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121.
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
122.
123.
124.
从矢量空间分析的角度,分析了格式滤波算法在自适应波束形成中的应用,以空间正交化原理为基础,得到了一种新的递推型格式滤波算法,使格式滤波器的阶次降为原来的一半,从而较少地减少了算法的运算量以及简化了硬件结构。 相似文献
125.
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
126.
127.
在多传感器环境下,每个传感器探测多个目标,接着产生相应的跟踪。这些跟踪可能互不相同,经过融合后,传感器生成有关目标的更精确的运动信息和属性信息。目前已有两种方法可以达到上述目的,一种是测量值融合法,一种是状态矢量融合法。众所周知,测量值融合计算法通常最优,但计算费时,而状态矢量融合算法计算省力却是次优。之所以如此,是因为从两个传感器中获得的待融合状态级估值,由于通常存在被跟踪目标的过程噪声,通常并非条件独立。值得注意的是,状态矢量融合已有三种计算法:加权协方差法、信息矩阵法和伪测量法。本文仅限于讨论状态矢量融合中信息矩阵形式的性能评估。利用信息矩阵计算法已经推导出稳态融合协方差的闭式分析解并作为一种性能的度量方法。注意,推导出的结果基于两个传感器同步工作且没有误关联的假设,或是在研究时考虑了融合测量值。并且我们将推导出的结果用蒙特卡罗仿真进行了比较,过去曾有许多作者利用蒙特卡罗仿真来预测融合系统的性能。这些结果有助于更加深入地了解跟踪融合的作用原理,并大大简化了对融合性能的评估。此外,有了这样的解,简化了对各种不同工作条件下设计融合系统的折衷研究。 相似文献
128.
基于三轴磁强计与雷达高度计的融合导航算法 总被引:3,自引:1,他引:3
为了减小近地轨道(小于1000km)地磁导航的估计误差协方差,提高导航的可靠性和准确性,在地磁导航系统中引入雷达高度计作为一个新的测量设备,提出了一种基于三轴磁强计与雷达高度计的融合导航算法。该算法取卫星的位置和速度向量作为状态向量,建立状态方程;取卫星周围的磁场强度和卫星到星下点实际海平面距离求出的地心距,作为观测量建立观测方程;利用扩展卡尔曼滤波构成一种融合导航算法。仿真结果表明,提出的融合导航算法对轨道位置的估计误差小于20米,速度的估计误差小于1米/秒,导航算法的精度和收敛性都优于使用单一地磁导航的系统。 相似文献
129.
130.
利用UKF的航天器自主导航方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
UKF(Unscented卡尔曼滤波)是一种新型的直接针对非线性系统的滤波方法。用星敏感器和地平仪测量星光与地平之间的“星光仰角”为观测量的天文自主导航方法,其状态方程和量测方程都是非线性的,使用以往的EKF(推广卡尔曼滤波)进行导航滤波,需将上述两方程分别线性化,故精度较低。本文提出在航天器天文自主导航系统中采用UKF方法,并从仿真计算结果中看到,导航精度有显著提高。 相似文献