1 北京航空航天大学 仪器科学与光电工程学院, 北京 100191
2 交通运输部科学研究院 城市公共交通智能化交通运输行业重点实验室,北京 100029
该文提出了基于平方根容积卡尔曼滤波和初始姿态估计的捷联惯导/全球定位系统组合在线对准法。构建平方根容积卡尔曼滤波器来对初始姿态估计的非线性量测模型进行滤波，估计代表初始姿态转换矩阵的罗德里格参数，并以此求出当前时刻的姿态转换矩阵，从而求出当前时刻准确的姿态。该文分别对制导**系统和车载系统进行了半实物仿真。仿真结果表明，此方法可在25 s左右完成在线对准。其中短距离制导**仿真结果航向角及俯仰角误差在0.1°内，横滚角误差在0.3°内；低成本车载导航系统仿真结果航向角误差在0.2°内，俯仰角及横滚角误差在1°内，可满足制导**及低成本民用车辆的对准需求。
惯性导航 空中对准 全球定位系统(GPS) 姿态估计 非线性滤波 微机电系统(MEMS)传感器 inertial navigation in flight alignment GPS attitude estimation nonlinear filter MEMS sensor
华南师范大学信息光电子科技学院, 广东 广州 510006
为了能够在有振动的环境中精确提取待测物体的相位,提出了一种 基于双时域傅里叶变换的相位提取算法。把一段具有2个干涉周期的时域光强信号分成多段1个周期的子段,进行2次傅里叶变换分离相移器引入的 相移频率和其他干扰频率。模拟和实验结果表明：该算法在不提高系统复杂性和大幅度减少数据获取量的 前提下,显著提高了系统抗干扰能力,与在理想条件下的传统四步相移算法相比,其测量均方根误差可以达到0.062 rad; 所提出方法从采集到待测物体相位的提取完全无须人工干预,有利于实现自动化。
傅里叶光学 相位测量 相移 非线性滤波器 随机噪声 Fourier optics phase measurement phase shift nonlinear filter random noise
1 装备学院研究生管理大队, 北京 101416
2 装备学院航天指挥系, 北京 101416
针对空间高轨目标、微纳卫星等点目标姿态信息难以获取的问题，跟踪了国内外基于光度数据反演目标特征信息的最新动态，分析了目前基于光度数据姿态反演的主要方法及特点。分析结果表明，基于非线性滤波的姿态反演方法能够高精度地反演目标姿态，近实时地解决目标稳定以及机动状态的姿态反演问题，是未来姿态反演的主要方向。在此基础上，进一步剖析了非线性滤波姿态反演需要突破的关键问题，包括形状模型反演、双向反射分布函数模型选取和参数确定以及非线性滤波算法的讨论。
测量 目标识别 光度数据 姿态反演 非线性滤波 点目标 激光与光电子学进展
2016, 53(10): 100002
1 中国科学院西安光学精密机械研究所，陕西 西安 710119
2 中国科学院大学，北京 100049
为解决扩展卡尔曼滤波在处理复杂非线性状态估计时，存在收敛速度慢、估计精度低及数值稳定性差等问题，引入一种改进的平方根容积卡尔曼滤波算法(A-SRCKF)。该算法在容积卡尔曼滤波基础上引入矩阵QR分解、Cholesky分解因数更新等技术，避免了矩阵分解、求逆及求导等复杂运算，极大降低了计算复杂度；并针对系统时变及统计特性未知情况下量测噪声协方差阵难以获取问题，通过引入自适应噪声估计器并结合小波卡尔曼滤波思想，构造出加权量测噪声协方差阵，提高了数值精度及稳定性。将A-SRCKF应用于机载定姿定位系统中，仿真结果表明：该算法有效地提升了估计精度，并且运行速度较快。
平方根容积卡尔曼滤波 非线性滤波 容积规则 数据融合 square root CKF nonlinear filter cubature rule data fusion POS POS
中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
