加权最小二乘—卡尔曼滤波算法在动基座对准中的应用

利用卡尔曼滤波算法进行估计需要给定初始状态估计值和初始误差方差阵.通常,初始状态估计值和初始误差方差阵由经验给定,而初始状态估计值和初始误差方差阵的选取影响着卡尔曼滤波的估计精度.文中提出了加权最小二乘-卡尔曼滤波算法,并运用到惯导系统动基座初始对准中,进行了仿真.仿真结果表明,利用加权最小二乘算法可得到更加精确的卡尔曼滤波的初始状态估计值和初始误差方差阵,提高卡尔曼滤波的估计精度,进而提高了初始对准的精度.     

基于H?滤波算法的BP网络在SINS/GPS中的应用

实际系统中存在的各种不确定性和非线性将使估计精度降低、卡尔曼滤波发散。针对这些问题,文章提出了基于H∞滤波算法的BP网络自适应滤波技术,采用H∞滤波算法在线调节BP网络的权值,并应用在SISN/GPS中。仿真结果表明,该网络具有较好的鲁棒性,其精度与H∞滤波算法的精度相当。     

非线性预测控制模型方法综述

预测控制(MPC)算法经历了30余年的发展,展现出强大的生命力。近年来,非线性MPC已逐渐成为MPC研究的热点。非线性系统多样性给非线性MPC研究造成了困难,主要体现在模型选取、能量函数求解和非线性算法等诸多方面。非线性MPC以非线性模型为基础,这也是非线性MPC区别于线性MPC的根本因素。论文针对非线性预测模型进行了总结和评述。     

基于全站仪的天文观测与DGPS组合测量方法研究

根据天文方位测量原理,结合全站仪高精度的基线测量功能和DGPS位置测量,对海陆工程测量中目标点或线进行精确解算,测量出目标点位置和基准线的方位,进一步拓展全站仪方位测量功能,解决诸如建筑施工、港口建设、航道疏浚、导管架安装、罗经安装及校准等基准方位、位置标定及复测,使不同作业环境下的位置和方位测量、校准更加简捷、快速,...