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针对四元数非线性滤波在姿态估计中噪声为非理想高斯分布时随机模型的失配现象,提出了一种基于高斯混合模型的四元数约束容积卡尔曼滤波(GM-QCKF)。讨论了四元数在容积卡尔曼滤波中的加权均值方法,并利用高斯混合模型对高斯分量更新与求和从而精化随机模型,最后通过两步投影理论做归一化限制,有效地改进了四元数约束容积卡尔曼滤波的稳定性。通过仿真测试,表明GM-QCKF可明显提高姿态估计精度;跑车试验验证了GM-QCKF算法在实际应用中精度和稳定性的优势。 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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分析了粒子滤波算法和Unscented卡尔曼滤波算法的原理和算法实现;在状态估计模型中对两种算法的适应性进行了比较。通过实例进行仿真,结果表明粒子滤波算法估计精度比UKF算法高,但是计算量却相对较大。 相似文献
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多传感器加权观测融合自适应UKF滤波器 总被引:1,自引:0,他引:1
对于带有相同观测方程和未知噪声统计的非线性多传感器系统,提出了一种基于Sage-Husa估计的自适应UKF滤波算法.该算法利用导出的平稳随机序列的相关函数估计系统观测噪声方差统计R(j),并证明了其收敛性.进而利用Sage-Husa估计算法得到自适应UKF滤波算法.该方法避免了传统Sage和Husa的自适应滤波算法不能处理Q和R均未知的系统的局限性.为了将多传感器信息加以充分利用,提高滤波精度,本文利用加权最小二乘法(WLS),实现了多传感器加权观测融合自适应UKF滤波器.一个带3传感器非线性系统的仿真例子说明了该算法的有效性. 相似文献
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本文探讨了利用方位矢量和陀螺速率观测信息确定卫星姿态的问题。该问题实际上是一个非线性/非高斯状态滤波问题,因此,经典的基于EKF和UKF算法的姿态滤波器有可能失败,尤其是当初始状态的先验估计不可能精确得知的情况下。近来,粒子滤波理论已经开始应用于姿态确定问题,但是,这类算法往往需要大量的“粒子”,这对有限计算能力来说是一个沉重的负担。为此,本文尝试利用双重滤波方法,在每个序贯估计过程中,将有陀螺姿态确定问题暂时分解为1个四元数估计问题和1个陀螺常漂参数估计问题。本文提出了2个双重滤波器,包括1个姿态确定双重粒子滤波器和1个姿态确定的混合型滤波器。这两者都采用一个相同的四元数粒子滤波器,但在粒子重采样和平滑处理方面,不同于近来提出的类似滤波器。至于陀螺常漂估计,双重粒子滤波器发展了一个辅助粒子滤波器,而混合滤波器中则发展了一个参数UKF滤波器。通过与经典的姿态确定滤波器的仿真比较,证实了本文新提的2个算法的有效性和优越性。
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针对临近空间高超声速再入滑翔目标跟踪问题,提出了一种基于新气动力模型的改进的平方根UKF滤波算法(ISR-UKF)。首先对气动力模型进行了变换。其次,在传统平方根UKF基础上,改用球形无迹变换来计算权系数以及sigma点;改进了平方根矩阵的分解方法;同时为解决矩阵求逆易出现奇异值使滤波失效的问题,提出在协方差矩阵更新中引入多重次稳定因子。最后将该算法分别与基于原气动力的ISR-UKF,基于新气动力的平方根UKF以及基于原气动力的平方根UKF进行仿真比较。仿真表明,该算法具有良好的滤波性能,而且能避免奇异值问题的出现,具有很好的可靠性。 相似文献
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针对弹载SINS/GPS系统的空中对准,提出一种四元数模约束条件下的非线性滤波初始对准算法。首先,利用坐标变换和四元数姿态描述,将传统的强非线性滤波对准问题转化为一个二阶弱非线性滤波问题;其次,采用二阶扩展卡尔曼滤波(EKF)对二阶非线性部分进行处理,得到一种简洁的滤波对准方案;最后,推导了四元数模约束条件下滤波算法的最优实现,及反馈四元数估计结果时的闭环滤波形式。利用车载MEMS IMU/GPS系统,进行了初始对准的地面试验,结果表明,在车辆弱机动条件下,对准算法能够实现姿态和惯性器件误差的快速估计,实现惯导系统的对准。 相似文献
