抗干扰滤波方法及在偏振组合导航系统的应用研究

发布时间：2017-12-10 18:21

  本文关键词：抗干扰滤波方法及在偏振组合导航系统的应用研究

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【摘要】：抗干扰滤波作为多源干扰系统的干扰估计与抑制方法,在学术界和工业界得到了越来越多的关注,已在航空航天领域得到了实际应用,成为信息融合领域研究的热点,但目前仍存在大量科学问题亟需解决和突破。本论文主要针对含多源干扰的偏振组合导航系统,研究抗干扰滤波器设计问题,并应用于初始对准过程中。研究了含有未知干扰和量测缺失的抗干扰滤波器设计问题；针对惯性导航系统的初始对准问题,研究了一类由卡尔曼滤波与干扰观测器构成的抗干扰滤波器设计问题；针对仿生偏振传感器标定与补偿,研究了多源误差分析、传播机理与标定等问题；针对偏振/惯性组合导航系统的初始对准过程,应用了基于干扰估计的三步信息滤波方法。本文主要的研究成果和贡献如下：一、研究了一类含有未知干扰/输入的随机线性系统的估计问题。针对初始状态未知的干扰和状态估计问题,给出了三步迭代信息滤波器的设计方法,解决了基于信息矩阵传播的干扰和状态估计问题。针对量测信息缺失情形下的干扰和状态估计问题,提出了含量测缺失的三步迭代信息滤波器,探讨了所提出滤波器的稳定性分析。建立了所设计滤波器与现有的滤波器之间的联系。二、针对一类非线性随机系统中存在的可建模干扰、范数有界干扰和测量噪声等多源干扰,以及量测缺失现象,研究了多源干扰情形下的控制器设计问题。在二元随机伯努利分布模型描述下,针对非线性函数已知和未知两种情形,设计了含量测缺失的抗干扰滤波器,给出了基于干扰估计与补偿的控制器,借助于LMI给出了增广系统p阶矩稳定的充分条件。三、针对静基座初始对准问题,依据初始对准中未知状态的收敛速度差别,将待估计状态分为两部分：收敛较快的状态借助于卡尔曼滤波估计,收敛慢的方位失准角使用干扰观测器估计,由此提出了基于卡尔曼滤波的干扰估计方法。针对10-状态和5-状态两类误差模型,解决了方位失准角收敛速度慢的估计问题。四、针对仿生偏振传感器的偏振信息提取过程中存在的多源干扰,分析了三类物理源干扰：安装误差、尺度因子和测量噪声等,建立了多源干扰模型下的偏振度和偏振方位角计算模型,分析了安装误差和尺度因子等于扰对偏振信息计算的误差传播机理及影响。五、针对偏振／惯性组合导航系统的静基座初始对准问题,引入偏振信息辅助惯性导航系统实现快速和高精度的初始对准。针对单组偏振传感器,给出了一维非线性的量测模型。针对两组相互垂直的组偏振传感器建立了三维线性量测模型。基于三维线性量测模型,应用了基于干扰估计的三步迭代信息滤波方法,通过与传统的卡尔曼滤波方法对比发现,所提出方法的有效性和可行性。
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN967.2

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本文编号：1275443