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81.
WANG Dan-li 《中国航空学报》1999,12(4):246-250
The initial alignment error equation of an INS (Inertial Navigation System) with large initial azimuth error has been derived and nonlinear characteristics are included. When azimuth error is fairly small, the nonlinear equation can be reduced to a linear one. Extended Kalman filter, iterated filter and second order filter formulas are derived for the nonlinear state equation with linear measurement equation. Simulations results show that the accuracy of azimuth error estimation using extended Kalman filter is better than that of using standard Kalman filter while the iterated filter and second order filter can give even better estimation accuracy. 相似文献
82.
多敏感器数据融合是获得更高精度姿态测量的有效方法,敏感器数据融合前必须先修正低频误差。首先,介绍了星敏感器低频误差(LFE)的产生机理及对其在线估计的必要性。其次,针对传统算法的不足,提出了基于纵向滤波的低频误差在线估计算法,该算法将传统低频误差估计问题转化为若干个常值误差估计问题,提高了估计精度。最后,给出了该算法具体实施方式,说明相关参数物理意义及选取原则。通过理论分析及仿真,算法误差可忽略不计。通过在轨数据仿真,星敏感器轨道周期低频误差可被消除。 相似文献
83.
针对传统六位置标定存在标定步骤复杂、标定时间长等问题,同时随着MEMS器件冗余数目增加和冗余配置结构复杂化,利用分立标定技术实现器件误差参数辨识的难度进一步增大,且不同配置结构所采用的标定方法存在通用性较差的问题。因此提出了一种基于Kalman滤波的冗余MEMS-IMU分立标定方案。该方案首先采用小角度建模法实现安装误差的精确建模;然后针对直接以转台三轴角速率为观测值,导致部分状态量不可观的问题,提出了以器件的输出误差值作为观测量、以器件误差参数作为状态量设计Kalman滤波器;最后设计了高精度三轴转台转位编排方式,并利用四陀螺冗余结构进行标定仿真试验。仿真结果表明:该标定方法与六位置标定方案相比,标定精度平均提高了11.37%,可实现MEMS器件误差参数的快速辨识,对实际工程实践具有一定参考价值。 相似文献
84.
85.
由于可以补偿惯性器件在三个轴向上的输出误差,双轴旋转调制技术被广泛应用于捷联惯导系统(SINS)。选择了一种合理且实用的十六次序双轴转位方案,并对其调制原理和误差进行了分析。初始对准技术是捷联惯导系统的一项重要技术,其对准精度直接决定了后续导航的精度。在粗对准完成后,当姿态误差角较大时,后续的精对准误差模型呈非线性特性,故选择了滤波精度高、稳定性强的平方根容积Kalman滤波算法(SCKF)来解决这一问题。考虑到在实际对准过程中,量测噪声的统计特性易发生变化,将SCKF算法与Sage-Husa算法相结合,在传统Sage-Husa SCKF算法的基础上提出了一种改进的自适应滤波算法(ASCKF)。该算法采用QR分解来完成对噪声协方差的平方根矩阵估计,从而避免了传统Sage-Husa SCKF算法中所估噪声协方差矩阵不正定的问题。最后,通过仿真证实了ASCKF算法可被很好地应用于量测噪声统计特性发生变化的初始对准中。 相似文献
86.
87.
动态出现和消失多分量信号的时频分析问题一直是非平稳信号处理的难点之一。为此,提出了一种分析、探测和跟踪多分量信号的随机有限集法。该算法利用时频变换,如短时傅里叶变换或自适应谱估计法,以及多项式预测模型,将多分量信号的时频分析问题归纳成可利用随机有限集进行多目标追踪的问题。分析表明:借助于提出的初始权重赋值算法,以及谱分量幅度和频率的联合似然函数,就可利用高斯混合概率假设密度滤波器来实现对动态时频谱的分析、探测和跟踪。在仿真实验中,所提算法有效提升了动态时频谱的跟踪精度,其对微弱时频谱分量的探测能力,以及对载频差异的分析能力均优于文献报道的算法。 相似文献
88.
89.
90.
提出自适应增量Kalman滤波(AIKF)的概念和定义,建立自适应增量Kalman滤波模型及其分析方法,给出主要的计算步骤.传统自适应Kalman滤波(AKF)方法能够对事先未知的系统噪声和量测噪声的统计量进行有效的估计.但是,传统自适应Kalman滤波方法也无法对由于环境因素(如深空探测)的影响、测量设备的不稳定性等原因产生的未知时变测量系统误差进行补偿和校正,从而产生较大的滤波误差,甚至导致发散.提出的自适应增量Kalman滤波方法不但能够对系统噪声和量测噪声的统计量进行估计,而且还能成功消除这种测量系统误差,有效地提高滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用. 相似文献