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102.
103.
针对低低跟踪(SST-LL)重力测量卫星K频段测距(KBR)系统相位中心在轨标定问题,提出了一种应用预测卡尔曼滤波算法的KBR系统在轨标定算法。首先,以磁力矩器和姿态控制喷气发动机为执行部件,对一颗卫星施加一定的组合力矩,使其绕另一颗卫星进行周期性姿态机动;然后,将星敏感器数据代入预测卡尔曼滤波算法中估计出卫星姿态;最后,根据KBR系统观测值与卫星姿态角之间的关系,利用扩展卡尔曼滤波算法估计出KBR系统相位中心的位置。数值仿真结果表明:KBR系统相位中心可以被实时估计,当存在较大的卫星姿态动力学模型误差时,KBR系统相位中心的标定误差仍在0.3mrad以内,证明此算法估计精度较高且鲁棒性强。 相似文献
104.
针对舰载飞行器平台惯导传递对准问题,建立了速度匹配和"速度+姿态"匹配卡尔曼滤波方程。考虑舰艇的摇摆运动,进行了不同机动方式下舰载飞行器平台惯导传递对准效果数学仿真,并设计了精度实时检验方法。 相似文献
105.
针对雷达导引头跟踪机动目标问题,建立了一种适于高机动目标探测的非线性系统模型,采用扩展卡尔曼滤波算法推导适用于弹载脉冲多普勒雷达机动目标探测的滤波模型,用以估计俯仰失调角、方位失调角、弹目相对速度和距离等信息,利用系统数学模型对目标加速度及弹目视线角速率进行解算估计。对标称弹道和极限弹道的跟踪仿真表明,所建立的系统模型和滤波设计方案,能够处理真实飞行中存在的部分信息缺失问题,对于极端情况下的遮挡问题也能在一定时间内保证较高的跟踪精度。 相似文献
106.
基于鲁棒非线性卡尔曼滤波的自适应SLAM算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统非迹卡尔曼滤波算法缺乏在线自适应调整能力,在噪声模型出现误差时滤波精度下降的问题,提出了一种基于鲁棒无迹卡尔曼滤波的同步定位与地图创建算法。该算法引入了一个多维观测噪声尺度因子,能根据观测噪声统计特性的实际变化情况对每种传感器的噪声模型做出自适应调整,使其逼近真实噪声水平,进而将滤波增益调整到一个适当值,实现滤波器的最优估计。SLAM仿真实验结果表明,在噪声统计特性发生变化的情况下,该算法相比其它几种SLAM算法具有更好的自适应能力,估计精度更高,鲁棒性更强。 相似文献
107.
本文是在文献[1]的基础上,讨论遥控机器人追踪自由飞行目标物的动态性能问题。应用黄金分割法和元素交替极小化法对扩展的卡尔曼滤波初值条件进行搜索并获得优化解。仿真结果表明优化方法简单可行,优化解满足系统性能要求。 相似文献
108.
109.
以最小二乘为指标,应用Powell直接寻优算法,对近地轨道自旋卫星姿态确定数据进行加工处理,得出了某些系统偏差的估计值,然后再用Kalman滤波器进行滤波估计。实践证明,将此法用于可观性较弱的系统,可显著改善仅用Kalman滤波器所得的结果。 相似文献
110.