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多传感器组合导航系统分层融合算法 总被引:8,自引:0,他引:8
从信息融合角度来看,目前在组合导航系统中广泛应用的联合滤波算法居于两级式分布式融合结构。而分层融合结构作为多传感器信息融合的另一种重要的模式,在组合导航系统中应用尚未见报道。本文研究了多传感器组合导航系统的分层融合算法,重点与联合滤波算法进行了比较。以定理的形式证明了在一定条件下分层融合算法与联合滤波算法的等价性问题。进而提出了分层融合算法的部分反馈模式。仿真结果表明,部分反馈模式的有序分层融合算法可有效地应用于多传感器组合导航系统。在相同的容错能力和计算复杂性下,可以得到优于联合滤波的导航信息融合结果。 相似文献
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给出了浮栅ROM器件的质子辐射效应实验结果.认为浮栅ROM28C256和29C256的质子辐射效应不是单粒子效应,而是质子及其次级带电粒子产生的累积剂量造成的总剂量效应.器件出现错误有个质子注量阈值.对于29C256,高温加电退火容易消除质子产生的辐射损伤;对于28C256,高温加电退火不易消除质子产生的辐射损伤.动态监测和静态加电的器件都出现数据错误,且不能用编程器重新写入数据.然而不加电的器件在更高的质子注量辐照下未出现错误.对于应用浮栅ROM器件的航天器电子系统,冷备份是提高其可靠性的有效手段之一. 相似文献
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UKF方法及其在方位跟踪问题中的应用 总被引:13,自引:0,他引:13
采用UKF(Unscented Kalman Filter)方法处理了平面内地面站对目标的方位跟踪的估计问题。目标的位置和速度由选定的高斯分布采样点来近似,在每个更新过程中,采样点随着状态方程传播并随着非线性测量方程变换,由此不但得到目标位置和速度的均值及较高的计算精度,而且避免了对非线性方程的线性化过程。仿真结果表明,UKF方法比传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法有更高的估计精度,并能有效地克服非线性严重时,方位跟踪问题中很容易出现的滤波发散问题。 相似文献
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基于BP人工神经网络的GPS/SINS组合导航算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于扩展Kalman滤波的GPS/SINS组合导航算法,需要对原始的非线性连续系统模型进行线性化和离散化处理,要求系统噪声和测量噪声为零均值的高斯白噪声,且易于出现滤波器发散。BP人工神经网络毋需对所求解的问题建模,能够很好地逼近系统非线性特性,获得较高精度的导航定位信息;还具有计算过程稳定,不涉及矩阵求逆,不需要迭代逼近,以及容易实现并行处理等优点。本文设计适用于GPS/SINS组合导航系统的BP网络模型,并在标准的BP算法基础上,采用共轭梯度法改进网络训练速度及精度。最后,通过仿真算例说明BP网络方法用于GPS/SINS组合导航计算的可行性。 相似文献