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基于辐射源的信号到达方向(DOA)及其变化率信息,提出了一种对机动目标进行单站无源定位与跟踪的方法。根据建立的目标机动模型和测量方程,分别用扩展卡尔曼滤波(EKF)和修正协方差扩展卡尔曼滤波(MVEKF)算法实现对机动目标的定位与跟踪,并给出了算法模型。仿真结果表明,该法正确有效,定位精度较高、收敛速度快。 相似文献
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针对只测向(BO)方法具有收敛速度慢、定位误差大等缺点,提出了一种利用角度及其变化率、离心加速度等信息进行单站无源测距定位的新方法.对该方法的单次测距误差进行了分析,经多次测量定位计算机仿真结果表明,该方法比只测角定位方法、角度及其变化率定位方法具有更高的定位精度和更快的收敛速度,并且具有更广的应用范围. 相似文献
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考虑量测滞后的INS/SAR组合导航非等间隔滤波算法研究 总被引:9,自引:0,他引:9
由于INS/SAR组合导航系统中图像匹配定位需要耗用不等的匹配计算时间,从而造成了量测的不等间隔频率输出和量测信息滞后。针对上述问题,采用常规的卡尔曼滤波算法难以获得高的滤波精度。本文首先分析了常规卡尔曼滤波器工作过程;然后在此基础上,提出了采用非等间隔并解决滞后的滤波算法以解决上述问题。本文利用系统状态转移矩阵的特性,设计了相应的非等间隔卡尔曼滤波算法,以解决非等间隔量测的问题;同时,在该非等间隔卡尔曼滤波算法的基础上,提出了解决量测滞后的方案。并通过协方差分析的方法对比分析了常规卡尔曼滤波器,非等间隔卡尔曼滤波器和解决滞后效应的滤波算法三种情况下的滤波精度。仿真结果验证了本文提出的算法具有较高的滤波精度。 相似文献
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基于Poisson模型的湍流退化图像多帧迭代复原算法 总被引:4,自引:0,他引:4
随着航天空间技术的发展,空中目标的成像探测研究越来越重要。受大气湍流的干扰,观测到的目标图像是严重模糊的。为了从观察到的多帧含噪的湍流退化图像中将目标原图像有效地恢复出来,本文提出了一种新颖的基于图像统计模型的图像复原算法。跟据图像Poisson概率模型建立了有关多帧图像数据的对数似然函数,通过极大化该对数似然函数,推导出了目标图像及各帧图像点扩展函数的迭代求解关系。同时。将点扩展函数的支持域等先验条件有效地加入到迭代计算过程中,以便快速地利用迭代技术将目标图像和各帧点扩展函数估计出来。该算法能用少数帧图像极大程度地恢复出目标图像。为了验证本文算法的恢复效果和可靠性,对在强噪声污染条件下的湍流退化图像进行了恢复实验,实验结果表明本文算法对空中目标湍流退化图像的复原是非常有效的。 相似文献
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本文为提高制导精度,讨论了用于惯性平台的连续瞄准、校准的卡尔曼滤波器,介绍平台系统和加速度表的误差模型、参数辨识的卡尔曼滤波方法及重力残数加速度表校准原理。 相似文献
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本文将状态与偏差解耦卡尔曼滤波器应用于动基座对准中,根据舰载导弹动基座对准的特点,引入闭环,即在滤波过程中周期性地将滤波值补偿姿态失调角、速度误差和惯性元件误差。仿真结果表明,该方法能使收敛速度加快,估计精度提高,滤波值的振荡幅度减小。 相似文献
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基于北斗双星定位辅助的SAR/INS组合导航系统研究 总被引:8,自引:0,他引:8
由于SAR/INS/北斗组合导航系统中图像匹配定位需要耗用不等的匹配计算时间,而现有的北斗定位系统输出也具有一定的延时,因此,SAR/INS/北斗组合导航系统中的量测信息输出具有不同步和滞后的特点。针对上述问题,采用常规的联邦滤波算法将难以获得高精度滤波结果。为此,本文在分析SAR/INS/北斗组合导航系统工作过程的基础上,结合卡尔曼滤波的具体原理,设计了针对不同步量测信息的基于联邦滤波理论的组合滤波方案,并进一步提出了解决量测信息滞后问题的算法,从而可以有效处理SAR/INS/北斗组合导航系统中的信息融合问题。协方差分析结果表明提出的组合滤波方案可行,该方案对SAR/INS/北斗组合导航系统的实际应用具有重要的理论参考价值。 相似文献
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GPS/速率陀螺组合Kalman滤波姿态确定算法研究 总被引:1,自引:1,他引:1
建立了GPS/速率陀螺组合姿态估计系统的模型,研究比较了三种典型的Kalman滤波姿态确定算法:状态扩充法、量测量求差法和时变噪声估计跟踪自适应滤波算法。给出了某航天器采用GPS/速率陀螺组合姿态确定的仿真计算结果,并对结果进行了分析。结果表明,与传统Kalman滤波算法比较,时变噪声跟踪自适应滤波算法和量测量求差滤波算法能较好地消除GPS测量中相关时变噪声的影响,提高姿态确定的精度;而且时变噪声跟踪自适应滤波算法能很好地消除由于噪声统计性能的不确定性对Kalman滤波的影响,提高姿态确定系统的性能。 相似文献