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211.
212.
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
213.
214.
215.
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
216.
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
217.
218.
GPS/惯性组合导航系统导航性能的仿真与分析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文从卡尔曼滤波的基本原理和几何精度因子GDOP的物理意义出发,并结合实例的仿真计算结果,讨论GPS/惯性组合导航系统的定位和测速精度。结果表明:由于位置和速度的双重组合,且由于卡尔曼滤波具有利用以前所有测量值的能力,以及综合利用GPS和惯导信息的能力,所以组合系统的精度虽仍与GDOP有关,但却高于单独利用GPS接收机点解法得到的定位和测速精度,其中定位精度的提高更为显著。 相似文献
219.
220.
光学景象匹配基准图的滤波方法研究 总被引:3,自引:1,他引:3
对光学景象匹配制导的实时图与基准图的特点进行了对比,分析了前人提出的实时图常用的滤波方法,认为这些方法并不完全适用于基准图的波波处理。然后根据基准图的特点提出了和同态滤波及最小方差滤波的两步法对基闪图进行滤波,这一方法特别适用于因薄云覆盖而引入的低频噪声的处理,并同时兼顾了图像的增强与恢复。通过实验证明,该方法效果良好,对于光学景象匹配基准图的预处理具有一定的实用价值。 相似文献