为了实现低成本SINS初始对准, 降低对准过程复杂程度, 提高系统对准精度, 缩短对准时间, 本文引入了EMD滤波技术。首先, 采集IMU输出信号, 根据EMD算法将信号分解为IMF簇, 按照CMSE标准对信号进行重构, 完成信号滤波处理; 接着, 按照AR模型对经EMD滤波前后的数据噪声进行建模; 然后, 分别利用原始信号和EMD降噪后信号进行SINS姿态粗对准; 最后, 根据IMU模型和SINS误差模型, 采用零速对准方式, 完成SINS精对准。实验结果表明：经EMD降噪后的信号粗对准精度为13°, 精对准精度为087 mrad, 精对准收敛时间为200 s。
经验模态分解 光纤陀螺 非线性滤波 初始对准 捷联惯导 empirical mode decomposition fiber gyro nonlinear filter initial alignment strapdown inertial system
1 空军工程大学工程学院，西安710038
2 光电控制技术重点实验室，河南 洛阳471009
针对机载IRST系统被动测距问题，给出了一种简化的UKF(SUKF)算法。算法无需对状态变量进行扩维，对于线性状态方程使用了和卡尔曼滤波相同的时间更新方法，对于非线性测量方程保持了UKF的特征，既继承了UKF的优点又减小了算法的运算量。仿真结果表明，SUKF在测距精度和收敛速度上明显优于EKF，其性能与标准UKF相同但计算耗时少，适合于机载IRST系统被动测距的实时处理。
机载IRST系统 被动测距 非线性滤波 简化UKF算法 airborne infrared search and track system passive ranging nonlinear filter simplified unscented Kalman filter
东北电力大学 自动化工程学院,吉林 吉林 132012
为得到最小方差意义下的光电跟踪目标的最优状态估计,提出将部分状态卡尔曼滤波和非线性系统的一阶线性化思想相结合,构成一种适用于非线性光电跟踪目标的卡尔曼滤波算法,并总结出详细算法结构。同时将此方法应用到非线性测量光电跟踪系统中,并与扩展卡尔曼滤波和U 卡尔曼滤波进行性能对比。仿真实验结果证明,将部分状态卡尔曼滤波和非线性系统的一阶线性化思想相结合是有效可行的,而且其性能明显优于扩展卡尔曼滤波和U 卡尔曼滤波。
卡尔曼滤波 光电跟踪 最小方差估计 非线性滤波 Kalman filter electro-optical tracking minimum variance estimation nonlinear filter
哈尔滨工业大学 超精密光电仪器工程研究所,哈尔滨 150001
为了减小传统跟踪滤波算法线性化误差,提高光电跟踪系统的跟踪速度和跟踪精度,本文在三维空间中,提出了二阶去偏转换测量卡尔曼滤波算法。该算法利用二阶泰勒展开的方法,推导出了光电跟踪系统观测方程的转换测量值误差的均值和协方差矩阵表达式,并对测量误差进行去偏差补偿处理,再经过转换测量卡尔曼滤波,可显著减小传统滤波算法的线性化误差。仿真结果表明,二阶去偏转换测量卡尔曼滤波(SCMKF)算法的跟踪精度优于非去偏转换测量卡尔曼滤波(CMKF)和扩展卡尔曼滤波(EKF),以及unscented卡尔曼滤波(UKF)算法,并且具有更快的收敛速度,和采用统计方法的去偏转换测量卡尔曼滤波(DCMKF)的跟踪精度相当,但计算简单,提高了跟踪速度。
目标跟踪 二阶转换测量卡尔曼滤波 非线性滤波 target tracking second-order converted measurement Kalman filter nonlinear filter
对非线性外推图像增强算法进行分析,充分考虑图像高频分量的局部特征,提出一种新的非线性滤波剪切策略包络阈值剪切算法.改进后的算法使整幅图像的增强趋于均匀化,增强效果显著改善.结合该算法重建得到的高分辨率图像,明显优于只用插值算法得到的结果.
图像增强 高分辨率图像重建 非线性滤波 包络检波. image enhancement high resolution image reconstruction nonlinear filter envelope demodulation.
