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531.
532.
Kalman滤波器是组合导航中最常用的最优滤波工具,但是在组合导航系统中有一些应用的局限性,尤其在低成本的GPS(Global Positioning System)/DRS(Dead Reckoning System)组合导航系统中,存在着使用的GPS接收机和惯导测量元件的精度不够高的问题,要提高系统的测量精度,只能提高算法软件的先进性.为补偿卡尔曼滤波发散的缺陷,将神经网络和遗传算法组成的混合算法与卡尔曼滤波相结合,应用到GPS/DRS组合导航系统中,该算法不仅具有普通神经网络的自主学习能力、好的实时性,还克服了传统算法收敛速度慢、对学习参数敏感、局部有极小点等缺点,同时兼具卡尔曼滤波的最优估计性能.仿真结果验证了这种算法和常规卡尔曼滤波算法相比较具有更高的精度和稳定性,经过对仿真数据进行统计分析,纬度误差的最大值降低了一个数量级. 相似文献
533.
微捷联姿态系统的一种扩展卡尔曼滤波方法 总被引:1,自引:1,他引:1
采用低精度的微惯性陀螺和加速度计作为微惯性捷联姿态确定系统元件,首先分析了捷联惯性姿态解算的非线性问题和误差累积的原因;根据姿态三角函数关系引入横滚、俯仰角的3个替换变量作为状态变量,并根据状态变量之间的约束方程和运动体前向速度测量,建立了捷联惯性姿态的一种扩展卡尔曼滤波模型;采用MTi微惯性捷联测量组合进行实验,将该扩展卡尔曼滤波方法解算载体姿态结果与捷联姿态解算结果相比较,验证了该方法抑制惯性姿态解算累积误差的能力. 相似文献
534.
一种重力卫星质心在轨标定算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对重力卫星质心在轨标定问题,提出了一种将预测滤波与卡尔曼滤波相结合的标定算法。该算法首先利用磁力矩器产生一个明显大于干扰力矩的周期性力矩作用于卫星上,然后利用陀螺数据实现了卫星角加速度的预测滤波估计,并通过静电加速度计信息设计卡尔曼滤波器,实现卫星质心的标定;最后进行了数学仿真,仿真结果表明该算法针对卫星的角加速度及质心位置能够实时估计,三轴最佳标定精度分别为[0.0628 0.0324 0.0414]mm,实现了卫星质心较为精确的标定。 相似文献
535.
提出了一种机载武器捷联惯导系统大失准角情况下快速传递对准QCKF(Quaternion Cubature Kalman Filter)算法.采用乘性四元数表示失准角,建立了基于四元数的速度加姿态匹配传递对准模型.将噪声扩维为状态思想应用到CKF(Cubature Kalman Filter)中以解决非线性过程噪声和量测噪声问题.考虑到表示旋转的四元数具有规范化以及符号相反的四元数表示相同旋转的性质,对CKF算法中关于四元数部分加权求均值转变为约束条件下基于投影长度的加权求均值,对CKF算法中关于四元数部分求方差进行符号预处理.仿真结果表明算法能在大失准角情况下提高对准精度. 相似文献
536.
针对弹道导弹中段目标检测跟踪问题,将卡尔曼滤波应用基于红外图像的弹道中段目标检测数据滤波和预测,建立了中段目标的状态方程和量测方程。针对卡尔曼滤波中系统噪声和量测噪声的自协方差阵难于确定的问题,研究了卡尔曼滤波参数选择设置方法,利用实际检测结果对不同噪声参数条件进行了试验,得到了应用于弹道导弹中段目标检测跟踪的滤波器参数设置规律,为弹道导弹中段目标检测跟踪技术提供了参考。 相似文献
537.
基于ASUKF的火星探测器脉冲星自主导航方法 总被引:2,自引:1,他引:2
脉冲星导航可靠、稳定、精度高, 是实现火星探测器自主导航的有效手段之一.针对脉冲星导航中脉冲到达时间的微小误差会引起巨大的位置估计误差这一问题,提出了一种基于扩维Unsented卡尔曼滤波(ASUKF,Augmented State Unscented Kalman Filter)的火星探测器脉冲星自主导航方法,建立了以位置、速度和脉冲到达时间的常值测量误差作为状态量的导航系统数学模型,可在对探测器位置、速度进行估计的同时有效估计并修正脉冲到达时间的常值测量误差,并降低随机测量误差的影响.仿真结果表明该方法的导航定位精度可达350m以内,可以满足火星探测自主导航的需要. 相似文献
538.
基于卡尔曼滤波和ABS控制输入的车速估计 总被引:2,自引:0,他引:2
在现有的轮速估计算法基础上,研究了一种基于参数自适应卡尔曼滤波和ABS(Anti-lock Braking System)控制输入的车速估计算法.该算法首先以四轮轮速为输入,利用ABS控制状态信息估计车辆的制动减速度,然后综合减速度和轮速信息分别估计左、右侧的参考车速.使用自适应卡尔曼滤波针对不同的滑移状况更新协方差矩阵,并采用真实的ABS制动试验数据检验所提出的算法,结果表明:该算法在各种路面条件下都能估计得到合理的参考车速. 相似文献
539.
在分析数据链信息传输过程的基础上,运用排队理论对影响数据传输延迟的系统服务时间和排队等待时间进行建模;并提出了一种基于"当前"统计模型的数据传输延迟补偿的自适应卡尔曼滤波方法.仿真结果表明,该数据传输延迟误差补偿方法不仅使目标测量误差明显降低,而且大大提高了对目标的截获概率. 相似文献
540.