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991.
自学习自适应INS/Doppler组合导航系统 总被引:1,自引:0,他引:1
本文通过引入文[1]提出的自学习适应Kalman滤波,而将氢此组成的具有自学习功能的智能组合导航系统直接建立在噪声分布密度的异步自学习估计上,由于此时的LAKF在每次重复滤波实验后可离线异步地学习模型与量测噪声的统计特性,从而可有效地避免滤波发散现象并能确保实时性。文中结合某飞行器,对INS/Doppler组合导航系统进行了仿真研究,所得结果十分满意。 相似文献
992.
993.
994.
磁悬浮控制力矩陀螺框架伺服系统扰动力矩分析与抑制 总被引:1,自引:0,他引:1
对磁悬浮控制力矩陀螺框架伺服系统,提出了一种基于自适应逆扰动消除控制的设计方法。该控制器采用将被控对象动态控制和对象扰动控制分离处理的方法研究了控制力矩陀螺框架伺服系统的非线性摩擦干扰力矩、陀螺房内部高速磁悬浮转子系统因框架变速转动对框架伺服系统产生的耦合力矩以及航天器姿态改变导致框架伺服系统本身的参数大范围变化等问题。设计的自适应逆扰动消除器大大改善了框架伺服系统的控制性能、提高了系统的速率输出精度。仿真结果表明,提出的扰动力矩抑制方法是可行的,具有很强的鲁棒性。 相似文献
995.
Riccati 方程在最优控制和滤波理论中起着非常重要的作用。最近,Kawasaki 和 Shimereura 引用了 Riccati 方程最大解的一个性质,但他们的证明是不正确的。本文对这个问题做了进一步研究,并提出和证明了 Riccati 方程最大解的一个重要定理。 相似文献
996.
基于模糊自适应卡尔曼滤波的INS/GPS 组合导航系统算法研究 总被引:15,自引:2,他引:15
针对车载组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车载INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否在一附近,应用模糊推理系统不断的调整量测噪声协方差阵的加权,对卡尔曼滤波的量测噪声协方差阵进行递推在线修正,使其逐渐逼近真实噪声水平,从而使滤波器执行最优估计,提高导航系统的精度。对车载组合导航系统的仿真结果表明,这种算法对时变的量测噪声具有较强的自适应性,进而精度比常规卡尔曼滤波也大为提高,是一种可行的车载组合导航算法。 相似文献
997.
998.
999.
1000.
一种称为自适应空时处理器(STP)的线性滤波器是一种相对比较新的方法,它使机载阵列天线雷达目标检测概率达到最大。理论上,全自适应STP可以实时获得最优解(一种维恩滤波器)。但是,实际上全自适应STP也存在一些问题。首先,线性滤波器的加权数可能非常大。其次,单一加权矢量的计算复杂度大约为O(MN)^3。再次,STP为线性滤波器但却工作在非线性不稳定的环境中。这些问题导致采用空时处理器传统技术的实时、最佳处理是现行计算技术内所不及的。为使运动杂波对目标检测的影响最小,本文探讨了人工神经网络和几种学习算法的可应用性。人工神经网络是一种自适应、并行、分布式处理系统,可以实时完成复杂计算。学习算法的机理是为了存储新的信息或变更信息,人工神经网络中的长期存储器要不断更新而又不被破坏。由于学习算法既能在系统的使用期内保留信息又能变更信息,所以对雷达系统的计算要求降到了最低,同时还能适应环境的变化。 相似文献