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将非线性系统递推最小模型误差估计用于机动目标跟踪 ,有效地解决了基于Kalman滤波的跟踪算法对机动模型的依赖性和非线性跟踪的不稳定性问题。仿真结果表明 ,该估计方法能适应不同的机动方式、精度高、跟踪快速 ,具有重要的工程应用价值 相似文献
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该文论述将最佳滤波理论应用于相干通信中消息和信道过程的联合估计问题。首先根据消息过程和信道过程的随机特征,应用扩大状态变量的方法,建立相干通信中的联合非线性估计模型,然后应用推广卡尔曼滤波算法,寻求消息过程的最佳估值。计算机模拟结果表明,采用推广卡尔曼滤波改善了对消息过程的跟踪性能,使消息过程的估算具有更好的自适应性。 相似文献
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本文讨论在卫星通信、遥控遥测等领域中用作同步的锁相环在有噪声作用时的非线性分析。文中从估计理论观点论证了锁相环路是一个最佳非线性相位估计器。并用福克—普朗克(Focker-Planck)方法分析了在观测噪声为白高斯过程时锁相环的统计特性。详细推导了三阶锁相环的稳态相位误差的概率密度,导出了锁相环在统计稳态时的失锁概率和跳周平均时间。 相似文献
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将高超声速飞行器双重不确定性因素建模为未知干扰输入项,针对状态演化方程和量测方程含有不同未知干扰输入的高超声速飞行器控制系统状态估计问题开展研究,提出一种基于自适应方差极小化的递推状态估计器(Adaptive variance minimization based Recursive Estimator, AVMRE)。首先建立了状态估计递推滤波器模型,实现滤波误差中的量测未知干扰解耦,之后引入自适应调整因子刻画状态未知干扰并推导了最小上界估计误差协方差矩阵,最后,基于最小方差估计准则设计了滤波器中的量测增益反馈矩阵。以外部突风和传感器故障为例,受内外部双重不确定性因素影响下的高超声速飞行器仿真实验验证了本文算法的有效性,与相关算法的仿真对比反映了本文算法的优越性。 相似文献
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非线性信息融合估计理论 总被引:1,自引:0,他引:1
研究非线性信息的最优融合估计理论,提出了非线性信息的统一决策模型和统一量测模型。基于信息投影权矩阵概念,将多传感量测信息统一映射到被估计量的决策空间,从而统一了线性信息和非线性信息的最优融合估计问题。提出并证明了非线性信息最优融合估计的封闭解析表达式,并给出了两种迭代型非线性最优估计算法。 相似文献
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针对带有未知但有界(Unknown But Bounded.UBB)噪声的非线性系统的建模及其故障检测问题,提出了一种集员辨识与T-s模糊模型相结合的非线性系统建模及其故障检测算法。在建立非线性系统模型时,利用系统正常状态下的运行数据,选用T-S模型对其进行离线建模。首先采用模糊聚类的方法对输入空间进行模糊划分,然后利用T-S模型为参数线性模型的特点,使用参数线性集员辨识算法辨识T-S模型的结论参数。由于集员辨识算法所得到的是参数的集合估计,在系统运行过程中,可以很方便地利用所建模型预测实际系统的输出范围,如果测量所得实际系统的输出不在预测输出范围之内,则可判断系统发生了故障。通过与其他算法相比,验证了本方法的性能。 相似文献
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本文讨论相干通信中的非线性滤波问题。文中应用扩大状态变量方法建立了非线性估计模型。重点讨论了条件福克一普朗克(Fokker—Planck)方程,由此导出了估计方程和方差方程,从而构造出条件均值滤波算法。应用这种算法得出了由高斯白噪声策动的角调信号通过理想信道和随机时变信道后的非线性最佳相位估计器。计算机模拟结果证明了理论分析的有效性。 相似文献
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针对球不变随机向量建模的相关复合高斯杂波背景下雷达目标自适应检测的协方差矩阵结构估计问题,将均匀杂波分组方法进行推广和改进,提出了杂波协方差矩阵结构的广义迭代杂波分组估计(GRCCE)方法。首先,在广义杂波分组背景下利用最大似然方法推导了协方差矩阵结构估计的迭代过程;其次,基于杂波分组思想,给出了广义杂波分组估计(GCCE),利用GCCE作为初始化估计矩阵进行迭代,得到协方差矩阵结构的GRCCE;最后,通过仿真对方法的有效性进行了检测,结果表明,GRCCE只需要一次迭代就能达到收敛,估计精度随着杂波一阶相关系数的增大而提高,而不受纹理分量参数变化的影响。与现有方法相比GRCCE适应杂波环境更广,估计精度更高,而且计算量更小。 相似文献
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《中国航天(英文版)》2019,(4)
