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981.
针对机动目标跟踪巾扩展卡尔曼算法(EKF)收敛速度慢、跟踪精度低的问题,基于粒子滤波(PF)和辅助粒子滤波(APF)的基本思想,结合目标先验信息将速度约束条件加入到跟踪过程巾,对辅助粒子滤波算法进行了仿真分析,与扩展卡尔曼进行仿真对比,分析了跟踪性能和误差。仿真结果表明,对机动目标跟踪问题,辅助粒子滤波不仅解决了扩展卡尔曼线性化困难难题,与EKF相比还具有收敛速度快,跟踪精度高的优点。 相似文献
982.
983.
984.
985.
利用到达方向(DOA)和多普勒频率(DF)建立了固定单站对空中运动辐射源的无源定位与跟踪模型,推导了该模型下的伪线性测量方程,用伪线性卡尔曼滤波(PLKF)算法实现了定位与跟踪;在此基础上用k时刻的状态估计值代替一步预测值对该算法进行了改进;最后与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行比较。仿真结果表明,改进的PLKF算法具有更快的收敛速度和更高的收敛精度,PLKF算法克服了EKF算法的一些缺点。 相似文献
986.
987.
988.
月球车自主导航系统是其完成月球探测任务的基础和关键,因此针对月球车导航的特殊要求设计了一种基于天文导航与航位推算相结合的月球车自主导航方法.首先根据月球车运动模型建立了系统的状态方程,然后利用太阳敏感器测量的太阳高度和方位角为观测信息建立了天文子导航系统,以航位推算系统输出的航向角速率和月球车行进距离为观测信息建立了DR子导航系统,并采用了联邦卡尔曼滤波实现导航信息的最优估计和信息综合以增加导航系统的可靠性和容错能力.最后,通过计算机仿真证明该方法具有很好的位置和航向估计精度,同时该方法有效提高了月球车导航系统的可靠性和容错能力,是解决月球车自主导航问题的一种有效而实用的方法. 相似文献
989.
极地科考小型无人飞行器 总被引:1,自引:0,他引:1
针对小型无人飞行器在极地科考中的抗风扰动问题,通过神经网络改进卡尔曼滤波算法,提高小型无人飞行器对环境的适应性.基于小型无人飞行器自身状态信息与误差信息,在线调整系统的量测噪声和估计参数,提高信息融合精度;利用矢量域方法构建轨迹跟踪控制算法,基于目标航迹在线调整航向,提高小型无人飞行器在顺风、逆风、转弯的飞行品质和压航线精度.经过大量的仿真试验、实际飞行试验验证了方法的有效性,改进的卡尔曼滤波算法可以提供长时高精度信息,小型无人飞行器可以在野外6级风源扰动的情况下,实现稳定飞行,平均误差不超过10m.小型无人飞行器在南极实地科考中得到成功应用. 相似文献
990.
多敏感器联邦SSUKF融合姿态确定算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对四元数姿态估计问题,提出了一种分布式非线性滤波融合结构。通过引入基于超球面分布采样点变换(SSUT)技术的无迹卡尔曼滤波算法(SSUKF),以较低的计算量实现了高数据更新率、高精度的非线性滤波,并通过融合重构,保障系统无间断可靠工作,不受敏感器故障、视场盲区等因素影响。应用该算法对陀螺、磁强计、太阳敏感器、星敏感器构成的系统进行了具体设计并开展仿真研究,验证了算法的有效性。 相似文献