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传统的联邦滤波器故障检测算法一般是针对线性系统模型提出的,现在非线性条件下对算法进行推广,推导了针对非线性模型的状态χ~2故障检测算法,并对其进行改进,提出一种基于融合状态递推的新型联邦滤波故障检测算法。该算法利用联邦滤波器的全局最优融合状态通过状态递推器获得融合状态递推,再由各子系统通过非线性滤波得到的状态估计与融合状态递推之间的残差构造检验量,进行故障检测。由于全局最优融合状态的精度要高于局部滤波值,故相比于传统联邦故障检测法,该算法的检测灵敏度更高;最后设计了一组仿真实验,验证了该检测算法的有效性。 相似文献
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一种多模型自适应联邦滤波器及其在INS/CNS/GPS组合导航系统中的应用 总被引:10,自引:0,他引:10
本文介绍一种基于多模自适应估计的联邦滤波器的原理和特点。设计了INS/CNS/GPS组合导航系统的联邦滤波算法 ,并首次将多模自适应估计方法运用到联邦卡尔曼滤波器中。此外 ,联邦滤波器算法中采用自适应调整信息分配系数的方法。仿真结果表明 ,与采用单一模型的联邦滤波算法相比 ,多模自适应方法与联邦滤波方法结合使用能大大提高导航系统的精度和可靠性。 相似文献
3.
本文以信息分配原则为基础,提出了一种对联邦滤波器中信息分配因子进行最优配置的方法,并运用多个传感器对某一测试量进行仿实验,证明通过这种信息分配因子的配置方法获得的融合精度得到了很大的提高。 相似文献
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基于最优融合估计理论,给出并证明了多敏感器组合姿态确定系统状态最优融合估计形式。设计了基于信息分配的多信息融合联合滤波器结构和算法,分析估计性能,讨论了决定联合滤波器融合的性能信息分配因子选择方法,提出了一种基于协方差阵特征值平方分解的动态自适应信息分配因子确定方法。以某卫星多姿态敏感器组合测量为例,推导了卫星姿态确定的误差状态方程和各子系统的量测方程及观测阵。仿真结果表明:采用联合滤波器对多敏感器卫星姿态确定系统进行信息融合能改善定姿精度,有效抑制滤波发散,并提高整个系统的运算与收敛速度。 相似文献
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《固体火箭技术》2013,(3)
针对空间转移飞行器的工作环境和特点,分析了捷联惯性导航系统(SINS)、GPS和星敏感器(SS)的优缺点,提出了基于SINS/GPS/SS的空间转移飞行器自主导航系统的信息融合方法,该方法可取长补短,将GPS定位和星敏感器定姿精度高的优势辅助于捷联惯导系统,建立了组合导航滤波模型,利用联邦滤波组合导航中各子滤波器没有私有状态变量的特点,改进了联邦Kalman滤波器,可动态地选取并优化信息分配因子,便于实时处理。仿真结果表明,改进的联邦滤波算法能充分运用各导航系统的信息进行信息互补和信息融合,比传统的联邦滤波算法有更高的估计精度,可满足空间转移飞行器长时间的自主导航要求,是一种较理想的自主导航方案,具有重要的工程应用价值。 相似文献
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提出了一种适用于空间机器人在轨对非合作目标进行测量的“激光测距仪+可见光 测角相机”组合的联邦卡尔曼滤波相对导航算法。分析了激光测距仪和可见光相机进行非合 作目标测量时存在的问题,为此设计了一套包括分别基于测角信息和测距信息的子滤波器, 以及进行子滤波器数据融合的主滤波器在内的联邦卡尔曼滤波器,并提出了具体的判据来对 子滤波器进行“条件重置”。仿真实验数据表明该联邦卡尔曼滤波器能够在部分目标测量设 备的输出出现暂时故障情况下输出较为平稳的相对导航数据,并且滤波算法具有较好的容错 性。
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联邦滤波器在卫星姿态估计中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
本文介绍了由惯性器件、GPS姿态传感器、太阳敏感器、地球敏感器组成的卫星姿态测量系统 ,利用联邦滤波器对载体姿态进行分散化估计 ,计算机仿真表明该方案不仅有与集中滤波器相当的精度 ,且容错性好。在本文给出的系统中 ,选取不同的信息分配因子进行联邦滤波器的设计 ,可以获得不同的子滤波器性能 ,以利于故障诊断。 相似文献
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INS/GPS/TERCOM组合制导系统中的信息融合方法研究 总被引:10,自引:1,他引:10
提出由坐标变换、误匹配检测和卡尔曼滤波三个单元构成的一种新型INS/GPS/TERCOM系统优化结构,并对INS/GPS/TERCOM组合系统自适应联邦滤波信息融合和分散式信息融合两种算法分别进行了研究,将这两种算法与传统的集中滤波算法进行了比较。结果表明,系统无故障情况下三种方法精度相同;而在有故障情况下自适应联邦融合法优于另两种方法。 相似文献
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This paper focuses on the information fusion problem of integrated autonomous orbit determination using the observations from inter-satellite-link (ISL), X-ray pulsars and star sensors. A step Kalman filter structure is proposed to solve the information fusion problem of multiple subsystems that have greatly different filtering precision. The subsystems are grouped according to their measurement accuracy and the state parameters and covariance matrix of a group can be calculated using the federated filter structure and propagated to the next group step-by-step. Simulation results show that the mean user range error (URE) of the constellation will be less than 1.5 m in 60 days using the step Kalman filter structure for information fusion. And it has better performance than the federated structure in dealing with information fusion of the astronomical observations and the ISL ranging measurements in integrated autonomous orbit determination. 相似文献
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多传感器组合导航系统分层融合算法 总被引:8,自引:0,他引:8
从信息融合角度来看,目前在组合导航系统中广泛应用的联合滤波算法居于两级式分布式融合结构。而分层融合结构作为多传感器信息融合的另一种重要的模式,在组合导航系统中应用尚未见报道。本文研究了多传感器组合导航系统的分层融合算法,重点与联合滤波算法进行了比较。以定理的形式证明了在一定条件下分层融合算法与联合滤波算法的等价性问题。进而提出了分层融合算法的部分反馈模式。仿真结果表明,部分反馈模式的有序分层融合算法可有效地应用于多传感器组合导航系统。在相同的容错能力和计算复杂性下,可以得到优于联合滤波的导航信息融合结果。 相似文献