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拟线性最优平滑滤波及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在普通推广卡尔曼滤波(E.K.F.)的基础上,提出了一种更加适用于非线性状态方程和观测方程的改进的滤波算法--拟线性最优平滑滤波(Q.L.O.S.F.)算法,在求该滤波算法的状态转移矩阵时,加进了二阶导数项,同时线性化的标称值取为单步平滑值,降低了非线性对滤波的影响,提高了滤波精度。通过对某歼击机的仿真飞行试验数据及实测数据的处理,表明该算法比普通推广卡尔曼滤波具有更好的收敛性、精确性。 相似文献
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针对混合线性/非线性模型,提出一种新的递推估计滤波算法,称为准高斯Rao-Blackwellized粒子滤波器(Q-GRBPF)。算法采用Rao-Blackwellized思想,将线性状态与非线性状态进行分离,对非线性状态运用准高斯粒子滤波(Q-GPF)算法进行估计,并将其后验分布近似为单个高斯分布,再利用非线性状态的估计值对线性状态进行卡尔曼滤波(KF)估计。将Q-GRBPF应用于目标跟踪的仿真结果表明,与Rao-Blackwellized粒子滤波器(RBPF)相比,Q-GRBPF在保证估计精度的前提下有效降低了计算复杂度,计算时间约为RBPF的58%;与Q-GPF相比,x坐标与y坐标的估计精度分别提升了45%和30%,而计算时间也节省了约30%。 相似文献
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Rao-Blackwellized粒子概率假设密度滤波算法 总被引:6,自引:1,他引:5
针对多目标跟踪(MTT),提出一种新的基于随机集的滤波算法,称为Rao-Blackwellized粒子概率假设密度滤波算法(RBP-PHDF)。算法运用Rao-Blackwellized思想,通过挖掘分析“混合线性/非线性模型”的结构,采用序列蒙特卡罗(SMC)方法预测与估计概率假设密度(PHD)迭代式中各个目标的非线性状态,并利用非线性状态粒子中包含的信息,使用卡尔曼滤波器(KF)对线性状态进行预测与估计。以更好地估计PHD进而提高各目标状态估计精度。分析与MTT仿真的结果表明,在相同的仿真条件下,与现有序列蒙特卡罗概率假设密度滤波算法(SMC-PHDF)相比,RBP-PHDF在降低粒子维数、减少计算量的同时,有效提升了估计精度。 相似文献
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为了有效地利用飞行器气动参数估计结果,必须同时给出估计结果的不确定度,因此研究了不确定度评价方法.当试验样本较多时,样本标准差具有明确的统计含义,比分散度能够更好地描述参数估计的不确定度.对于单个试验样本,基于不确定度椭球导出的C-R(Cramer-Rao)界是参数估计不确定度最好的理论预测,但利用飞行实测数据得到的C-R界普遍比样本标准差小.鉴于此,通过在低频有色噪声的基础上构造白噪声的方法,得到了一种C-R界修正方法,并通过仿真算例验证了修正方法的正确性.最后,将C-R界修正方法应用于飞行实测数据,得到的修正C-R界与利用多次飞行试验参数估计结果计算的样本标准差比较一致,表明该修正方法能够较好地给出参数估计的不确定度区间. 相似文献
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机载合成孔径雷达(SAR)运动补偿用位置姿态系统(POS)的定位精度直接影响SAR成像的效果。为进一步提高POS的导航精度,提出将模型预测滤波(MPF)与扩展卡尔曼滤波(EKF)相结合的方法应用于POS中。该方法不需要假设模型误差为高斯过程,并能够在线实时估计并修正系统模型,有效解决了MPF算法与系统模型不完全兼容的问题。飞行试验结果表明,该方法的收敛速度和滤波精度均明显优于目前工程应用中的KF和EKF,特别是大大提高了POS的定位精度;同时该算法与线性滤波KF的计算量相当,更好地满足了工程应用对导航精度和实时性的要求。 相似文献
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基于扩展Kalman滤波方法(EKF)、自校准扩展Kalman滤波方法(SEKF)和多模型估计理论(MME),针对工程实际中非线性系统状态方程受未知输入(如突风、故障和未知系统误差等)影响的问题,提出了一种多模型自校准扩展Kalman滤波方法(MSEKF),将多模型自校准Kalman滤波方法(MSKF)的适用范围扩展到了非线性领域。该方法同时采用EKF与SEKF进行计算,根据贝叶斯定理实时分配两者先验估计值的权重,通过加权融合进而得到最终的状态估计。本文方法不仅解决了非线性系统状态方程受未知输入影响时EKF滤波发散的问题,而且在未知输入为零时的滤波精度与SEKF相比也更高,大量数值仿真结果表明该方法精度提升可达4%,具有更强的适应性和鲁棒性。 相似文献
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本文根据最小方差估计和分离算法原理,提出一种新的非线性状态估计和偏差辨识的分离算法。并用此算法确定飞行状态和测试仪器的误差,同时U-D分解保证计算效率和数值稳定性。为了得到数据相容性检验的准确结果,本文采用直接离散化的飞机运动模型,以减小模型误差。通过仿真并在我国两种歼击机上实际应用,结果表明本文所给的算法对不同的初值和噪声统计特性都能得到飞行数据相容性检验的一致结果,并能用于低采样率下的数据相容性检验。 相似文献
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估计理论在飞行数据相容性检验中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
飞行数据相容性检验在飞行试验数据分析中是很重要的。由于飞行试验测量数据中存在着各种过程噪声(如大气紊流)和测量噪声(如尺度因子偏差、常值系统偏差等),这些误差将会导致飞行数据各通道之间不相容。利用估计理论进行飞行状态估计,同时估计出未知的尺度因子,系统偏差,即进行飞行轨迹重构被认为是飞行数据相容性(一致性)检验的强有力的工具。本文利用推广卡尔曼滤波和信息平方根滤波及平滑进行高速飞机飞行数据的相容性检验,提出了飞机纵向运动和全面运动的新模型,通过仿真和实际计算得出满意的结果。 相似文献
