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401.
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
402.
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
403.
基于多变量特征模型的机械手自适应控制 总被引:1,自引:0,他引:1
机械手系统动力学模型所设计出来的控制器一般具有比较复杂的形式。为了解决机械手系统控制器复杂性问题,推导出机械手系统的线性多变量时变二阶离散差分方程,得到了其方程系数所满足的特征关系,并由分析可知当采样时间间隔足够小时,该方程系数具有慢时变特性。基于建立的差分方程及其系数的特征关系,给出了带有遗忘因子的最小二乘辨识方法和多变量黄金分割控制律相结合的且形式简单的自适应控制算法。利用系数的特征关系,能使需要辨识的参数个数减少。此算法具有只需要关节的位置信息而不需要速度信息的优点。数学仿真结果表明该方法对机械手控制的有效性和鲁棒性。 相似文献
404.
405.
406.
407.
408.
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
409.
从接收机的比特误码率与发射机的振动关系出发,采用OOK调制方式,以APD为光电探测器,推导得到了描述发射机天线口径与发射机振动关系的数学模型。针对比特误码率(BER)随振动幅值增加而上升的问题,提出了用发射天线口径与自适应方法控制BER的解决方案。用MATLAB6.5计算得到了自适应和标准条件下BER与跟踪系统信噪比的关系曲线。计算结果表明,采用天线口径自适应方法可将BER值控制在设计要求以下。 相似文献
410.