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小天体旋转参数是科学数据,也是小天体测绘,着陆导航的基础数据.研究一种在小天体探测接近段过程中使用的基于图像上特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法.该方法首先建立小天体旋转关系模型,表示小天体在相机坐标系中的姿态变化;然后定义小天体旋转的状态方程,推到了扩展卡尔曼滤波器的计算过程.通过对观测图像序列上的特征点跟踪,利用扩展卡尔曼滤波器方法得到小天体旋转轴指向和自转角速度估计.实验中,在仿真相机与小天体相机100 km距离上,分析了相机坐标系小天体坐标系之间的四元数初值,图像上特征点跟踪精度,相机的观测指向等因素对小天体旋转参数估计精度的影响.实验结果表明,提出的基于图像特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法能够得到具有较高精度的估计结果. 相似文献
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143.
轨道机动过程中推力加速度的实时最小方差估计 总被引:2,自引:0,他引:2
飞行器轨道机动过程中,为跟踪、定位机动目标和干预机动控制过程,需要统计处理离散的雷达观测量实时估计推进发动机的推力,进而确定飞行器的瞬时轨道参数。本文所述算法是该工程问题的探讨和解决方案。文章建立了轨道机动过程中连续变质量运动模型和离散雷达量测模型,推进发动机的质量秒耗量作为表征推力加速度的一个近似常量,应用扩展卡尔曼滤波对离散的雷达测量数据进行顺序统计处理给出秒耗量的最小方差估计;文章详细地推导了线性化量模型的变分方程和观测矩阵;仿真结果表明该算法能快速、准确地估计推进发动机的质量秒耗量和向机动目标施加的实际推力。 相似文献
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基于神经网络的无迹滤波改进算法 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了采用无迹变换(UT)描述随机变量通过非线性系统后的均值及方差的方法,提出可以将神经模糊推理系统(ANFIS)用于确定无迹变换中的参数,使其对随机变量均值的描述达到二次以上精度,并给出了改进的无迹滤波器(UKF)结构和神经网络训练方法;仿真结果表明,该算法适用于系统含有未知输入或系统噪声为非高斯的情况,并可解决一些典型的非线性估计问题,改进算法的性能优于传统无迹滤波器。 相似文献
149.
为实现主从式卫星编队飞行中心星与环绕星的自主定轨,采用微波雷达测量卫星间相对距离、距离速率、方位角和仰角。根据动力学方程给出了导航算法,并利用扩展卡尔曼滤波(EKF)提高微波雷达相对速度的测量精度。仿真结果表明,该导航算法对主从式卫星编队较有效,且能获得较佳的导航精度。 相似文献
150.