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针对存在传感器偏差的多传感器组网系统跟踪机动目标的问题,把目标状态与传感器偏差进行解耦估计,提出了一种基于交互多模型的两阶段扩展Kalman滤波(IMM-TSEKF)算法。由于传感器观测方程的非线性,文中采用了两阶段扩展Kalman滤波器(TSEKF),针对机动目标,把IMM算法与TSEKF算法相结合用于目标跟踪与空间配准。此外还对算法的时间复杂度进行了分析,并以螺旋机动战术弹道导弹为目标进行组网空间配准与目标跟踪。仿真结果表明,相比于常规的基于交互多模型的增广Kalman滤波(IMM-ASEKF)算法,该文算法在估计性能相当的情况下,减小了计算的复杂度,提高了计算效率,更易于工程实现。 相似文献
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近地卫星磁测自主导航算法研究 总被引:8,自引:2,他引:8
地磁场具有较为完善的数学模型,而地磁场矢量是卫星位置的函数,利用三轴磁强计的测量信息即可实现近地卫星的自主导航。本文提出了采用UKF(Unscented Kalman Filter)滤波作为处理磁测自主导航问题的滤波算法。基于unscented变换,UKF滤波算法能够给出更精确的均值和协方差的估计,从而带来更高的精度。本文以地磁场矢量为测量量,进行了数学仿真。仿真结果表明:经UKF滤波后,卫星总的位置误差在1km(3σ)以内。通过比较可知,该方法比传统的扩展Kalman滤波(EKF)有更好的收敛性和更高的精度。 相似文献
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针对空间在轨服务任务中的非合作目标相对位姿测量问题,提出一种目标可测部位点云的智能配准方法。首先,通过Straight Through滤波算法对半物理仿真平台采集得到的点云进行目标提取,以消除背景数据等杂乱信息;其次,改进PointNetLK神经网络点云配准算法,将提取后的点云数据作为输入,从而获得初步配准结果,解决非合作目标先验信息缺失导致的无法配准问题;最后,建立基于位姿图的优化模型,以降低配准误差,提高配准精度。实验结果表明,与传统迭代最近点(ICP)算法相比,配准综合误差从6.3598降低到1.7291,精度提高约 72.81% 单次耗时从33.16 s降低到4.2 s,效率提升约87.33%,与当前SM ICP等其他算法相比,也具有一定的优势。 相似文献
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图像配准是红外图像处理技术的前提,广泛应用于成像制导、光电侦查及工业实时监控等领域。考虑红外图像的实时配准需求,利用对数极坐标图像的尺度、转不变特性,将配准过程从直角坐标空间引入到对数极坐标空间,提出了基于双投影策略的配准算法,将二维空间的配准参数估计转换成两个一雏曲线的空间距离估计。此算法在保证尺度变化及旋转的匹配精度条件下,轴向投影统计大大降低匹配计算量。 相似文献
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GPS/速率陀螺组合Kalman滤波姿态确定算法研究 总被引:1,自引:1,他引:1
建立了GPS/速率陀螺组合姿态估计系统的模型,研究比较了三种典型的Kalman滤波姿态确定算法:状态扩充法、量测量求差法和时变噪声估计跟踪自适应滤波算法。给出了某航天器采用GPS/速率陀螺组合姿态确定的仿真计算结果,并对结果进行了分析。结果表明,与传统Kalman滤波算法比较,时变噪声跟踪自适应滤波算法和量测量求差滤波算法能较好地消除GPS测量中相关时变噪声的影响,提高姿态确定的精度;而且时变噪声跟踪自适应滤波算法能很好地消除由于噪声统计性能的不确定性对Kalman滤波的影响,提高姿态确定系统的性能。 相似文献
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针对低低跟踪(SST-LL)重力测量卫星K频段测距(KBR)系统相位中心在轨标定问题,提出了一种应用预测卡尔曼滤波算法的KBR系统在轨标定算法。首先,以磁力矩器和姿态控制喷气发动机为执行部件,对一颗卫星施加一定的组合力矩,使其绕另一颗卫星进行周期性姿态机动;然后,将星敏感器数据代入预测卡尔曼滤波算法中估计出卫星姿态;最后,根据KBR系统观测值与卫星姿态角之间的关系,利用扩展卡尔曼滤波算法估计出KBR系统相位中心的位置。数值仿真结果表明:KBR系统相位中心可以被实时估计,当存在较大的卫星姿态动力学模型误差时,KBR系统相位中心的标定误差仍在0.3mrad以内,证明此算法估计精度较高且鲁棒性强。 相似文献
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组合导航系统中,卡尔曼滤波算法的估计特性依赖于精确的系统模型和准确的外观测数据.任何一个条件不满足将导致滤波精度下降甚至发散.为此,本文引入进化神经网络和自适应卡尔曼滤波技术.仿真结果证明,文中所提算法能够有效克服常规卡尔曼滤波的缺点,并保持较高的精度. 相似文献
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