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应用全极化辅助天线和Kalman滤波器的旁瓣干扰对抗方法
旁瓣对消 极化 Kalman滤波器 全极化辅助天
2019/4/17
为减小干扰极化方式对旁瓣对消系统的影响，提出一种基于全极化辅助天线和Kalman滤波器的极化域 空域联合抗旁瓣干扰方法。首先对辅助天线进行正交双极化改造，根据极化通道功率优选辅助通道信号，进而利用Kalman滤波器进行闭环旁瓣对消。该方法将旁瓣对消系统看作误差预测滤波器，将优选的辅助通道加权和作为量测，通过迭代修正权值矢量，减小主通道信号与量测的误差，从而消除旁瓣干扰，提高主通道信噪比。仿真实验表...
利用分步Kalman滤波器的自主定轨信息融合算法
自主导航 信息融合 分步Kalman滤波 用户测距误差
2014/4/11
将星敏感器/红外地平仪的天文定轨信息与星间观测进行信息融合是消除基于星间链路自主定轨中星座整体旋转问题的有效途径。针对两种定轨方法精度相差较大导致融合效果较差的问题，提出了一种分步 Kalman 滤波算法。该算法利用星敏感器观测信息能够有效修正旋转参数的特点，将星敏感器观测信息和星间观测信息进行分步处理和最优信息融合以消除自主定轨算法中存在的星座整体旋转误差，提高定轨精度。通过对Walker星座的...
多传感器协同辨识自校正加权观测融合Kalman滤波器
噪声统计估计 辨识 Kalman滤波 加权观测融合
2010/4/22
对于带未知噪声统计的多传感器系统，利用最小二乘法将观测方程统一处理，形成新 的跟踪系统，处理后的观测结果之差可以产生多组新的白噪声序列，利用各组白噪声的相关 函数阵解矩阵方程组，可解得各传感器观测噪声方差〖WTHX〗R〖WTBX〗i。通过状态 方程和观测方 程以及观测噪声估值，利用相关函数，可求得〖WTHX〗ΓQ〖WTBX〗w〖WTHX〗Γ〖WTBX 〗T的估计，进而得到自校...