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121.
多传感器组合导航系统分层融合算法 总被引:8,自引:0,他引:8
从信息融合角度来看,目前在组合导航系统中广泛应用的联合滤波算法居于两级式分布式融合结构。而分层融合结构作为多传感器信息融合的另一种重要的模式,在组合导航系统中应用尚未见报道。本文研究了多传感器组合导航系统的分层融合算法,重点与联合滤波算法进行了比较。以定理的形式证明了在一定条件下分层融合算法与联合滤波算法的等价性问题。进而提出了分层融合算法的部分反馈模式。仿真结果表明,部分反馈模式的有序分层融合算法可有效地应用于多传感器组合导航系统。在相同的容错能力和计算复杂性下,可以得到优于联合滤波的导航信息融合结果。 相似文献
122.
123.
在多传感器环境下,每个传感器探测多个目标,接着产生相应的跟踪。这些跟踪可能互不相同,经过融合后,传感器生成有关目标的更精确的运动信息和属性信息。目前已有两种方法可以达到上述目的,一种是测量值融合法,一种是状态矢量融合法。众所周知,测量值融合计算法通常最优,但计算费时,而状态矢量融合算法计算省力却是次优。之所以如此,是因为从两个传感器中获得的待融合状态级估值,由于通常存在被跟踪目标的过程噪声,通常并非条件独立。值得注意的是,状态矢量融合已有三种计算法:加权协方差法、信息矩阵法和伪测量法。本文仅限于讨论状态矢量融合中信息矩阵形式的性能评估。利用信息矩阵计算法已经推导出稳态融合协方差的闭式分析解并作为一种性能的度量方法。注意,推导出的结果基于两个传感器同步工作且没有误关联的假设,或是在研究时考虑了融合测量值。并且我们将推导出的结果用蒙特卡罗仿真进行了比较,过去曾有许多作者利用蒙特卡罗仿真来预测融合系统的性能。这些结果有助于更加深入地了解跟踪融合的作用原理,并大大简化了对融合性能的评估。此外,有了这样的解,简化了对各种不同工作条件下设计融合系统的折衷研究。 相似文献
124.
基于三轴磁强计与雷达高度计的融合导航算法 总被引:3,自引:1,他引:3
为了减小近地轨道(小于1000km)地磁导航的估计误差协方差,提高导航的可靠性和准确性,在地磁导航系统中引入雷达高度计作为一个新的测量设备,提出了一种基于三轴磁强计与雷达高度计的融合导航算法。该算法取卫星的位置和速度向量作为状态向量,建立状态方程;取卫星周围的磁场强度和卫星到星下点实际海平面距离求出的地心距,作为观测量建立观测方程;利用扩展卡尔曼滤波构成一种融合导航算法。仿真结果表明,提出的融合导航算法对轨道位置的估计误差小于20米,速度的估计误差小于1米/秒,导航算法的精度和收敛性都优于使用单一地磁导航的系统。 相似文献
125.
126.
利用UKF的航天器自主导航方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
UKF(Unscented卡尔曼滤波)是一种新型的直接针对非线性系统的滤波方法。用星敏感器和地平仪测量星光与地平之间的“星光仰角”为观测量的天文自主导航方法,其状态方程和量测方程都是非线性的,使用以往的EKF(推广卡尔曼滤波)进行导航滤波,需将上述两方程分别线性化,故精度较低。本文提出在航天器天文自主导航系统中采用UKF方法,并从仿真计算结果中看到,导航精度有显著提高。 相似文献
127.
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
128.
129.
现有的常用于干涉SAR相位图噪声抑制的非线性滤波法主要有模糊中值滤波和模数滤波,这两种方法都会引起比较大的图像边缘模糊,从而降低后续处理的精度。邻域平均法是一种非常经典的图像降噪方法,它具有较好的边缘保持特性。论文结合干涉SAR相位图的特性,改进了邻域平均法的邻域甲均值计算公式,有选择地利用邻域平均值代替当前像素点的值,提出了一种适用于干涉SAR相位图降噪的新的非线性滤波方法一条件邻域平均法,它具有更好的边缘保持特性。在理论分析和比较条件邻域平均法与模糊中值滤波和模数滤波方法的基础上,采用ERS1/2干涉SAR数据对论文提出的方法和所作的分析进行了验证。 相似文献
130.
本文讨论相干通信中的非线性滤波问题。文中应用扩大状态变量方法建立了非线性估计模型。重点讨论了条件福克一普朗克(Fokker—Planck)方程,由此导出了估计方程和方差方程,从而构造出条件均值滤波算法。应用这种算法得出了由高斯白噪声策动的角调信号通过理想信道和随机时变信道后的非线性最佳相位估计器。计算机模拟结果证明了理论分析的有效性。 相似文献