首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于自适应联邦滤波的相对导航信息融合
引用本文:王龙,董新民,郭军,贾海燕.基于自适应联邦滤波的相对导航信息融合[J].飞行力学,2011,29(5).
作者姓名:王龙  董新民  郭军  贾海燕
作者单位:1. 空军工程大学 工程学院,陕西 西安,710038
2. 中国人民解放军93942部队 司令部,陕西 咸阳,712000
基金项目:航空科学基金资助(2008ZC01006)
摘    要:针对基于GPS/MV组合导航方式的无人机空中加油问题,分析了对接阶段GPS及视觉传感器存在的条件约束。在建立导航传感器非线性相对位置测量模型的基础上,设计了基于扩展卡尔曼滤波的自适应联邦滤波器,并与集中式滤波进行了对比仿真。结果表明,提出的算法保证了部分传感器失效时导航数据输出的平稳性和容错性,滤波精度完全满足无人机空中加油相对导航系统要求。

关 键 词:空中加油  相对导航  机器视觉  联邦滤波  

Data fusion based on adaptive federal Kalman filter for relative navigation
WANG Long,Dong Xin-min,GUO Jun,JIA Hai-yan.Data fusion based on adaptive federal Kalman filter for relative navigation[J].Flight Dynamics,2011,29(5).
Authors:WANG Long  Dong Xin-min  GUO Jun  JIA Hai-yan
Institution:WANG Long1,Dong Xin-min1,GUO Jun1,JIA Hai-yan2 (1.Engineering Institute,Air Force Engineering University,Xi'an 710038,China,2.Department of Command,Unit 93942of PLA,Xi'an yang 712000,China)
Abstract:According to the autonomous aerial refueling for UAVs based on GPS/Machine Vision integration navigation,the restrictions on the sensors during docking are analyzed.An adaptive federal Kalman filter is designed,which is based on extended Kalman filter algorithm,after modeling the sensors nonlinear relative position measurement models and further comparison is made between the proposed algorithms and centralized Kalman filter.The simulation shows that the outputs of the proposed algorithm are continuous and ...
Keywords:aerial refueling  relative navigation  machine vision  federal filter  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号