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激光陀螺的高频机抖使得激光陀螺惯性测量单元(IMU)的测量数据包含较大的随机噪声。传统标定方法通过延长测量时间消除对随机噪声的影响,降低了标定效率。提出了应用自适应前向线性预测(FLP)滤波对激光陀螺IMU的标定数据进行降噪,在较小标定数据量情况下提高系统的标定精度。首先通过四方位正反速率标定试验获得原始标定数据;然后通过自适应FLP滤波器对标定数据进行噪声抑制;最后利用降噪后的数据计算标定参数。试验结果表明,该方法能够有效抑制标定数据中的随机噪声,提高信号的信噪比(SNR),从而在标定数据量较小的情况下得到较高精度的标定参数,提升系统的导航精度。 相似文献
72.
摘要: 针对受到潜在模型不确定性影响的系统,设计一种并行模型自适应估计(PMAE)算法.以往基于不确定性系统模型设计的滤波算法,在模型精确的情况下,性能往往不及传统卡尔曼滤波(KF).为了解决该问题,设计基于多个并行滤波器的自适应状态估计算法,其中一个滤波器为KF,用于在未出现模型不确定性的情况下,对系统进行最优状态估计;另一个滤波器为扩维卡尔曼滤波(AKF),用于在出现模型不确定性的情况下,对不确定性模型参数进行辨识.以空间目标监视为例,分析算法的性能.仿真结果表明,利用PMAE算法能够自适应地对两个并行滤波器进行切换和折衷,从而有效应对模型中存在不确定性和不存在不确定性两种情况. 相似文献
73.
临近空间高超声速跳跃滑翔式目标自适应跟踪模型 总被引:1,自引:1,他引:0
针对临近空间高超声速跳跃式滑翔目标跟踪问题,在将加速度建模为具有正弦波(SW)自相关随机过程的基础上,提出一种自适应非零均值正弦波相关(ANM-SW)模型。其核心是对正弦波相关模型进行均值补偿构建ANM-SW模型,并推导了模型状态方程;为深入分析均值补偿的作用,分别从时域和频域的角度探讨了自适应非零均值模型的物理本质;此外,为进一步说明模型的适应性问题,结合Kalman滤波推导了SW及ANM-SW模型状态更新的系统动态误差,验证了ANM-SW模型在机动适应方面的优越性;最终仿真表明与SW模型相比,ANM-SW模型在跟踪精度及机动适应能力方面具有一定的优势性。 相似文献
74.
大动态数字接收机是机场场面监视雷达的重要组成部分。论证了大动态、大带宽系统参数的选取,数字滤波器的MATLAB仿真设计,采用16位模数转换器,大容量FPGA构建数字接收机平台,解决了大动态、大带宽采样及其数字下变频处理问题,并高速光纤传输数据,给出设计分析及测试结果,该结果表明,信噪比满足系统动态范围的要求。该电路相对于模拟接收机有较高的性能,为现代雷达提供了一种高性能的数字接收机的解决方案,具有广泛的应用前景。 相似文献
75.
76.
针对受未知气流干扰与随机噪声影响的无人机纵向系统进行作动器故障检测研究.在建立固定翼式无人机非线性系统纵向模型的基础上,设计了基于容积卡尔曼滤波(CKF)的非线性未知输入观测器(NUIO).通过构造未知输入观测器结构来解耦未知气流干扰对残差的影响,同时,CKF被算法用于求解观测器增益矩阵,实现了在未知气流干扰解耦情况下残差对随机噪声的鲁棒性.最后,利用残差χ2检验方法判断故障是否发生.仿真结果表明:此方法能有效解耦未知干扰对残差的影响,并快速、准确地检测出了无人机作动器故障. 相似文献
77.
为了进一步减小磁悬浮飞轮的振动力和力矩,建立并分析了一种特殊结构的磁悬浮飞轮的微振动模型,并利用微振动测量平台、数据采集分析硬件和软件,通过试验测量了磁悬浮飞轮6个自由度的振动力和力矩.分析其时域特性和频域特性,其振动特性图(瀑布图)显示了径向两个平动方向X和Y的振动力主要是同频分量、倍频分量以及模态量,其中同频分量较为明显.利用开闭环自适应陷波,分别对X、Y两个方向的振动力进行主动振动控制,取得了较好的控制效果,使得两个方向的振动力的同频量显著下降. 相似文献
78.
脉冲星非实时平差的火星探测自主导航模型 总被引:1,自引:1,他引:0
针对基于X射线脉冲星观测的火星探测器自主导航,研究了几种不同的实时自适应方法,包括:扩展卡尔曼滤波(EKF),自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)和鲁棒自适应扩展滤波(RAEKF)。首先根据脉冲星导航原理,模拟了观测值:脉冲到达时刻;接着,分别利用扩展卡尔曼滤波,自适应扩展卡尔曼滤波和鲁棒自适应扩展滤波方法估算出探测器的位置和速度;最后,上述几种滤波轨道与STK模拟的标称轨道较差,然后比较它们的滤波精度发现:AEKF和RAEKF的精度相对较高,AEKF的三个轴向滤波位置精度达到:X轴优于100m、Y和Z轴优于30m,优于VLBI技术的km量级,和Doppler技术的精度相当。 相似文献
79.
针对低低跟踪(SST-LL)重力测量卫星K频段测距(KBR)系统相位中心在轨标定问题,提出了一种应用预测卡尔曼滤波算法的KBR系统在轨标定算法。首先,以磁力矩器和姿态控制喷气发动机为执行部件,对一颗卫星施加一定的组合力矩,使其绕另一颗卫星进行周期性姿态机动;然后,将星敏感器数据代入预测卡尔曼滤波算法中估计出卫星姿态;最后,根据KBR系统观测值与卫星姿态角之间的关系,利用扩展卡尔曼滤波算法估计出KBR系统相位中心的位置。数值仿真结果表明:KBR系统相位中心可以被实时估计,当存在较大的卫星姿态动力学模型误差时,KBR系统相位中心的标定误差仍在0.3mrad以内,证明此算法估计精度较高且鲁棒性强。 相似文献
80.