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801.
基于卡尔曼滤波和ABS控制输入的车速估计 总被引:2,自引:0,他引:2
在现有的轮速估计算法基础上,研究了一种基于参数自适应卡尔曼滤波和ABS(Anti-lock Braking System)控制输入的车速估计算法.该算法首先以四轮轮速为输入,利用ABS控制状态信息估计车辆的制动减速度,然后综合减速度和轮速信息分别估计左、右侧的参考车速.使用自适应卡尔曼滤波针对不同的滑移状况更新协方差矩阵,并采用真实的ABS制动试验数据检验所提出的算法,结果表明:该算法在各种路面条件下都能估计得到合理的参考车速. 相似文献
802.
803.
针对突发通信系统中定时与载波联合同步存在运算复杂度高的问题,提出了一种基于导频辅助的同步算法.首先针对基于匹配滤波器多项实现形式的定时环路,讨论了滤波器的实现形式及各支路采样时钟的控制方法;接着按照最优导频放置方式设计了一种基于相关函数和的频率估计器,该频率估计器运算简单并且其估计精度可接近CRB(Cramer-Rao Bound )界;最后用仿真验证了所提出的接收机性能.结果表明新算法采用较小的导频数目就可以实现理想同步,同时复杂度低,适合于工程实现. 相似文献
804.
805.
806.
航空发动机气路故障诊断的平方根UKF方法研究 总被引:2,自引:9,他引:2
设计了适用于双轴涡扇发动机健康参数估计的平方根UKF滤波算法,解决了线性卡尔曼滤波器估计结果准确性依赖于线性模型精度;常规UKF算法中由于计算误差及噪声信号影响引起误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散等问题.提出了根据测量残差变化改进滤波收敛速度与稳定性的方法.发动机渐变与突变故障模式下仿真结果表明,平方根UKF估计算法收敛速度快,稳定性强,精度高,是一种有效的发动机气路部件健康参数估计与故障诊断方法. 相似文献
807.
808.
基于Gauss-Newton和UKF结合的微小卫星姿态确定算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高微型低成本姿态敏感器的姿态确定精度,文章基于磁强计/太阳敏感器/陀螺的姿态敏感器配置,设计了高斯牛顿(Gauss-Newton,GN)迭代算法和无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)有机结合的微小卫星姿态确定算法,先用Gauss-Newton算法融合磁强计和太阳敏感器的数据,迭代计算最优四元数,然后以最优四元数联合陀螺数据作为观测量,以姿态四元数和惯性系下的角速度为状态量进行UKF,降低观测维数,并将观测方程转化为线性方程,显著减小计算量,同时克服了测量误差对姿态确定精度的影响。 相似文献
809.
810.
针对深空探测器姿态估计问题,提出了一种基于星敏感器的深空飞行器姿态估计新型算法,用李群替代了传统的四元数来描述姿态,避免了四元数转换为姿态矩阵产生的非唯一性和复杂计算等问题。该算法给出了基于星敏感器的姿态观测方程和空间中刚体的运动学模型在李群下的描述并提出了一种基于李群的滤波算法,完成了深空飞行器动态姿态的确定。该线性化模型解决了传统非线性模型在滤波过程中产生的误差,同时省去了四元数转化为姿态矩阵的步骤,减少了计算量。最后,仿真实验中对比了传统的基于四元数的姿态确定算法,可以看出该算法具有更好的稳定性和准确性。 相似文献