摘要：基于自适应卡尔曼滤波器研究了智能电网假数据注入攻击检测问题.首先通过给出电网的状态空间模型,对两种攻击进行描述:随机攻击和假数据注入攻击.其次,研究表明常用的卡方检测器可以有效检测随机攻击,但无法检测出隐蔽假数据注入攻击.由此进一步在分析假数据注入攻击隐蔽性的基础上,考虑实际噪声变化的影响,提出基于R,Q自适应动态估计的卡尔曼滤波器的方法检测此类攻击,给出其设计过程,并对隐蔽假数据注入攻击提出了检测判断方法.最后进行Matlab仿真实验,验证了提出的隐蔽假数据注入攻击检测方法的有效性.

摘要：采用捷联惯导/卫导松组合导航系统的低成本制导弹药在执行任务时,卫星导航信号闪烁、断续、丢失等情况时有发生,严重降低了导航精度。为解决卫导信号短时缺失条件下的精确导航问题,提出了一种基于虚拟运动状态预测和自适应卡尔曼滤波器的卫导信号补偿导航方法。首先,建立卫导接收机正常工作时的状态与量测方程,构建三维空间下弹药制导过程的动力学模型。其次,根据制导律与动力学特性预测制导弹药的虚拟运动状态,并将其输入卡尔曼滤波器,在一定程度上替代卫导信号。最后,设计一种自适应卡尔曼滤波器,该滤波器可根据新息序列实际协方差与理论协方差的不匹配度自动调节增益。仿真结果表明,在卫导信号短时缺失的情况下,相比基于扩展卡尔曼滤波器的松组合导航方法,所提方法可将平均定位精度提升55%以上,为卫导信号短时缺失条件下的组合导航提供新思路。

摘要：设计了微惯性测量单元/卫星导航(MIMU/GPS)组合导航系统原理样机。针对低成本MIMU/GPS组合导航中的Kalman滤波器设计滤波参数(包括系统噪声方差阵Q和测量噪声协方差阵R)影响的问题,系统的分析了Kalman滤波器参数的选取对系统状态变量的估计精度和收敛性能的影响。根据分析设计了自适应估计技术的Kalman滤波器。试验结果表明:对于低成本MIMU/GPS组合导航采用自适应估计技术估计可得到满意的性能,在静态条件下,位置精度优于5 m(标准差),速度精度优于0.1 m/s;系统提供水平姿态角精度优于0.2°;航向角精度优于0.5°(磁罗盘辅助)。

摘要：为了解决六维力传感器输出信号不可避免地会被随机噪声干扰而造成准确性不佳的问题,从力传感器的简化模型出发,设计了一种基于自适应卡尔曼滤波和滑动平均值滤波的混合滤波算法。采用改进的卡尔曼滤波算法,引入渐消因子来加大当前观测量的权重,减小初始偏差带来的影响,同时将新息方差引入卡尔曼增益中来动态调整预测模型,降低过程噪声和测量噪声的干扰。最后进行滑动平均值滤波处理,得到最终的滤波数据。实验比较结果表明,混合滤波算法性能更好,有效地滤除了干扰信号,提高了传感器输出信号的稳定性和平滑性。

摘要：针对自旋弹体低成本制导律设计问题,提出了一种基于落点预测的新型制导律设计方法。采用随机机动模型和自适应卡尔曼滤波器估计弹体的飞行状态,并解析求解弹体落点预测值,根据落点预测值与目标的偏差生成制导指令。该制导律不依赖于弹体气动参数和弹体运动方程的在线数值求解,避免了常规基于落点预测的制导律所带来的在线计算成本。根据自旋火箭弹的非线性数学模型,通过数值仿真检验了所提制导律在标称参数条件和参数受扰条件下的性能。通过与比例制导律进行制导性能对比,结果表明:所提制导律的制导性能在绝大多数情况下优于比例制导律。

摘要：研究利用多模型来逼近系统的动态性能,基于多模型设计组合导航系统的多模型自适应卡尔曼滤波器。通过仿真研究表明,在多模型自适应估计和交互式多模型滤波均克服了单一滤波由于外部扰动所造成的滤波误差过大甚至发散的问题。多模卡尔曼滤波器对组合导航系统能达到理想的控制精度、跟踪速度以及稳定性。研究表明,运用多模卡尔曼滤波能改善系统的瞬态响应,覆盖大范围的参数不确定性。