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71.
72.
73.
采用序列概率比方法检测航空发动机传感器软故障 总被引:1,自引:0,他引:1
提出基于卡尔曼滤波和序列概率比方法进行某型涡扇发动机控制系统传感器软故障检测新方法.研究了采用修正的序列概率比方法处理滤波残差,检测传感器软故障;并将该方法与残差加权二乘算法WSSR(Weighted Sum of Squared Residual)检测传感器软故障过程进行了对比.仿真结果表明,序列概率比方法较WSSR法所需决策时间短,适合于航空发动机传感器软故障检测. 相似文献
74.
提出了一种对磁强计/太阳敏感器的无姿态信息的在轨实时标定方法。在现有的标定算法中,仅采用地磁矢量的模作为观测量,本文引入地磁矢量与太阳矢量之间的数量积作为观测量,增强了其可观性,也使对太阳敏感器的实时标定成为可能。扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)虽然获得广泛应用,但其线性化过程会引入截断误差,而无香卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter,UKF)是非线性滤波方法,不须对系统进行线性化。分别利用EKF与UKF的滤波标定算法进行标定研究,仿真结果表明了本文算法的有效性,如磁强计偏置的标定精度,UKF比EKF高26%。 相似文献
75.
基于视线角序列的机动目标视线角速率计算 总被引:1,自引:0,他引:1
依据拦截弹与机动目标间的相对位置关系,采用导引头球面模型,基于当前统计模型,实现了强跟踪状态自适应滤波,计算出了可用于制导的视线角速率。该算法利用导引头球面模型,将测角信息转换成距离信息,进行方差自适应调整和卡尔曼滤波。在只给出视线角序列信息的情况下,根据相对状态滤波结果求出所需的视线角速率。 相似文献
76.
针对机动模式复杂多变的高超声速滑翔目标跟踪问题,提出了一种机动频率自适应跟踪方法。采用介于常速度和常加速度模型之间的Singer模型来表征目标气动力加速度的变化,从而建立跟踪系统的状态方程。根据地基雷达量测量获得系统的量测方程,鉴于距离和角度信息的量级相差较大将其由球形量测量转换为位置量测量。为了适应高超声速滑翔目标灵活多样的机动模式,基于正交性原理和无迹卡尔曼滤波算法实现了Singer模型中机动频率参数的自适应。利用滤波信息计算得到能够反映状态模型误差大小的调整因子,用于放大Singer模型中的机动频率,进而调整状态方程的过程噪声以降低模型误差。通过对2种典型机动轨迹的跟踪仿真,并与交互式多模型等方法进行比较,结果表明所提方法的跟踪精度高、计算量小,能够较好地适应阶跃机动和连续幅值变化的机动。 相似文献
77.
本文基于分散估计理论的基本原理,考虑各子站基于不同坐标系这个一般情形,给出了一种新的分散化多站联合目标跟踪算法。并针对子站间四种不同的通讯方式,对算法进行了仿真。结果表明,本文的最优合成算法即使在各个子站由于缺少足够的信息而得到错误估计的情况下,也能快速地给出正确的估计。 相似文献
78.
惯性导航系统各种传递对准方法讨论 总被引:16,自引:0,他引:16
本文按对准基本原理将惯性导航系统各种传递对准方法分为两大类,一类可称为计算参数匹配法,它包括速度匹配和位置匹配;另一类可称为测量参数匹配法,它包括加速度匹配、姿态匹配和角速度匹配。文中详细讨论了这两类方法的性质,指出:计算参数匹配法类似静基座自对准和空间率对准,在载体无机动动作时对准时间较长。测量参数匹配法对准时间短,但受载体挠性变形的影响大。 相似文献
79.
高空长航时无人机SINS/CNS组合导航系统仿真研究 总被引:14,自引:0,他引:14
根据高空长航时无人机的特点研究了SINS/CNS组合导航系统并进行了仿真。研究了分段定常系统(PWCS)的可观测性分析方法和基于奇异值分解的系统状态可观测度分析问题,并提出了一种改进的状态可观测度分析方法,在求状态变量的可观测度时,抛开了观测量,只利用可观测矩阵进行分析,然后将该理论应用到SINS/CNS组合导航系统中,证明了其合理性与可行性,进一步根据可观测度分析的结果对系统进行反馈校正,通过仿真结果证明导航精度得到了提高。 相似文献
80.
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