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162.
针对雷达导引头跟踪机动目标问题,建立了一种适于高机动目标探测的非线性系统模型,采用扩展卡尔曼滤波算法推导适用于弹载脉冲多普勒雷达机动目标探测的滤波模型,用以估计俯仰失调角、方位失调角、弹目相对速度和距离等信息,利用系统数学模型对目标加速度及弹目视线角速率进行解算估计。对标称弹道和极限弹道的跟踪仿真表明,所建立的系统模型和滤波设计方案,能够处理真实飞行中存在的部分信息缺失问题,对于极端情况下的遮挡问题也能在一定时间内保证较高的跟踪精度。 相似文献
163.
164.
提出了一种北斗卫星定位系统和惯性导航系统的组合导航无源定位算法。以伪距率为观测量,基于高稳定度用户时钟,结合北斗系统的热备份星,在三星共视下用两级卡尔曼滤波器对惯导进行闭环校正。给出了组合导航系统的构成,以及第一、二级滤波的数学模型。该法能根据收星情况在闭环与开环方式间稳定转换。仿真结果表明,此算法可提高丢星时组合导航系统的滤波定位精度,有效校正惯导的姿态误差角,并以较高的精度估计用户的三维速度。 相似文献
165.
166.
针对在永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)中安装传感器带来的高成本、体积增大、可靠性降低和易受环境干扰等问题,提出采用迭代容积卡尔曼滤波(Iterative cubature Kalman filter,ICKF)算法来估计电机转速和转子位置,并将其应用于永磁同步电机无传感器控制。首先,建立了PMSM在α-β坐标系下的离散数学模型。其次,在Matlab/Simulink环境下分别建立了基于容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman filter,CKF)和ICKF的PMSM转速、电流双闭环的无传感器矢量控制系统仿真模型,并进行了给定转速和加负载两种工况的仿真验证。最后,基于TMS320F28335芯片搭建了硬件实验验证平台。仿真分析与实验结果均表明,迭代容积卡尔曼滤波算法应用于永磁同步电机无传感器控制中抗负载变化干扰性好、电机运行稳定、电机转速和转子位置估计精度高,可满足对电机精确控制要求较高的应用场合,具有重要参考价值和推广意义。 相似文献
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168.
169.
170.
针对典型MEMS陀螺静态误差大、 影响工程上使用的难题,提出基于时间序列模型的Kalman滤波方法.通过对典型MEMS陀螺数据进行分析,提取其趋势项,进行周期检验与相关性分析,建立时间序列模型;针对建立的时间序列模型,提出利用Kalman滤波方法,消除零位不稳定性.仿真及试验结果表明,该解算方法能够有效补偿MEMS陀螺静态误差,显著提升其静态指标. 相似文献