标检测方案设计,首先从理论上推导了α-β滤波的新息序列相关特性计算公式,然后在一组特定α、β取值下,进一步证明了滤波稳态后新息序列同样具有白噪声特性,最后仿真实验验证了理论推导的正确性.这为α-β滤波器下的机动目标检测提供了理论支撑.

关键词：新息序列 α-β滤波白噪声 CV模型

基于新息序列的多维MA(q)模型适时递推预测

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苏州科技学院学报（自然科学版） 2008年第2期25卷 25-28页

作者：牟峰吴开信李裕奇西南交通大学数学系四川成都610031 仰恩大学数学系福建泉州362014

利用Hilbert空间中正交投影的有关理论,给出并证明了最佳线性预测在内积定义下的一个定理,以此作为适时递归预测的基础。讨论了新息递归算法的理论和方法,将新息算法运用于多维MA(q)模型的预测问题。利用有穷观测值导出并证明了多维MA(q... 详细信息

利用Hilbert空间中正交投影的有关理论,给出并证明了最佳线性预测在内积定义下的一个定理,以此作为适时递归预测的基础。讨论了新息递归算法的理论和方法,将新息算法运用于多维MA(q)模型的预测问题。利用有穷观测值导出并证明了多维MA(q)模型的任意l步适时递归预测公式。

关键词：多维MA(q)序列新息序列预测

惯性导航系统/测距机系统辅助的机载全球导航卫星系统欺骗式干扰自主检测算法

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电子与信息学报 2022年第9期44卷 3195-3202页

作者：卢丹赵崴震钟伦珑中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室天津300300

全球导航卫星系统(GNSS)欺骗导致目标接收机生成错误的定位结果。利用惯性导航系统(INS)辅助,基于卡尔曼滤波新息序列构造卡方检验统计量是检测机载GNSS欺骗的有效手段。然而,该算法无法给出欺骗的持续时间,从而导致INS/GNSS系统无法依... 详细信息

全球导航卫星系统(GNSS)欺骗导致目标接收机生成错误的定位结果。利用惯性导航系统(INS)辅助,基于卡尔曼滤波新息序列构造卡方检验统计量是检测机载GNSS欺骗的有效手段。然而,该算法无法给出欺骗的持续时间,从而导致INS/GNSS系统无法依据该算法判断其解算的定位信息是否正确。该文结合测距机系统(DME),提出一种基于重构新息序列的有限记忆卡方检测算法。该算法使用已有的INS,GNSS和DME数据构造一种不参与卡尔曼滤波的新息序列,然后将该新息序列构造成有限记忆卡方检验统计量,从而实现对欺骗式干扰的检测。仿真表明,当机载GNSS欺骗造成250 m及以上的位置偏差时,所设计的算法能够获得较为准确的欺骗持续时间。最后,该文依据所提算法的检测结果,给出了INS/GNSS/DME系统正确的定位信息。

关键词：组合导航欺骗式干扰干扰检测卡尔曼滤波新息序列

基于模糊鲁棒自适应CKF算法的MEMS-IMU姿态估计

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中国惯性技术学报 2022年第3期30卷 296-303页

作者：乔美英高翼飞李宛妮姚文豪河南理工大学电气工程与自动化学院焦作454000

针对微机电惯组(MEMS-IMU)受到状态突变干扰、存在未知量测噪声等情况下,传统滤波算法无法准确估计系统姿态问题,提出了一种基于模糊鲁棒自适应容积卡尔曼滤波(FRA-CKF)的姿态估计算法。通过分析滤波新息序列的统计特性,根据χ2检验原... 详细信息

针对微机电惯组(MEMS-IMU)受到状态突变干扰、存在未知量测噪声等情况下,传统滤波算法无法准确估计系统姿态问题,提出了一种基于模糊鲁棒自适应容积卡尔曼滤波(FRA-CKF)的姿态估计算法。通过分析滤波新息序列的统计特性,根据χ2检验原理设置了修正门限和修正边界,构造了容积卡尔曼滤波、鲁棒修正和自适应修正的隶属度函数,制定相应的模糊修正准则,使算法兼顾自适应性和鲁棒性。仿真及静、动态实验验证了所提出算法的有效性。静态实验结果表明,所提出的滤波算法相比CKF算法,航向角估计的均方根误差降低了80%,提高了滤波的精度和稳定性。

关键词：容积卡尔曼滤波模糊修正准则新息序列姿态估计

基于EWMA控制图抗差估计的欺骗干扰检测算法

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航空学报 2023年

作者：钟伦珑岳文静李雪艳中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室中国民航大学理学院

诱导式欺骗干扰会使机载接收机偏离真实位置且不易被检测到，对民航飞行安全造成威胁。传统的新息序列检测算法存在欺骗检测延迟、无法及时检测欺骗结束时间的问题。针对这一问题，提出了基于指数加权移动平均（Exponentially Weight Mo... 详细信息

诱导式欺骗干扰会使机载接收机偏离真实位置且不易被检测到，对民航飞行安全造成威胁。传统的新息序列检测算法存在欺骗检测延迟、无法及时检测欺骗结束时间的问题。针对这一问题，提出了基于指数加权移动平均（Exponentially Weight Moving Average,EWMA）控制图抗差估计的欺骗干扰检测算法。该算法将紧组合导航系统输出的新息序列作为EWMA控制图的检测样本，利用历史时刻的统计量和当前时刻的新息加权构造服从高斯分布的检验统计量来检测欺骗干扰，并识别受欺骗卫星。同时，利用抗差估计动态调整卡尔曼滤波的增益矩阵，以减小欺骗干扰对新息序列的影响，并通过改变等价权函数的参数加快算法欺骗检测的速度。仿真结果表明，与传统新息序列检测算法相比，所提算法明显缩短了对微小突变式欺骗干扰和缓变式欺骗干扰的检测时间，且能及时检测到欺骗结束时间。

