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基于自适应采样滤波器的临近空间飞行器姿态确定 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高临近空间飞行器的姿态估计精度和稳定性,研究了捷联惯性导航系统与星敏感器组合定姿方法和滤波融合算法.首先给出了临近空间飞行器的高精度姿态确定方案及其模型,然后针对一般采样型滤波器自适应能力有限的缺点,推导了一种能在线自适应估计过程噪声和量测噪声协方差阵的自适应采样滤波算法,该算法融合了自适应估计和非线性滤波各自的优点,不仅能对姿态确定系统的非线性滤波问题进行高精度估计,而且估计结果具有较强的鲁棒性,最后进行了仿真实验.实验结果表明本文方法达到10角秒的定姿精度,其滤波精度和稳定性均满足临近空间飞行器的定姿要求. 相似文献
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一种改进的INS/GPS组合导航鲁棒H∞多重渐消容错滤波算法 总被引:2,自引:0,他引:2
在对适用于INS/GPS组合导航的H∞滤波方法进行了深入研究基础上,提出了一种改进的H∞多重渐消容错滤波算法.首先给出了H∞滤波算法,然后对渐消记忆滤波方法进行了有效的改进,提出了多重渐消因子矩阵对称加权的滤波算法和残差归一化的多重渐消滤波方法,有效避免了残差量级差别所导致的残差检测失效和修正作用失配,最后提出了一种双重故障检测的容错策略,构造了改进的鲁棒H∞容错滤波器.仿真结果表明,改进的H∞容错滤波方法较常规Kalman滤波对系统模型和噪声的不确定干扰具有很强的鲁棒性,在有色噪声情况下具有高于常规Kalman滤波的精度,对于故障具有较强的检测能力和较好的组合效果,更加贴近于工程应用需求. 相似文献
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GPS/速率陀螺组合Kalman滤波姿态确定算法研究 总被引:1,自引:1,他引:1
建立了GPS/速率陀螺组合姿态估计系统的模型,研究比较了三种典型的Kalman滤波姿态确定算法:状态扩充法、量测量求差法和时变噪声估计跟踪自适应滤波算法。给出了某航天器采用GPS/速率陀螺组合姿态确定的仿真计算结果,并对结果进行了分析。结果表明,与传统Kalman滤波算法比较,时变噪声跟踪自适应滤波算法和量测量求差滤波算法能较好地消除GPS测量中相关时变噪声的影响,提高姿态确定的精度;而且时变噪声跟踪自适应滤波算法能很好地消除由于噪声统计性能的不确定性对Kalman滤波的影响,提高姿态确定系统的性能。 相似文献
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Kalman滤波在组合导航中的应用已很广泛,但是,在系统不确定情况下,误差出现发散,精度下降,采用的基于Riccati方程的H∞滤波技术对系统噪声的不确定性则具有一定的鲁棒性,但性能参数选取仅能凭经验而无系统的方法,给工程实践带来一定困难.根据现代控制理论最优控制理论思想,使用凸优化技术设计鲁棒混合H2/H∞滤波器融合高精度的GPS和CNS量测信息,解决系统不确定性问题,通过在惯性/卫星/天文组合系统中的半物理数据仿真进一步对混合H2/H∞滤波和H∞滤波算法进行了比较.仿真结果表明,真实器件噪声情况下,鲁棒混合H2/H∞滤波算法明显具有良好的精度. 相似文献
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为降低天文光谱畸变误差对多普勒测速导航精度的影响,设计结合非线性Sage-Husa噪声估计器及抗差扩展卡尔曼滤波器(Robust Extend Kalman Filter,REKF)的自适应滤波算法。当系统模型可靠时,抗差滤波能够通过预测残差判断异常量测并降低其权重;当系统模型噪声先验信息不准确时,通过Sage-Husa噪声估计器估计系统噪声协方差阵Q阵,以保证抗差滤波的效果。此外,结合多普勒测速导航及X射线脉冲星导航进行组合导航,以提高位置估计精度。仿真结果表明,该算法能够在系统模型噪声先验信息不准确的情况下有效控制光谱畸变造成的量测误差对导航精度的影响。 相似文献
