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861.
862.
对平台标定中数据处理的一种方法是对角度传感器输出分析,解算出移角速率,并在此基础上辨识出漂移参数。由于平台自标定在动基座条件下进行,角度传感器输出中的噪声统计难以确定,并且会出现时变的情况。传统的卡尔曼滤波方法不能适用。自适应卡尔曼滤波的估计状态的同时,利用观测数据带来的信息,可在线估计噪声的统计特性,从而不断地改进滤波器的设计。建立输出数据常速度模型,采用Sage和Husa自适应滤波算法,进行参数辨识,得到较好的效果。 相似文献
863.
建立了惯导系统(INS)的线性和非线性误差模型.研究了RBF网络在惯导数据处理中的应用.通过仿真表明,用RBF神经网络进行数据处理,既可获得比卡尔曼滤波更高的精度,又提高了系统的实时性. 相似文献
864.
介绍了HMR3000型数字罗盘的主要性能,根据罗盘在移动机器人导航中的应用,对航向和俯仰、横滚输出数据设计了不同的卡尔曼滤波器,有效地消除了罗盘输出数据的波动,使机器人姿态测量精度稳定在1°左右,证明了HMR3000型数字罗盘在机器人导航领域应用的良好效果。 相似文献
865.
866.
以标准B样条函数为基础,建立了以位置、样条系数为状态变量的参数化卡尔曼滤波器,用于解决外测数据的实时滤波问题。按照时间更新跨节点与否,分2种情况给出了状态转移方程。在时间更新跨样条节点时,使用样条函数的一阶连续导数条件,估计新增样条节点系数,由此实现滤波器在跨节点处的平滑过渡。通过仿真数据对新方法进行验证,并与已有的2类典型滤波方法进行比较,结果表明,本方法的滤波精度与另一类直接基于弹道信号表示的样条递推滤波方法精度相当,且可表现出更优的收敛性。新方法具有样条参数化模型的相同优点,可对时域信号全时段建模,可利用先验信息设计弹道优选节点而实现滤波性能优化,缺点在于状态更新的策略较为复杂。 相似文献
867.
目标跟踪过程中的模型误差会使得平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)性能下降,滤波精度降低;自适应滤波中的修正卡尔曼滤波(AKF)算法可以有效解决这一问题,但是难以应用到非线性滤波中。为了克服模型误差带来的不利影响,同时,进一步提高修正思想的应用范围,在SRCKF的基础上,基于最小化新息协方差准则推导了修正系数的向量形式,提出修正SRCKF(ASRCKF)算法。所提算法通过利用后期的测量数据,增加对测量值的信任度,从而达到对目标模型误差进行补偿的目的。仿真结果表明:与SRCKF和强跟踪SRCKF算法相比,所提ASRCKF算法能有效抑制模型误差,有着更优的滤波性能。 相似文献
868.
869.
870.
针对GIS量测误差统计信息不明确,且量测信息具有随机性和有限性的特点,提出了采用非等间隔并解决量测滞后的滤波算法,设计了相应的卡尔曼滤波算法和递推最小二乘算法.建立了INS/GIS组合导航数学模型,通过仿真分析对比了上述两种算法的滤波精度,结果表明,改进的卡尔曼滤波方法优于递推最小二乘估计方法,可有效提高导航精度. 相似文献