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The estimation problem is defined, and a review of how the linear estimation approach of Kalman filtering is extrapolated to form an extended Kalman filter (EKF), applicable for state estimation in nonlinear systems is presented. A mechanization of an EKF variation known as an iterated EKF, offering improved tracking performance, is treated. A streamlined version of an iterated EKF that has a lesser computational burden (fewer operations per cycle or time step) than prior formulations is offered. A nonlinear filtering application example, to be used as a testbed for this new approach, is described, and the detailed modeling considerations as needed for exoatmospheric random-variable radar target tracking are discussed. The performance of the streamlined mechanization is illustrated in this radar target tracking example, and comparisons are made with the performance of an EKF without measurement iteration 相似文献
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The state-space modeling of partially observed dynamical systems generally requires estimates of unknown parameters. The dynamic state vector together with the static parameter vector can be considered as an augmented state vector. Classical filtering methods, such as the extended Kalman filter (EKF) and the bootstrap particle filter (PF), fail to estimate the augmented state vector. For these classical filters to handle the augmented state vector, a dynamic noise term should be artificially added to the parameter components or to the deterministic component of the dynamical system. However, this approach degrades the estimation performance of the filters. We propose a variant of the PF based on convolution kernel approximation techniques. This approach is tested on a simulated case study. 相似文献
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《中国航空学报》2023,36(2):17-28
It is common for aircraft to encounter atmospheric turbulence in flight tests. Turbulence is usually modeled as stochastic process noise in the flight dynamics equations. In this paper, parameter estimation of nonlinear dynamic system with both process and measurement noise was studied, and a practical filter error method was proposed. The linearized Kalman filter of first-order approximation was used for state estimation, in which the filter gain, along with the system parameters and the initial states, constituted the parameter vector to be estimated. The unknown parameters and measurement noise covariance were estimated alternately by a relaxation iteration method, and the sensitivities of observations to unknown parameters were calculated by finite difference approximation. Some practical aspects of the method application were discussed. The proposed filter error method was validated by the flight simulation data of a research aircraft. Then, the method was applied to the flight tests of a subscale aircraft, and the aerodynamic stability and control derivatives were estimated. All the estimation results were compared with the results of the output error method to demonstrate the effectiveness of the approach. It is shown that the filter error method is superior to the output error method for flight tests in atmospheric turbulence. 相似文献
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飞机性能参数预测的不确定性处理 总被引:2,自引:0,他引:2
利用飞机的性能参数对飞机进行故障预报和状态监控是非常重要的。飞机的性能参数不仅具有非线性而且往往包含噪声,使得故障预测结果具有不确定性。针对这些问题,研究了利用非线性支持向量机处理飞机性能参数的预测问题,通过增加线性约束的方式解决了噪声带来的不确定性问题。此种方法不仅提高了预测的精度,而且模型可以利用适用于处理大规模二次规划的序列最小最优化算法进行求解,使得其可以解决大数据量的预测问题。利用仿真数据以及实际飞机性能参数对该方法进行了实验分析,实验结果表明此方法在精度上较不考虑噪声影响的模型有所提高,对于进一步提高飞机故障预测的精度,从而提高飞机的安全性具有重要意义。 相似文献