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基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计 总被引:1,自引:1,他引:0
针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。 相似文献
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针对高超声速飞行器捷联导引头,提出导引头最小视场角(FOV)约束问题。首先分析了导引头视线角变化规律,指出在攻击固定目标时,导引头最小视场角约束在弹道末段无法被满足,导引头将丢失目标。在此基础上,基于缩短导引头丢失目标距离的目标,提出一种满足导引头最小视场角约束的制导策略。该策略不依赖于末制导律形式,当最小视场角约束无法被满足时,改变原有制导指令,主动改变弹道轨迹以增加弹体视线角,避免超出视场范围。其次,针对飞行器过载约束,设计了制导策略切换点,在到达切换点时该制导策略将结束工作,避免末端过载过大超出约束。通过对比仿真验证了所提出制导策略有效性,能够大幅度减少导引头丢失目标距离,工程上有利于提高末端命中精度。 相似文献