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1.
基于位置势的导航滤波方法 总被引：1，自引：0，他引：1
本讨论了利用位置势进行导航滤波的原理及特点，对该方法潜在应用进行了展望。与以往采用的卡尔曼滤波相比，该滤波不需要建立状态方程，仅仅依靠观测数据及其统计误差，且模型简单，在工程上易于实现。 相似文献
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用卡尔曼方法进行舰船的跟踪滤波时，常常因难以建立准确的导航系统状态方程而导致滤波精度下降。探讨用位置势方法进行跟踪滤波，建立了位置势演波方程井进行了仿真。结果表明该滤波不需要建立系统的状态方程，仅仅依隶观测数据及其统计误差，就能够取得较好的滤波效果。 相似文献
3.
GPS动态定位的数据处理中广泛应用卡尔曼滤波,而卡尔曼滤波的应用要求动态模型（函数模型）和随机模型可靠和切合实际,但实际测量定位中难以保证观测对象的规则运动,因而容易出现模型误差.针对GPS动态定位的这一问题,本文探讨了在实际应用中存在模型误差时的卡尔曼滤波,介绍了一种基于协方差匹配技术的自适应卡尔曼滤波算法,该法当Q已知时可以准确地估计出R.它的独特之处在于原理上易于理解,在实际中也很容易实现,它是通过判定发散的判据,求出噪声统计的估计值,然后再按得到的噪声统计估计值计算新息序列的协方差阵,因此消除了滤波发散现象. 相似文献
4.
无迹卡尔曼滤波在新型地形无源组合导航系统中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
为了提高自主水下航行器的导航精度,提出了一种新型地形无源组合导航系统.根据水下环境特点和航行器导航高精度和低成本的要求,采用捷联式惯性导航系统、地形辅助导航系统、多普勒速度声纳、电子磁罗经和利用UKF进行信息融合的导航计算机组成新型水下地形无源组合导航系统,并给出了EKF线性滤波方程、UKF非线性滤波方程和导航传感器量测方程.对比仿真实验表明,采用建议的传感器和UKF信息融合方式比采用EKF方式提高了水下航行器导航定位的精度.采用不同的导航传感器和UKF信息融合方法的地形无源组合导航系统可以有效地减小水下航行器导航位置误差,提高组合导航的稳定性和精度. 相似文献
5.
《濮阳职业技术学院学报》2019,(4):55-58
在数据量测领域,对运动目标当前的运动状态进行滤波,并对目标未来的运动状态进行预测,讨论线性的数据平滑处理、最小二乘和卡尔曼滤波,通过非线性地扩展卡尔曼滤波进行仿真实验。线性与非线性滤波方法是多传感器数据预处理的主要工具,仿真实验表明,滤波方法能够有效处理运动目标量测误差。 相似文献
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新型的重力无源导航系统 总被引：12，自引：1，他引：12
针对重力无源导航的特点,提出了一种由速率方位惯性平台、重力传感器、重力图、深度计和相对计程仪组成的新型重力无源导航系统,给出了速率方位惯性平台系统的导航算法、重力无源导航系统的最优滤波器、误差状态方程和测量方程.考虑到运动载体上重力传感器的输出特性,在最优滤波器的重力观测方程中引入了厄特弗斯效应.应用Matlab/Simulink工具对此重力无源导航系统进行了计算机仿真研究,仿真结果表明此重力无源导航系统的平台姿态角误差和定位误差小,能够满足水下运载体长期高精度导航的要求.又由于本系统采用了速率方位惯性平台,且把重力敏感器置于其上,省去了重力仪,所以与现有的重力无源导航系统相比成本较低. 相似文献
8.
提出一种基于贝叶斯滤波递推状态估计的心脏运动测量信号实时滤波算法,提高心脏数据的测量精度,该方法建立了心脏运动模型与传感器误差模型,采用了扩展卡尔曼滤波与粒子滤波两种贝叶斯滤波方法的实现形式。实验结果表明,提出的算法有效地还原了心脏运动的真实值,并且满足了跟踪系统实时数据处理的要求,为整个系统精度的提高提供了保证。 相似文献
9.
作为传统非线性估计方法的代表,扩展卡尔曼滤波(EKF)存在明显的缺陷.时于强非线性系统,无味滤波(UKF)由于选用有限个采样点获取系统的近似分布,并无需计算量测方程的Jacobian矩阵,显示出对非线性系统估计的优越性.本文选用了一个应用于航天器相对导航中的非线性估计的例子进行仿真,仿真表明UKF的滤波精度要优于EKF. 相似文献
10.
