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针对在被动方式下进行目标定位时滤波收敛速度慢和估计精度不高的问题 ,本文介绍了一种反馈修正推广卡尔曼滤波算法。通过引入可观性弱的距离及距离变化率的估计值作为反馈变量 ,作为虚拟观测变量对系统状态进行二次估计 ,可以大大提高算法的收敛速度 ,本文对该算法进行了详细的推导并将其应用于目标被动定位估计器设计中。仿真结果表明 ,该算法在收敛速度 ,估计精度以及稳定性方面都优于原有的卡尔曼滤波器 相似文献
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相位差的估计精度是影响深空网天线组阵中信号合成性能的关键因素。利用天线组阵S UMPLE或SIMPLE相关算法中相位差估计值之间的几何关系,提出了相位差变化率的最小二乘 估计,并在此基础上提出了相位差的递推最小二乘滤波方法。经过理论分析和仿真实验表明 ,所提出的方法能够大大提高相位差的估计精度;对于给定的例子,估计精度提高了接近两 个数量级。相位差经滤波后,天线阵的信号合成性能显著增强,从而大大提高对深空通信中 微弱信号的数据接收能力。
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针对智能无人系统的定位与地图构建问题,提出一种基于粒子滤波的双目视觉惯导SLAM(即时定位与地图构建)方法。算法基于传统粒子滤波思想设计实现,后端处理时仅对位姿状态量进行滤波,有效解决了传统算法的维度爆炸问题,减少计算量的同时保证一定的精确度,兼顾SLAM算法精确性和即时性的要求。实验结果表明,方法整体定位精度相对误差低于5%,在光照条件适宜的小型场景效果更佳,误差低于3%,能够达到分米级精度,证明了SLAM方法能够完成SLAM系统的要求,实现即时定位与地图构建功能,具有一定的准确性、稳定性和鲁棒性。粒子滤波能够应用于视觉惯导SLAM领域并达到较高的精度要求。 相似文献
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针对高超声速滑翔飞行器再入轨迹优化问题,提出一种基于稀疏差分法和网格细化技术的快速、高精度求解方法。该方法应用局部配点法将再入轨迹优化问题转化为非线性规划(NLP)问题,从两方面提高轨迹优化的效率和精度。一方面,引入一种高效的稀疏差分法计算NLP的一阶偏导数,提高NLP的求解效率;另一方面,提出一种基于新型广义二分网格的网格细化算法调整离散节点的数量和分布,使得方法能够采用较少的节点数目取得较高的优化精度,从而减小NLP的规模和计算量。应用该方法求解了高超声速滑翔再入轨迹优化问题,仿真结果表明所述方法能够快速生成一条严格满足各种约束的最优三维再入轨迹。在此基础上,研究了滑翔飞行器的再入落点区范围,进一步检验了该方法的有效性。 相似文献
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针对高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)算法在传递对准中的应用问题,提出综合运用多变量函数泰勒级数展开和计算复杂度分析的性能评估方法。基于高阶球面-径向容积准则建立HCKF算法模型,并对其估计精度和计算量进行量化和对比分析:HCKF具有5阶泰勒级数展开精度且计算复杂度为O(n 4),综合性能优于高斯厄米特积分滤波(GHQF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)。将三种非线性滤波算法应用到舰机大失准角传递对准系统中,摇摆台试验结果表明:HCKF的估计精度比UKF高17%,计算量比GHQF小2个数量级,与HCKF性能评估结果一致。 相似文献
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针对低成本皮纳卫星姿态确定系统在质量、体积、计算量以及能耗等方面的限制问题,本文基于区间分析理论提出了卫星姿态区间化描述方法并建立了运动学区间化方程,提出了基于盒粒子滤波(BPF)的皮纳卫星姿态确定算法。该算法首先采用双矢量算法对太阳敏感器和磁强计得到的量测进行姿态解算,并将解算出的姿态四元数作为伪量测值输入传递给BPF,从而降低敏感器噪声对估计精度的影响。仿真实验表明,相比于传统粒子滤波的姿态确定算法,本文所提出的BPF姿态确定算法能够在保证姿态确定精度的同时大幅缩短算法运行时间。 相似文献
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自适应渐消EKF方法及其在卫星跟踪中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对在系统不能确切建模或模型误差随时间改变等场合下,传统扩展卡尔曼滤波方法及其改进算法估计误差较大甚至引起滤波发散等问题,将基于新息序列对状态噪声协方差矩阵实时估计的方法引入到渐消EKF中,提出了一种自适应渐消扩展卡尔曼滤波方法,推导了相关公式并详细给出了新方法的计算流程。采用单星对卫星仅测角被动定轨跟踪的例子对算法性能进行了对比分析。仿真结果表明,与传统EKF方法及其改进算法相比,该方法在估计精度、滤波收敛速度以及对初始状态误差的适应性等方面,显著提高了非线性滤波器的性能。 相似文献
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高动态环境下北斗二号导航信号具有较高的非线性特性,载波参数估计难以保证较高的精度。在分析高阶非线性载波模型的基础上,提出了一种基于平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)的自适应滤波算法,对载波相位及其三阶导数进行估计。该算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,且在迭代滤波过程中,利用移动窗口法通过最新量测信息来改进过程噪声和量测噪声的协方差阵,可获得较高的估计精度。仿真结果表明,相比EKF和SCKF,本文提出的方法具有更高的估计精度和更快的收敛速度。 相似文献