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1.
摘要: 针对受到潜在模型不确定性影响的系统,设计一种并行模型自适应估计(PMAE)算法.以往基于不确定性系统模型设计的滤波算法,在模型精确的情况下,性能往往不及传统卡尔曼滤波(KF).为了解决该问题,设计基于多个并行滤波器的自适应状态估计算法,其中一个滤波器为KF,用于在未出现模型不确定性的情况下,对系统进行最优状态估计;另一个滤波器为扩维卡尔曼滤波(AKF),用于在出现模型不确定性的情况下,对不确定性模型参数进行辨识.以空间目标监视为例,分析算法的性能.仿真结果表明,利用PMAE算法能够自适应地对两个并行滤波器进行切换和折衷,从而有效应对模型中存在不确定性和不存在不确定性两种情况.  相似文献   
2.
空间序列图像中移动小目标检测与轨迹提取是空间目标监视、跟踪及编目的关键技术之一.为了及时有效地处理星载可见光相机输出的多维海量数据,提出了一种基于四邻域二值量化方法和改进概率Hough变换的目标检测及轨迹提取算法.相较于美国空间目标在轨检测(MTI,moving target indicator)算法,改进算法虚警噪声点及候选路径数目明显减少,计算复杂度降低,运行效率提高.实验结果表明,算法可有效检测序列图像中快速移动的弱小目标并提取其直线运动轨迹.  相似文献   
3.
提出基于系统动力学方程的空间非合作目标质量特性辨识算法。利用递推最小二乘法辨识空间机器人抓捕非合作目标后系统整体的质量特性,进而根据多体动力学的建模方法,通过几何关系解算得到非合作目标与末端作用器联合体的质量特性参数。仿真分析验证了该辨识算法的有效性。  相似文献   
4.
基于紫外敏感器和星敏感器的卫星自主导航   总被引:2,自引:0,他引:2  
卫星利用紫外敏感器和星敏感器进行自主导航的方法中地心矢量的测量精度是影响导航精度的重要因素之一,而地心矢量的测量又受到地球扁率的影响。在考虑地球扁率的前提下,研究了地球扁率对地心矢量测量的影响,给出了基于卫星姿态的地心矢量的补偿方法。仿真结果表明该补偿方法具有较高的补偿精度,并且能有效地提高卫星自主导航精度。  相似文献   
5.
研究卫星自主导航中的滤波算法.在以地心矢量为观测量的卫星自主导航系统中,由于观测模型不准、测量设备精度有限等因素,使得系统的观测量存在多种偏差,最终问题可抽象为观测量中含有偏差的离散线性系统的状态估计问题.把观测量中难以建模的复杂时变偏差看作不确定项,用一个模型误差界参数来描述不确定性的影响,由此设计鲁棒卡尔曼滤波器.进一步,把常值偏差与状态进行分离,分别构造无常偏的鲁棒滤波器和针对常偏的鲁棒滤波器,最终得到偏差分离鲁棒滤波算法.仿真表明该算法可以有效地抑制系统中的不确定性偏差,明显提高了卫星自主导航的精度.  相似文献   
6.
鲁棒滤波技术在脉冲星导航中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
  提出将鲁棒扩展卡尔曼滤波(REKF)用于增强X射线脉冲星导航系统克服星表误差影响的能力。指出星表误差可以看作模型不确定性的一部分,采用鲁棒滤波技术进行处理。对REKF和传统扩展卡尔曼滤波(EKF)的性能进行对比。仿真结果表明,存在星表误差的情况下,采用REKF算法进行航天器导航,能够获得优于EKF的定位精度。  相似文献   
7.
捷联惯导系统大方位失准角下的非线性对准   总被引:12,自引:0,他引:12  
采用欧拉角描述平台坐标系与导航坐标系间的失准角,推导了适用于捷联惯导系统的非线性误差方程,证明了该方法仅适用于方位误差角为大角度,而水平误差角为小量的情况。数学仿真表明:在方位误差角为大角度情况下,采用所推导的误差方程和非线性滤波技术能获得更高的估计精度。  相似文献   
8.
基于四元数估计角速率的陀螺故障定位   总被引:8,自引:1,他引:7  
邢琰  魏春岭 《宇航学报》2003,24(4):410-413,417
当卫星速率积分陀螺的配置冗余度不满足一致性检验条件时,不能单纯利用硬件冗余实现陀螺的故障定位。鉴于角度和角速度敏感器的输出通过卫星运动学相关,本文利用姿态测量敏感器的输出来诊断陀螺故障。首先根据姿态测量敏感器的输出得到卫星姿态四元数,进而根据四元数动力学方程得到粗略的姿态角速度信息,并将此角速度作为输出信息用于对卫星动力学方程的滤波,从而得到较精确的角速度信息,为单冗余度陀螺组件的故障定位提供解析冗余信息。利用四元数方法可以避免出现奇点。仿真结果证明了该方法的有效性。  相似文献   
9.
GPS定姿是GPS在空间飞行器上应用的一个重要方向 ,本文在建立GPS 惯性组件 太阳敏感器组合定姿系统的非线性模型的基础上 ,采用扩展卡尔曼滤波实现了该组合定姿方案。通过理论分析和仿真结果均验证了方案的可行性。为GPS定姿在空间飞行器的实际应用提供一定的参考。  相似文献   
10.
多传感器斜置系统故障检测的奇偶向量补偿方法   总被引:3,自引:1,他引:3  
提出采用神经网络对多传感器斜置组件的奇偶向量进行补偿,从而消除安装误差、刻度系数误差以及常值偏差对奇偶向量的影响,提高系统对小幅值故障检测与隔离的准确性.基于神经网络的方法与卡尔曼滤波、偏差分离估计方法相比,不需要各项误差的动态模型和噪声统计特性.神经网络采用有一定时间延迟的样本进行在线学习时,利用补偿后的奇偶向量能够检测出有一定斜率的斜坡型故障.  相似文献   
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