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针对预警卫星视线(LOS,LIne-of-Sight)测量下对弹道导弹目标的跟踪问题,传统的方法(如EKF)存在易发散、不稳定的现象.引入一种更为稳健和有效的滤波估计算法UKF,其通过特别选取一些样点,给出随机变量经过非线性变化后的均值和方差,从而得到滤波器基于非线性方程的更新,避免了非线性方程的线性化.解析表达了导弹推力加速度值和导弹在重力作用下姿态的变化特性,提出了基于弹体旋转的主动段运动方程.通过Monte-Carlo仿真,与其它算法比较,说明该算法跟踪性能更好,在空间预警系统应用中具有较好的适应能力. 相似文献
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基于极大后验估计原理,提出了一种改进的噪声估计器,以实现对噪声均值和方差的在线估计,抑制滤波器发散。对自适应扩展卡尔曼滤波算法在卫星姿态确定系统中的应用进行了仿真。结果表明新算法滤波精度优于扩展卡尔曼滤波(EKF),与Sage—Husa自适应滤波算法相比,可阻止滤波器发散,提高系统滤波精度。 相似文献
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针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)在系统模型不确定时存在鲁棒性差、精度低的问题,设计了一种基于交互式多模型(IMM)的自适应融合滤波(AFF)算法。IMM\|AFF算法采用两个模型来描述系统结构,且与每个模型相对应的Sage\|Husa滤波器和强跟踪滤波器(STF)独立并行工作,系统的状态估计则是两种滤波器估计的模型概率加权融合。IMM\|AFF算法兼具Sage\|Husa滤波器状态估计精度高和STF对系统模型不确定具有强鲁棒性的优点,克服了两种滤波器各自单独使用时的缺点。将IMM\|AFF算法应用于INS/GPS组合导航系统的仿真结果表明,IMM\|AFF算法的滤波精度和鲁棒性均明显优于目前工程应用中的EKF,特别是大大提高了INS/GPS系统的定位 精度 。
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深空导航系统的状态描述采用轨道六根数还是位置速度是一个重要问题。首先根据两种描述下的非线性特性和空间结构特性,研究了导航算法中涉及的状态方程、观测方程和导航系统适用的非线性Kalman滤波器。然后引入非线性强度理论,分析了两种描述形式对导航系统可观测性的影响,解释了描述形式不同时可观测性不一致现象。最后以深空巡航段导航为例对上述理论进行了仿真验证,结果显示基于适当的滤波器,采用轨道根数描述状态时的导航系统具有较高的导航精度和计算效率。因此深空导航特别是巡航段导航应优先使用轨道根数描述状态,但是在判断系统可观测性时要首先判断非线性强度问题。 相似文献
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给出了捷联惯导系统初始对准时的非线性误差模型,处理非线性系统的传统方法是扩展卡尔曼滤波方法(EKF)即对非线性系统进行线性化后再利用卡尔曼滤波进行处理。而无迹粒子滤波(UPF)是基于蒙特卡罗方法和贝叶斯理论,用加权的粒子表示概率密度函数,通过观测值更新粒子的权值,得到优化的状态估计值和方差,结合无迹卡尔曼滤波(UKF)进行迭代计算,是一种新型处理非线性系统的方法。本文对UPF滤波方法进行研究,运用于捷联惯导系统初始对准的姿态估计,计算机仿真和试验结果均表明了该方法的方位失准角估计精度和收敛速度明显优于传统的EKF。 相似文献
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若我们在极坐极或球坐标系统中得到测量值值,跟踪算法就变成非线性的。作者研究当测量值是在极坐标系统中得到时,跟踪作直线匀速运动目标的问题。文中提出一种与坐标变换、线性化和近似相关的新算法。对变换后的测量值进行预处理,并将其提供卡尔曼滤波器,以得到最后的状态估值。模拟结果证明,对于非线性问题,这一新算法具有其优越性。 相似文献
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建立一种基于TANA(Two-Point Adaptive Nonlinear Approximation)函数的高效稳定非概率型可靠度分析方法。首先,对随机变量采用凸集合非概率多椭球模型进行描述,在可靠度指标法框架下,采用增强混沌控制(Enhanced Chaos Control,ECC)方法,在逼近最佳设计点时,利用两点自适应非线性逼近的TANA2函数拟合强非线性的功能函数,减少了可靠度分析中功能函数的调用次数,有效提高了算法的效率及稳定性。还对不同非线性程度的功能函数进行了可靠度求解以及优化的算例验证。 相似文献
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This paper presents an adaptive unscented Kalman filter (AUKF) to recover the satellite attitude in a fault detection and diagnosis (FDD) subsystem of microsatellites. The FDD subsystem includes a filter and an estimator with residual generators, hypothesis tests for fault detections and a reference logic table for fault isolations and fault recovery. The recovery process is based on the monitoring of mean and variance values of each attitude sensor behaviors from residual vectors. In the case of normal work, the residual vectors should be in the form of Gaussian white noise with zero mean and fixed variance. When the hypothesis tests for the residual vectors detect something unusual by comparing the mean and variance values with dynamic thresholds, the AUKF with real-time updated measurement noise covariance matrix will be used to recover the sensor faults. The scheme developed in this paper resolves the problem of the heavy and complex calculations during residual generations and therefore the delay in the isolation process is reduced. The numerical simulations for TSUBAME, a demonstration microsatellite of Tokyo Institute of Technology, are conducted and analyzed to demonstrate the working of the AUKF and FDD subsystem. 相似文献
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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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