在导航制导武器中,针对微机电捷联惯导系统（MEMS-SINS）非线性误差的状态估计精度差和模型扰动问题,通过分析无迹卡尔曼滤波（UKF）算法中初值的选取会直接影响观测值精度的问题,结合自适应估计原理,提出一种基于自适应因子的UKF算法,该算法能够自适应地调节系统模型的扰动和初值的偏差并根据新的协方差观测值更新方程。首先建立传递对准的大失准角误差模型,然后将该算法应用于该系统状态估计中,并与标准UKF进行比较,通过计算机仿真,传递对准速度提高3s左右,精度提高将近1倍。对两种算法结果进行对比分析表明,能够抑制传递对准系统初值选取的偏差影响,降低系统状态模型扰动的影响,提高传递对准的对准精度。 相似文献
11.
《实验室研究与探索》2010,(11)
针对空中目标跟踪特点,对基本卡尔曼滤波器进行参数设置,防止滤波发散。首先对残差乘以一个增益系数矩阵,在均方误差最小的准则下进行求解,这样可以使后验估计的方差最小,测量更新方程,使估计值逐步逼近其真实值,然后设置背景系数对背景进行抑制,检测出目标位置进行预测更新,最后在空中目标运动模型中给出转移矩阵、观测矩阵和算法步骤。在仿真中给出目标在设置参数后的轨迹滤波效果,对飞机跟踪中恢复出了最佳效果图。 相似文献
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借助基于二阶高斯-马尔可夫异常位模型的重力异常协方差函数,得到了海洋重力测量中重力异常信号的状态方程．结合实际重力仪的系统状态方程和系统量测方程,提出了级联卡尔曼滤波方法,并将其应用于重力异常畸变信号的校正处理中．在信号处理过程中,首先采用卡尔曼逆滤波恢复含高频干扰的重力异常,然后采用自适应卡尔曼滤波,以重力异常状态方程为系统方程估计实际重力异常值,并与单一卡尔曼逆滤波器的处理结果进行了对比分析．仿真和试验表明,级联卡尔曼滤波方法和单一卡尔曼逆滤波都能在一定程度上减小重力异常信号的畸变,但在相同背景条件下,级联卡尔曼滤波方法的性能优于单一逆卡尔曼滤波． 相似文献
14.
由电阻（R）、电感（L）、电容（C）所构成的二阶电路在自动控制、滤波等方面具有广泛应用。作者针对二阶或更高阶RLC电路存在求解复杂以及外界干扰影响的问题，建立高阶电路的状态方程和测量方程，采用卡尔曼滤波方法对所建立的状态空间模型进行状态估计，从而了解电流或电压在元件L以及C上的内部运行规律，最后，在不同外加激励作用下，论证了卡尔曼滤波方法对RLC电路状态估计的准确性。 相似文献
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系统常常受到控制输入和干扰输入这两种变量集的作用，由于观测器同样受到随机干扰的影响，观测值产生误差，本采用模糊聚类分析方法对多变量系统观测值进行模糊滤波，收到良好的滤波效果。 相似文献
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针对北斗等新一代导航卫星系统的建设和应用需求,本文设计并开发了多频多模GNSS观测数据实时仿真软件平台,实时仿真GPS、GLONASS、Galileo、BDS等多个导航星座和多种类型载体的典型运动轨迹,生成包含多种空间环境效应误差影响的多频点、多种类、误差可控的GNSS观测数据.利用标准C++开发,采用模块化设计,该软件能运行于多种软件以及硬件平台,可为新一代导航卫星系统建设、多GNSS系统组合导航及多频数据处理算法研究、多模GNSS接收机及其相关设备检测等提供技术支持. 相似文献
17.
本文针对弹载加速度传感器量测误差较大的问题,提出应用卡尔曼滤波对弹丸轴向加速度传感器输出模型中的参数C进行估计。采用改进的质点弹道模型,建立卡尔曼滤波系统状态模型和以加速度传感器输出作为滤波过称中的量测值,推导并分析了相应的滤波公式,对轴向加速度实行了弹上动态标定。仿真结果表明,标定误差很小,其标定的比例系数C为一常数,和理论分析一致。 相似文献
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赵燕 《吕梁高等专科学校学报》2013,3(2)
文章基于噪声方差未知的卡尔曼滤波,提出新的固定点卡尔曼滤波平滑器,推导出方差未知时卡尔曼滤波平滑方程,并且给出平滑增益阵和平滑误差方差阵新算法,结论分析平滑运算可以改善滤波的性能,提高估计的精度. 相似文献
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为了更加精确地估算锂电池荷电状态,建立能够反映电池动态工作特性的二阶RC等效模型。在模型参数辨识的基础上,先用数学分析、电路模型构建相关状态方程与观测方程,再结合扩展卡尔曼滤波算法,针对状态噪声与观测噪声的不确定干扰,提出一种自适应调整方案。通过锂电池放电实验,结合MATLAB仿真分析,验证了自适应调整后的卡尔曼滤波算法可更精确地预估锂电池荷电状态,与扩展卡尔曼滤波算法相比,该算法降低了约2.31%的误差。 相似文献