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预测滤波算法在微小卫星姿态确定中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论了利用卫星姿态动力学与矢量观测信息融合确定卫星姿态的方法。引入基于模型误差最小准则的预测滤波算法,实现对未知扰动的实时辨识与估计,克服模型误差影响。针对预测滤波算法存在模型误差加权阵依赖经验选择的不足,提出了模型误差加权阵偏小设计准则,使预测滤波算法对模型误差的估计引入高频分量,根据卫星姿态机动速度远小于高频噪声的事实,采用FIR数字滤波器滤除由高频分量引入的噪声,放宽了模型误差加权阵的设计范围。仿真表明:应用该设计准则的预测滤波算法与优化模型误差加权阵的估计效果相当,且滤波精度对模型误差加权阵参数的选择不敏感;该法也克服了优化模型误差加权阵在滤波初始时刻的振荡。 相似文献
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精确制导武器在近几次局部战争中显示了超常的作战能力.为了实现高精度制导,多种传感器的综合制导方式已在精确制导武器上广泛运用.如何充分发挥各种传感器的优势进行实时融合制导,是多传感器制导的技术难点.本文着重分析了目前各种制导方式、多传感器制导中存在的不足,讨论了基于先验和专家系统综合评估决策的多种制导方法的加权融合制导方法.给出了一种加权融合算法,该算法是基于某种导弹的仿真实时融合算法.该方法适用所有的制导方式,更适于多传感器融合复合精确制导武器,已在多种类型的地面跟踪测量设备上进行了验证,证实了该方法切实可行.在多种传感器和信息处理方法高度集成的未来,相信会得到更广泛的运用. 相似文献
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基于反馈线性化的动能拦截器姿态控制研究 总被引:6,自引:0,他引:6
动能拦截器进入末制导阶段时经常需要进行大角度姿态机动,这时拦截器姿态控制系统具有非线性、强耦合、多输入多数出(MIMO)的特点。现针对动能拦截器模型的非线性和不确定性,提出PID神经网络自适应逆控制方法对拦截器飞行姿态进行控制。首先基于精确反馈线性化方法将系统解耦成三个独立的子系统,然后应用基于PID神经网络的自适应逆控制方法分别设计每个子系统的姿态控制器。该方法将PID神经网络控制与自适应逆控制相结合,对于拦截器姿态控制系统中的建模误差以及外部干扰具有较强的适应能力。仿真结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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带末端攻击角约束连续有限时间稳定制导律 总被引:4,自引:0,他引:4
针对制导武器末端攻击角约束与末端弹道尽可能平直的要求,应用有限时间控制方法,设计了具有末端攻击角约束的连续有限时间稳定制导律,使闭环制导系统在有限时间内视线角速度收敛到零和视线角收敛到期望值。通过非线性控制系统的有限时间稳定齐次性理论对该制导律进行了分析,证明了闭环制导系统的视线角速度和视线角全局有限时间稳定特性,并基于有限时间Lyapunov稳定性理论给出了闭环制导系统有限停息时间的表达式。在实例应用仿真中,比较了该制导律与最优制导律的制导性能,检验了该制导律在不同作战任务下的制导效果。仿真结果证实了该制导律的有效性和鲁棒性。 相似文献
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精确制导武器虚拟样机技术是进行精确制导武器研究的一项关键技术。本文充分考虑到建立一体化、通用化的虚拟样机系统支撑平台的需要,选取景象匹配技术作为精确制导技术的研究对象。研究过程中重点讨论了虚拟样机系统的组成、方案及算法分析、算法仿真试验、试验结果分析、系统集成等问题。其中,精确制导算法仿真的试验结果揭示了典型匹配算法的抗干扰能力和各种主要因素对匹配结果的影响规律,与理论分析一致;系统集成过程中详细分析了控制流、数据流与系统集成的组织过程和方法;最后对整个精确制导武器虚拟样机系统的研制工作进行了总结。 相似文献