Along with the increase of the number of failed satellites, plus space debris, year by year, it will take considerable manpower and resources if we rely just on ground surveillance and early warning. An alternative effective way would be to use autonomous long-range non-cooperative target relative navigation to solve this problem. For longrange non-cooperative targets, the stereo cameras or lidars that are commonly used would not be applicable. This paper studies a relative navigation method for long-range relative motion estimation of non-cooperative targets using only a monocular camera. Firstly, the paper provides the nonlinear relative orbit dynamics equations and then derives the discrete recursive form of the dynamics equations. An EKF filter is then designed to implement the relative navigation estimation. After that, the relative "locally weakly observability" theory for nonlinear systems is used to analyze the observability of monocular sequence images. The analysis results show that by relying only on monocular sequence images it has the possibility of deducing the relative navigation for long-range non-cooperative targets. Finally, numerical simulations show that the method given in this paper can achieve a complete estimation of the relative motion of longrange non-cooperative targets without conducting orbital maneuvers. 相似文献
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本文研完惯性制导系统工具误差的自适应估计问题。运用自适应技术,这是解决制导精度鉴定问题的一个新的尝试,文中对仪表的误差模型给出了动态补偿,并给出了误差系数的递推估计。对模型中随机量的统计特性应用了自适应技术,并对岭回归引入了自适应估计,对滤波过程中模型的辨识及估值中偏倚的补偿,进行了讨论。 相似文献
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相位差的估计精度是影响深空网天线组阵中信号合成性能的关键因素。利用天线组阵S UMPLE或SIMPLE相关算法中相位差估计值之间的几何关系,提出了相位差变化率的最小二乘 估计,并在此基础上提出了相位差的递推最小二乘滤波方法。经过理论分析和仿真实验表明 ,所提出的方法能够大大提高相位差的估计精度;对于给定的例子,估计精度提高了接近两 个数量级。相位差经滤波后,天线阵的信号合成性能显著增强,从而大大提高对深空通信中 微弱信号的数据接收能力。
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针对临近空间高超声速再入滑翔目标的跟踪问题,提出了一种基于回顾成本输入估计的无偏转换量测卡尔曼滤波(Retrospective cost input estimation-unbiased converted measurements Kalman filter, RCIE-UCMKF)。首先,根据再入滑翔目标的飞行特性,将加速度看成是未知的确定输入构建运动学跟踪模型;然后,对目标的非线性量测信息进行无偏转换,并将得到的噪声协方差矩阵进行解耦,降低算法的复杂度;最后,利用回顾成本的输入估计对未知加速度进行重构,采用递推最小二乘法更新输入估计器的参数矩阵,同时将估计的加速度引入到卡尔曼滤波框架下,实现对高超声速再入滑翔目标状态的准确估计。仿真结果表明了该算法的有效性和可行性。 相似文献
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钊对航天器的惯性-星光姿态确定系统,选取基于矢量观测的最小参数姿态矩阵估计方法为定姿算法。但是由于系统模型是非线性的,针对系统模型的非线性,将UKF(Unscented Kalman Filter)与最小参数姿态矩阵估计方法结合,设计了一种针对MEMS陀螺和CMOS APS星敏感器的UKF姿念估计器。仿真结果表明:在敏感器精度较差的情况下,该UKF、姿态估计器能够满足大多数航天器对姿态确定精度的要求。此外,UKF和EKF(Extended Kalman Filter)的仿真对比结果表明:UKF滤波器的收敛速度高于EKF滤波器,状态估计的精度也优于EKF滤波器,且数值稳定性好。 相似文献