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传统的联邦滤波器故障检测算法一般是针对线性系统模型提出的,现在非线性条件下对算法进行推广,推导了针对非线性模型的状态χ~2故障检测算法,并对其进行改进,提出一种基于融合状态递推的新型联邦滤波故障检测算法。该算法利用联邦滤波器的全局最优融合状态通过状态递推器获得融合状态递推,再由各子系统通过非线性滤波得到的状态估计与融合状态递推之间的残差构造检验量,进行故障检测。由于全局最优融合状态的精度要高于局部滤波值,故相比于传统联邦故障检测法,该算法的检测灵敏度更高;最后设计了一组仿真实验,验证了该检测算法的有效性。 相似文献
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针对舰载机惯导系统非线性传递对准问题中误差模型不完善的问题,同时考虑了挠曲运动和动态杆臂的影响,提出了一种新的适用于大方位失准角情形下的挠曲变形和杆臂效应加速度一体化误差模型。采用高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)算法对状态进行滤波估计,考虑到HCKF具有较大的计算量,分析了传递对准模型的状态方程与量测方程结构,设计了一种基于边缘采样的简化高阶容积卡尔曼滤波(M-RHCKF)算法,其在时间更新中使用边缘采样算法,在量测更新过程中使用简化量测更新过程,并给出了该算法的证明过程。采用"速度+姿态"组合匹配方式,对提出的误差模型进行仿真实验。结果表明,该模型可以满足对准精度和对准时间的要求,相比于未考虑动态杆臂的传递对准模型具有更高的对准精度。 相似文献
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高动态环境下GPS/SINS 组合导航系统的同步误差源均被不同程度地放大, 严重影响了系统的组合性能. 给出了同步时间基准及记录GPS 通信延时的硬件设计思想. 在此基础上, 将GPS 与SINS 的时标差、SINS 的频标漂移及GPS 的通信延迟作为同步误差源, 采用软件处理方式完成对SINS 频标漂移的建模、量测信息的外推计算及GPS 通信延时的滤波补偿, 使系统的量测信息在每一个同步点上实现同步. 仿真结果验证了方法的有效性. 相似文献
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针对高精度INS/GNSS组合导航子系统模型为部分非线性的问题,提出了一种新的简化联邦CKF滤波算法。该算法将容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)的计算过程融入到联邦滤波结构框架中,并针对子系统模型存在部分非线性问题,对算法的时间更新过程进行了简化,简化后直接用状态转移矩阵计算一步预测和预测协方差矩阵,避免了采用求容积点近似计算的复杂过程及协方差矩阵分解。最后,建立了INS/GNSS紧组合导航模型,对提出的算法进行了仿真验证,将仿真结果与联邦UKF算法、联邦CKF算法进行对比。仿真结果表明,相比于联邦UKF和CKF算法,所提算法在保证滤波精度的情况下,有效减小了计算量,改善了组合导航系统的性能。 相似文献
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