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真航向测量系统初始对准中的UKF应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了“真航向测量系统”(简称TNDS True North Determination System) , TNDS组合中等精度的INS和MS860型GPS系统,应用UKF (Unscented Kalman Filter)最优估计滤波算法,实现的高精度快速初始对准。论文重点推导了TNDS初始对准的非线性误差模型,并实现了TNDS中基于该模型的UKF滤波,TNDS系统的UKF组合初始对准算法最后进行系统试验测试。试验数据表明:采用了UKF滤波后,TNDS的航向初始对准中,航向失准角为25. 时,达到同样的对准精度0.1. , INS自对准时间由原来的2879s缩短为179s;纵横摇的失准角对准到同样的精度内,时间相应的减小了一个量级;同时TNDS速度的发散也得到了抑制。
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针对在空间作匀速直线运动的目标,建立了机载单站无源定位的三维模型。给出了其中的预处理过程和系统状态方程,并采用UKF算法进行滤波处理以提高定位精度。仿真结果表明,模型和算法有效。与扩展卡尔曼滤波(EKF)相比,在初始误差较大时UKF也能快速收敛。 相似文献
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《宇航学报》2017,(1)
为了减小星历表误差对脉冲星导航系统的影响,本文提出了一种针对星历表误差的RKF(Robust Kalman filter)导航定位方法。通过对星历表误差进行分析,得到星历表误差随时间变化的关系。建立带有星历表误差的量测模型,利用Kalman滤波原理进行计算。在Kalman滤波计算的过程中,星历表误差项是未知的,利用矩阵不等式进行处理,最终确定误差协方差的下界,并计算反馈增益得到最终的状态估计值。将RKF方法与UKF和其他两种处理星历表误差的滤波方法分别在绕飞地球和火星的轨道上进行测试并进行对比分析,实验结果表明,提出的方法可以取得到比UKF和其他两种滤波方法更高的定位精度,有效的减小星历表误差对脉冲星导航系统的影响。 相似文献
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针对高精度INS/GNSS组合导航子系统模型为部分非线性的问题,提出了一种新的简化联邦CKF滤波算法。该算法将容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)的计算过程融入到联邦滤波结构框架中,并针对子系统模型存在部分非线性问题,对算法的时间更新过程进行了简化,简化后直接用状态转移矩阵计算一步预测和预测协方差矩阵,避免了采用求容积点近似计算的复杂过程及协方差矩阵分解。最后,建立了INS/GNSS紧组合导航模型,对提出的算法进行了仿真验证,将仿真结果与联邦UKF算法、联邦CKF算法进行对比。仿真结果表明,相比于联邦UKF和CKF算法,所提算法在保证滤波精度的情况下,有效减小了计算量,改善了组合导航系统的性能。 相似文献
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无陀螺卫星姿态的二阶插值非线性滤波估计 总被引:2,自引:2,他引:2
采用四元数作为姿态描述参数,提出了一种确定无陀螺卫星姿态的新方法,即二阶插值非线性姿态估计算法,它能够利用星敏感器提供的矢量观测信息准确地估计三轴稳定卫星的姿态。这种姿态估计算法的实现非常简单,其运算量与传统的扩展卡尔曼滤波姿态估计算法相当,但滤波性能却与基于二阶泰勒级数近似得到的非线性姿态估计算法一致。而且,在二阶插值非线性姿态估计算法中,不会遇到由四元数正交约束所造成的协方差阵奇异性问题。 相似文献