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为解决复杂飞行环境下由于机翼的挠曲变形等因素导致分布式传递对准的精度下降和稳定性差的问题,提出了一种基于27维状态变量传递对准模型的新型联邦自适应滤波算法。首先,子滤波器采用基于R和P自适应更新的卡尔曼滤波算法并结合27维传递对准模型进行单点传递对准。然后,主滤波器采用基于误差协方差矩阵的原则,对多个子滤波器的冗余信息和信息权重进行信息融合以及自适应分配。基于实际飞行数据的半物理仿真实验表明:该方法在一定程度上提高了分布式传递对准的稳定性和精度,姿态估计稳定性得到明显提高,动态杆臂以及航向角估计精度分别提高了61.54%和42.35%。 相似文献
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自适应高阶容积卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
针对传统容积卡尔曼滤波(CKF)在系统状态发生突变时估计精度下降的问题,将强跟踪滤波(STF)算法与高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)算法相结合,提出了一种自适应高阶容积卡尔曼滤波(AHCKF)方法。该算法采用高阶球面-相径容积规则,可获得高于传统CKF的估计精度,同时在HCKF算法中引入STF,通过渐消因子在线修正预测误差协方差阵,强迫残差序列正交,提高了算法的鲁棒性,增强了算法应对系统状态突变等不确定因素的能力。将提出的AHCKF算法应用于具有状态突变的机动目标跟踪问题并进行数值仿真,仿真结果表明,AHCKF算法在系统状态发生突变的情况下表现出良好的滤波性能,有效地避免了状态突变造成的滤波精度下降,较传统的CKF、HCKF、交互式多模型-容积滤波(IMM-CKF)和自适应容积卡尔曼滤波(ACKF)算法有更强的鲁棒性和系统自适应能力。 相似文献
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机载或舰载武器系统惯性导航系统动基座对准的首选方案就是传递对准,速度匹配传递对准因为其较好的水平失准角可观测性以及线性量测模型得到了广泛的应用。但当载体存在角运动时,速度匹配传递对准必须对杆臂误差进行补偿,由于变形的存在,使得杆臂误差的准确补偿存在较大的困难。针对这一问题,研究了一种不需要进行杆臂误差补偿的快速传递对准方案,能够在杆臂误差较大时,以较快的速度获得较高的失准角估计精度。计算机仿真结果验证了理论分析的正确性。 相似文献
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《航空学报》2014,(8)
对于具有复杂加性噪声特点的非线性动态系统,往往很难直接运用传统非扩展容积卡尔曼滤波(CKF)方法对其状态进行有效估计。针对这一问题,通过非扩展和扩展Cubature变换精度的对比分析,结合扩展Cubature点集的约简特性,提出了一种约简二次扩展平方根容积卡尔曼滤波(RTA-SRCKF)方法。该方法采用二次扩展策略,在时间更新环节将过程噪声进行扩展,在量测更新环节将量测噪声进行扩展,有效缩减了采样点,降低了算法复杂度,具有很好的实时性,且在未损失滤波精度的前提下算法计算量明显降低,适用于具有复杂加性噪声特点的非线性动态系统状态估计。捷联惯性导航系统(SINS)大失准角初始对准仿真结果验证了理论分析结论,方位对准精度接近理论极限对准精度。 相似文献
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针对车载武器捷联惯导系统动基座传递对准问题,研究了传递对准的基本原理,建立了地面武器弹载子惯导系统(SINS)动基座速度匹配传递对准的误差模型,并考虑SINS的惯性器件误差。采用了零速校正方法用以提高载车主惯导系统(MINS)的导航精度。根据速度匹配传递对准原理,推导了速度匹配方式下MINS与SINS导航解算速度之差的量测方程。在此基础上,设计了一种传递对准卡尔曼滤波器,并进行了仿真研究。仿真结果表明:SINS速度匹配传递对准在短时间内即可估计出SINS的水平失准角,对准精度可达到0.4'以内,方位失准角在经过多次零速校正过程中的加减速机动后,对准精度达到0.7'以内。 相似文献
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大方位失准角下的SINS/GNSS组合对准系统呈非线性,采用传统的卡尔曼滤波方法进行初始对准易导致对准精度下降甚至滤波发散。基于此,提出了一种基于改进强跟踪自适应平方根容积卡尔曼滤波算法的组合对准方法。该方法采用QR分解求取协方差的分解因子,并在状态预测方差阵的平方根更新中引入多重渐消因子调整滤波增益;同时,基于Sage-Husa自适应滤波,引入改进的时变噪声估计器实时估计噪声的统计特性。仿真结果表明,采用改进的滤波算法进行大方位失准角下的组合对准,对准精度明显提高。 相似文献
