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多星座组合导航自适应信息融合滤波算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对多星座卫星组合导航,提出了一种双重自适应联合卡尔曼滤波算法,采用描述机动载体运动的"当前"统计模型,首先建立一种基于载体加速度方差自适应的动态定位卡尔曼滤波模型,并分别对GPS,GLONASS和GALILEO系统设计相应的自适应子滤波器,然后采用有重置的联合自适应滤波器对各个子滤波器进行数据融合处理,各子滤波器的信息分配系数根据各卫星导航系统输出的几何精度因子(GDOP)进行自适应调节.通过对GPS/GLONASS/GALILEO多星座组合导航系统的仿真,分析对比了加权平均滤波、常规联合滤波和本文提出的双重自适应滤波.结果表明:该双重自适应算法有效提高了组合导航系统的精度和可靠性,能更好地适应于量测噪声不断变化的卫星组合导航系统. 相似文献
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文章给出了严密的脊波导本征函数的表达式,并运用驻波法推导了完整的脊波导的特征方程;采用模匹配法分析了矩形-脊波导不连续性的广义S矩阵,数值仿真与HFSS仿真结果一致。 相似文献
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以修正Rodrigues参数作为姿态参数,利用无味Kalman滤波(UKF)设计了一种全姿 态估 计算法。修正Rodrigues参数在姿态估计中具有简洁高效的优点,然而,因其奇异性不能用 于全姿态运动情况。利用修正Rodrigues参数与其影子参数相互切换的方法可以避免奇异现 象的发生。UKF直接利用非线性模型而不需要线性化,适用于高精度的姿态估计。本文针对 “陀螺+矢量观测”这种典型的姿态确定模式,以修正Rodrigues参数与其影子参数相互切换 的方法描述姿态,利用UKF设计了姿态估计器。状态协方差阵在姿态参数切换时发生突变, 引起姿态估计器的滤波波动。为此,提出了在姿态参数切换时对姿态估计器进行修正的方法 。最后通过仿真验证了算法的有效性 相似文献
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针对合成孔径雷达与可见光图像在大角度旋转和大比例缩放情况下的高精度自动配准问题,提出了一种尺度和旋转不变的SAR(Synthetie Aperture Radar)和可见光图像自动配准算法.算法以SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法为基础,首先通过增强Frost滤波和自适应直方图均衡增强SAR和可见光图像的共性,使其显著提高能够提取出足够多的特征点数目,然后再通过特征描述方法、相似性度量方法、点匹配方法、特征点聚类方法和误匹配点剔除方法等方面对原始SIFT方法进行改进,有效地提高其在多源图像、强噪声、复杂成像条件下的特征提取和匹配性能,最后通过最小二乘法和相似变换模型实现SAR和可见光图像的精确配准.试验表明该算法对图像尺度和角度变化具有良好的适用性,在正确匹配点的比率和定位精度方面都优于原始SIFT算法和Harris算法,具有良好的工程应用前景. 相似文献
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