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362.
为适用于强非线性、非高斯过程噪声系统,结合预测滤波(PF)与高阶容积卡尔曼滤波(HCKF),提出一种预测-五阶容积卡尔曼滤波(P5thCKF)方法。通过预测滤波方法对系统模型中的过程噪声及其方差阵进行实时调整,进而将新模型代入到五阶容积卡尔曼滤波框架中进行实时递推状态估计。推导了五阶球面单形-径向积分准则,采用五阶球面单形积分准则处理球面积分,广义高斯-拉盖尔积分准则处理径向积分;描述了预测滤波方法并对模型误差调整量进行了推导。通过2个仿真实验验证了本文方法在强非线性、非高斯过程噪声系统中的可行性以及应用于工程实践的可能性。 相似文献
363.
364.
本文在多模型架构下,提出一种航空发动机传感器在线混合故障检测与隔离算法。利用长短期记忆网络逼近航空发动机建模误差、健康参数变化、过程噪声和测量噪声等不确定性源引起的真实发动机与机载模型之间的偏差。将传感器测量输出与不确定性值的偏差用于一种基于多模型的混合卡尔曼滤波器组算法中,利用贝叶斯方法计算每个传感器在健康模式和不同故障模式下的条件概率,然后根据最大概率准则进行传感器故障检测与隔离,克服了阈值难以选取的问题。针对某型涡扇发动机传感器发生偏置故障、漂移故障和间歇性故障的情形进行仿真验证,并对比了不同传感器之间的检测与隔离精度。结果表明:所提出的方法可以在更高水平的退化下诊断出发动机传感器常见的故障,混合方法对不同不确定性源具有鲁棒性。 相似文献
365.
利用GPS进行姿态估计的一种算法 总被引:3,自引:0,他引:3
首先建立了全球定位系统(GPS)姿态确定的观测方程;然后给出了利用GPS进行飞行器姿态估计的模型,并对该模型进行了线性处理;最后利用攻推广卡尔曼滤波技术,针对某飞行器进行了仿真计算。计算结果表明,对于不同的测量噪声和系统噪声,滤波器都有较好的估计,姿态估计的精度明显高于单纯GPS姿态确定的精度,可以满足大多数飞行器对姿态确定的要求,证实了模型和算法可用性。 相似文献
366.
367.
对于配置多个星敏感器的卫星,采用常规的定常增益卡尔曼滤波方法进行姿态确定时,存在滤波定常增益矩阵众多、系统复杂的问题,为了简化滤波系统设计,统一定常增益矩阵,提出一种基于虚拟星敏感器的姿态确定方法.给出一种计算量小、适合星载计算机在轨实时计算的星敏感器时间滞后补偿及相对基准标定算法,将星敏感器的输出数据统一到当前星时,同时将星敏感器的测量基准统一.基于单星敏/双星敏的输出数据构造虚拟星敏感器(安装矩阵为单位阵)的输出数据,设计统一的定常增益矩阵进行姿态确定.仿真结果表明,本方法与常规的定常增益卡尔曼滤波方法姿态确定精度相当,从而验证该方法有效,且具有重要的工程应用价值. 相似文献
368.
369.
370.
GPS精密点定位的数据处理 总被引:2,自引:0,他引:2
在GPS精密点定位数据处理中,通常采用所谓无差分模型.然而,GPS单站观测量也可通过不同差分组合以减少未知参数数目,且在理论上与无差分模型等价.文中利用实际GPS观测数据,比较了不同点定位差分模型的定位精度和其他指标. 相似文献