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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
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针对低地球轨道卫星姿态测量时,传感器易受噪声干扰、陀螺仪漂移等问题,提出一种基于Madgwick扩展卡尔曼滤波合算法(EKF)的卫星姿态测量方法。该方法采用陀螺仪、加速度计、磁强计等多传感器数据进行融合,并结合Madgwick算法和EKF算法的优点,实现姿态测量。首先,通过Madgwick算法,利用多个传感器测量数据计算初始姿态。然后,基于初始姿态和实际测量数据,应用EKF算法进行数据融合和噪声滤除,以获得最终准确的姿态估计。实验结果表明:相较Madgwick算法,本算法在测量精度上提升了65.8%,且具有较高的鲁棒性,为低地球轨道卫星姿态测量提供了一种有效的方案。 相似文献
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针对近地轨道航天器及其全球导航卫星系统(GNSS)测量数据驱动的实时导航定轨方法,使用轨道动力学原理解析了由GNSS天线安装位置与航天器质心偏差造成的定轨误差。基于航天器在轨的刚体运动特性和对地姿态特征,提出针对安装关系对应的相对速度修正项。使用姿轨耦合的分析方法,明确了基于航天器质心轨道积分和天线测量点位速修正的GNSS测量信息模拟。结合扩展卡尔曼滤波(EKF)形式的实时导航算法,分析了安装关系造成的定轨系统误差。围绕半长轴确定误差的长期变化规律,仿真证明了GNSS测量数据的位速修正在高精度实时导航定轨过程中的必要性。 相似文献
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应用扩展卡尔曼滤波(EKF)时需要估计量测噪声的统计特性。文中针对观测噪声统计特性描述不准确导致的EKF性能下降的问题,利用经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD)可以分离信号和噪声的特性,提出了一种在未知量测噪声条件下的EKF方法。该方法可以跟踪观测噪声的变化,即实现了对量测噪声的估计,从而解决了在未知量测噪声的情况下的EKF问题。仿真结果表明可运用于无源定位中。 相似文献
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基于多圆交汇的天文定位与组合导航方法 总被引:1,自引:0,他引:1
惯性/天文组合导航系统具有全自主、抗干扰能力强等特点,在一些特殊的导航领域受到了人们的高度重视。本文研究了一种天文多圆交汇迭代定位算法,具有数值计算稳定,适合任意多颗导航恒星参与计算的优点,并能同时计算出对应的定位误差协方差阵;在此基础上,将捷联惯性导航系统与天文导航系统组合,构成了扬长避短的组合导航系统,采用扩展卡尔曼滤波算法实现捷联惯导与天文定位两者的信息融合。最后进行了仿真实验,其结果表明,该天文定位算法简单有效,定位误差模型准确,组合后的系统具有较高的精度。 相似文献