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使用Kalman滤波进行动态导航定位解算需要涉及函数模型和随机模型, 而在实际应用中, 精确的函数模型和随机模型很难直接给出, 因此, 动态Kalman滤波的精度和可靠性将会受到函数模型误差和随机模型误差的影响. 在假设观测噪声和动力学模型噪声主要是具有一阶自相关特性的有色噪声的基础上, 提出了一种基于移动窗口的有色噪声函数模型和随机模型的自适应拟合法. 给出了计算有色噪声估值和噪声协方差矩阵的表达式, 并利用实测数据验证了模型及算法的可行性和实用性. 计算结果表明, 该算法能有效抵制有色噪声对导航滤波结果的影响. 相似文献
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自适应增量 Kalman 滤波方法 总被引:4,自引:4,他引:0
提出自适应增量Kalman滤波(AIKF)的概念和定义,建立自适应增量Kalman滤波模型及其分析方法,给出主要的计算步骤.传统自适应Kalman滤波(AKF)方法能够对事先未知的系统噪声和量测噪声的统计量进行有效的估计.但是,传统自适应Kalman滤波方法也无法对由于环境因素(如深空探测)的影响、测量设备的不稳定性等原因产生的未知时变测量系统误差进行补偿和校正,从而产生较大的滤波误差,甚至导致发散.提出的自适应增量Kalman滤波方法不但能够对系统噪声和量测噪声的统计量进行估计,而且还能成功消除这种测量系统误差,有效地提高滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用. 相似文献
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机载红外搜索跟踪系统只能测量目标的方位、俯仰角度信息,而无法直接获取目标的距离信息。因此需通过载机平台的机动运动,提高系统可观测性,从而对目标距离进行解算,为火控系统提供完整的目标运动参数,实现对目标的被动攻击。通过建立红外搜索跟踪系统(IRST)单机运动测距的数学模型,针对伪测距的非线性滤波的有偏特点进行了去偏处理,获得无偏的单机运动测距模型,并通过数字仿真进行算法模型的仿真验证,验证了算法的有效性。 相似文献
76.
基于归一化神经网络的航天器自适应姿态跟踪控制 总被引:2,自引:0,他引:2
针对以变速控制力矩陀螺(VSCMGs)为姿态控制执行机构的航天器在同时考虑惯性参数和执行机构不确定性情况下的姿态跟踪控制问题,提出了一种基于归一化神经网络的自适应姿态跟踪控制方法。设计一个非线性反馈控制器作为航天器姿态控制的基本控制器,利用归一化神经网络设计补偿控制器,用以在线估计和消除包含系统不确定参数的未知不确定函数的影响,避免了标准自适应控制方法需要进行大量不确定参数估计的缺陷。采用神经网络输入归一化技术,简化了闭环系统复杂的稳定性分析过程。理论分析证明了闭环系统的稳定性和姿态跟踪误差的收敛性。仿真结果表明,所提出的控制方法能满足航天器在惯性参数和执行机构不确定性及外干扰存在情况下的高精度姿态跟踪控制要求。
相似文献
相似文献
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用于卫星姿态机动控制的一种自适应模糊控制器 总被引:1,自引:0,他引:1
卫星的姿态机动控制要求机动快速和较强鲁棒性.纯模糊控制器响应快、鲁棒性好,能够方便地应用人的智能,但是模糊规则库的构建需要预先获取足够的语言信息.从Lyapunov函数出发设计了一个稳定的直接型自适应模糊姿态机动控制系统,控制器能够在初始语言信息很少的条件下通过自适应律调整语言信息参数而得到合适的模糊规则,使控制器具有更强的适应能力.数学仿真比较了在完全没有语言信息和有一条语言信息的情况下控制系统的表现,表明仅有一条语言信息时控制系统性能就能够显示得十分出色.最后,仿真结果证实了自适应模糊控制器良好的鲁棒性. 相似文献
78.
抑制复原图像振铃波纹的频域循环边界算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于Wiener滤波的频域循环边界复原算法,并给出了有效的规整化表达式和信噪比估算方法.复原算法首先将原观测图像按反射对称的方式延拓,形成一个新的观测图像(称为延拓图像);然后,用Wiener滤波算法复原延拓图像,并取延拓图像的复原图像的主值序列作为原观测图像的复原图像.对延拓图像在频域进行复原处理时,需要使用FFT(Fast Fourier Transform)技术,将延拓图像进行周期延拓,因其结合边界在垂直方向上的梯度为零,且边界平滑满足微分条件,抑制了复原图像的振铃波纹.复原过程中,将噪声与原始图像的功率谱之比规整化为原观测图像信噪比的函数.实验结果表明,该算法对周边区域梯度变化较大的观测图像复原效果较好. 相似文献
79.
利用UKF的航天器自主导航方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
UKF(Unscented卡尔曼滤波)是一种新型的直接针对非线性系统的滤波方法。用星敏感器和地平仪测量星光与地平之间的“星光仰角”为观测量的天文自主导航方法,其状态方程和量测方程都是非线性的,使用以往的EKF(推广卡尔曼滤波)进行导航滤波,需将上述两方程分别线性化,故精度较低。本文提出在航天器天文自主导航系统中采用UKF方法,并从仿真计算结果中看到,导航精度有显著提高。 相似文献
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