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针对天基测角对非合作目标跟踪定轨的动力学模型简化误差问题,提出一种基于非线性预测滤波和SRCKF(Square Root Cubature Kalman Filter,平方根容积Kalman滤波)的自适应滤波方法.采用考虑地球J2摄动影响的轨道动力学模型作为状态方程,在跟踪滤波过程中,用NPF(Nonlinear Predictive Filter,非线性预测滤波)对动力学模型进行实时修正,利用SRCKF对修正后的动力学模型进行状态估计.将该方法应用于高轨航天器对非合作低轨目标的实时测角定轨任务中,进行数字仿真,仿真结果证明,该方法相比传统的滤波方法具有更高的精度、更强的鲁棒性和稳定性. 相似文献
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以某型自行火炮炮载惯性导航系统为研究对象。为解决大方位失准角造成的系统非线性问题,在对大失准角误差模型进行详细分析的基础上,提出了基于快速正交搜索(FOS)和卡尔曼滤波(KF)的非线性参数估计方法。利用事先训练好的非线性误差模型进行对准,既能消除线性姿态误差,又可以对非线性姿态误差起到良好的抑制作用。仿真结果表明,FOS/KF方法的对准精度和实时性远优于扩展卡尔曼滤波(EKF)。对比试验结果表明,单独使用EKF时的方位角误差最大达到14.99°,而FOS/KF可以使方位角误差保持在0.8°以内。FOS/KF方法的估计精度不随系统非线性程度的变化而变化,并且不需要进行粗对准,简化了对准过程,提高了载体机动性。 相似文献
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Mobile robots are often subject to multiplicative noise in the target tracking tasks, where the multiplicative measurement noise is correlated with additive measurement noise. In this paper,first, a correlation multiplicative measurement noise model is established. It is able to more accurately represent the measurement error caused by the distance sensor dependence state. Then, the estimated performance mismatch problem of Cubature Kalman Filter(CKF) under multiplicative noise is analyzed. An i... 相似文献
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惯导系统初始对准一般采用卡尔曼滤波器对初始姿态误差角进行估计,而在设计卡尔曼滤波器之前通常要对系统进行可观测性分析,确定卡尔曼滤波器的效果。捷联惯导系统的卡尔曼滤波模型在传递对准时,为线性时变系统,而线性时变系统的可观测性分析比较困难。文中采用一种依据系统矩阵的奇异值确定状态可观测度的方法对基于“速度+姿态”快速传递对准的卡尔曼滤波模型进行可观测性分析,结果表明该方法可直接简单地实现系统状态的可观测度分析。 相似文献
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A novel optimal data fusion algorithm and its application for the integrated navigation system of missile 总被引:1,自引:1,他引:0
For Inertial Navigation System(INS)/Celestial Navigation System(CNS)/Global Navigation Satellite System(GNSS) integrated navigation system of the missile, the performance of data fusion algorithms based on the Cubature Kalman Filter(CKF) is seriously degraded when there are non-Gaussian noise and process-modeling errors in the system model. Therefore, a novel method is proposed, which is called Optimal Data Fusion algorithm based on the Adaptive Fading maximum Correntropy generalized high-degree... 相似文献