关键词：组合导航欺骗检测 EWMA控制图新息序列抗差估计

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粒子群优化噪声参数的行人导航零速修正算法

传感技术学报 2024年第1期37卷 42-49页

作者：李磊苏中吴学佳雷明王一静北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室北京100192

针对使用零速修正算法进行行人惯性导航时,固定噪声参数不适用所造成的导航精度较低的问题,提出了一种基于粒子群算法优化噪声参数的零速修正算法。通过最小化零速阶段的滤波器新息序列可以在线调整滤波参数,以适应当前行人运动状态,最... 详细信息

针对使用零速修正算法进行行人惯性导航时,固定噪声参数不适用所造成的导航精度较低的问题,提出了一种基于粒子群算法优化噪声参数的零速修正算法。通过最小化零速阶段的滤波器新息序列可以在线调整滤波参数,以适应当前行人运动状态,最后通过对多组惯性数据进行解算来验证算法有效性。分别使用了标准零速修正算法和粒子群优化的零速修正算法对惯性数据进行解算,并计算两种算法解算结果的位置误差,结果表明,提出的算法能够得到更小的定位误差和更平滑的解算轨迹。

关键词：行人导航零速修正粒子群优化扩展卡尔曼滤波新息序列

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基于改进渐消记忆滤波的动力定位状态估计

武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2019年第4期43卷 682-686页

作者：蒋帆徐海祥余文瞾冯辉李文娟陈亚豪武汉理工大学交通学院武汉430063 武汉理工大学高性能船舶技术教育部重点实验室武汉430063 江苏科技大学海洋装备研究院镇江212003

针对动力定位船舶的系统过程噪声与实际过程噪声统计特性不匹配及常规渐消记忆滤波无法得到最优渐消记忆因子的问题,提出了一种改进渐消记忆滤波算法,该算法基于新息序列协方差的弱相关性求解渐消记忆因子,进而修正误差协方差矩阵和增... 详细信息

针对动力定位船舶的系统过程噪声与实际过程噪声统计特性不匹配及常规渐消记忆滤波无法得到最优渐消记忆因子的问题,提出了一种改进渐消记忆滤波算法,该算法基于新息序列协方差的弱相关性求解渐消记忆因子,进而修正误差协方差矩阵和增益矩阵以达到改善滤波器性能的目的.仿真结果表明,改进渐消记忆滤波的滤波精度和鲁棒性要明显优于常规渐消记忆滤波.

关键词：动力定位过程噪声渐消记忆因子新息序列

基于新息的SINS/DVL组合导航自适应滤波算法

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兵器装备工程学报 2020年第12期41卷 225-229,252页

作者：李万里陈明剑张伦东陈锐信息工程大学地理空间信息学院郑州450001 北斗导航应用技术协调创新中心郑州450001

捷联惯性导航系统(SINS)与多普勒测速仪(DVL)组合导航时需要考虑DVL数据异常带来的影响。针对该问题提出了一种基于新息的抗差自适应滤波算法。利用新息序列,并采用滑动数据窗口实时在线估计量测噪声。通过卡方检验,检测DVL数据是否异常... 详细信息

捷联惯性导航系统(SINS)与多普勒测速仪(DVL)组合导航时需要考虑DVL数据异常带来的影响。针对该问题提出了一种基于新息的抗差自适应滤波算法。利用新息序列,并采用滑动数据窗口实时在线估计量测噪声。通过卡方检验,检测DVL数据是否异常,若异常则切换到自适应滤波算法。实验表明:量测噪声自适应滤波算法在不同的量测噪声初值、不同长度滑动窗口的条件下均能快速收敛,验证了该算法的鲁棒性。在SINS与DVL组合导航中,能有效降低DVL数据异常带来的影响,性能优于普通卡尔曼滤波算法。

关键词：新息序列卡方检验量测噪声组合导航多普勒卡尔曼滤波

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引入输入估计的交互式多模跟踪算法

电子学报 2009年第12期37卷 2810-2814页

作者：盛琥杨景曙曾芳玲张帆炮兵学院信息工程系安徽合肥230031 电子工程学院安徽省电子制约技术重点实验室安徽合肥230031

本文融合交互多模算法和修正输入估计算法,提出一种新的全面自适应跟踪算法.利用修正新息序列的方法对输入估计(IE:Input Estimation)算法进行了改进,提高了输入估计的性能.综合不同检测窗长度的修正输入估计(MIE:Modified IE)算法的特... 详细信息

本文融合交互多模算法和修正输入估计算法,提出一种新的全面自适应跟踪算法.利用修正新息序列的方法对输入估计(IE:Input Estimation)算法进行了改进,提高了输入估计的性能.综合不同检测窗长度的修正输入估计(MIE:Modified IE)算法的特点,在交互式多模型中采用不同检测窗长度的MIE作为子滤波器,保持对机动的全面自适应跟踪.仿真实验证明,改进算法与CV-CA模型组成的交互多模算法相比,无论对机动的响应速度还是滤波精度都优于交互多模算法.

关键词：交互式多模型机动目标跟踪输入估计新息序列