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针对战术数据链在信息传输过程中通信延时和量测信息的非线性问题, 结合当前统计模型提出了一种基于无迹卡尔曼滤波算法的延时补偿算法。将非线性变换引入到状态预测中,
在状态预测的基础上加入延时补偿程序, 完成对延时的补偿, 且该算法对非线性量测模型进行更新, 避免了量测模型线性化带来的精度降低。分析了战术数据链产生延时的原因及其对攻击决策的影响, 建立了机动目标的当前统计模型, 采用无迹卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪, 在该算法对状态预测的基础上加入延时补偿算法, 对机动目标的位移、速度进行补偿,仿真结果表明该方法有效。 相似文献
在状态预测的基础上加入延时补偿程序, 完成对延时的补偿, 且该算法对非线性量测模型进行更新, 避免了量测模型线性化带来的精度降低。分析了战术数据链产生延时的原因及其对攻击决策的影响, 建立了机动目标的当前统计模型, 采用无迹卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪, 在该算法对状态预测的基础上加入延时补偿算法, 对机动目标的位移、速度进行补偿,仿真结果表明该方法有效。 相似文献
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迭代无味卡尔曼滤波器的算法实现与应用评价 总被引:3,自引:0,他引:3
为了对各种迭代无味卡尔曼滤波(iterated unscented Kalman filter, IUKF)算法的应用及性能表现给出较为全面、客观的评价,分别导出并探讨了3种IUKF算法之间的内在联系。多种情况下的仿真应用表明,当观测噪声不太大,且该非线性系统状态的后验密度为可用高斯分布很好近似的单峰形式时,或者说是引起系统非线性的状态量是完全瞬时可观测时,选用恰当的IUKF算法,通过2~3次迭代,就可以在保持滤波一致性的条件下,进一步获得显著的精度收益;否则,IUKF相对于无味卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)的迭代收益就难以保证。 相似文献
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自适应UKF算法及其在GPS/INS组合导航中的应用 总被引:11,自引:1,他引:10
提出了一种自适应无迹Kalman滤波(UKF)算法.针对UKF受初始值误差和动力学模型异常扰动误差影响的问题,将自适应估计原理引入到UKF算法,将动力学模型信息对导航解的贡献进行合理调整.计算结果表明,在GPS/INS松组合导航系统数据处理时,UKF算法略优于扩展Kalman滤波(EKF),自适应UKF算法优于自适应EKF算法,自适应UKF算法能够很好地抑制动力学模型误差对导航解的影响,进一步提高导航解的精度和可靠性. 相似文献
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提出了一种新型的双天线全球定位系统(GPS)接收机结构方案,用于某些恶劣定位条件下、接收信号的卫星数量较少时对用户位置进行解算.该方法可以在仅接收到3颗卫星信号的情况下,根据GPS的原始数据和伪距,进行较理想的三维位置估计,满足单机定位的精度.建立了基于非线性滤波的位置估计模型,根据该模型的特点,运用平淡卡尔曼滤波算法求解该模型.通过GPS定位实验,验证了该方法的可行性. 相似文献
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一种基于Unscented卡尔曼滤波的多平台多传感器配准算法 总被引:4,自引:0,他引:4
首先给出传感器偏差配准模型,然后将目标的运动模型和传感器偏差组合在同一个状态方程中,利用Unscented卡尔曼滤波(UKF)方法进行状态和偏差联合估计,最后理论分析了配准偏差对状态估计的影响。Monte-Carlo仿真表明,该方法能同时有效地估计目标状态和传感器配准偏差。 相似文献
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用于状态估计的自适应粒子滤波 总被引:7,自引:1,他引:7
分析了粒子滤波的性能关键,提出了一种新的自适应粒子滤波算法.该算法采用一种新提议分布,即将UKF(Unscented Kalman Filter)与自适应强跟踪滤波器(STF)相结合.新提议分布通过UKF构造粒子群,而粒子群中的每个粒子中的每个sigma点用STF来更新,它可以在线调节因子而使得算法自适应.非线性状态估计仿真试验证实了改进的粒子滤波算法的有效性. 相似文献
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针对雷达导引头隔离度对导弹制导控制系统带来的严重影响,建立了包含天线罩误差在内的雷达导引头隔离度模型,对比分析了弹簧力矩、阻尼力矩及天线罩误差引起的隔离度寄生回路稳定性和时域频域性能,并研究了不同干扰输入条件下导弹脱靶量与隔离度幅值的对应关系,重点提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的隔离度在线补偿方法,并进行了仿真验证.研究结果表明,导引头隔离度的存在会削弱制导控制系统稳定性、降低制导精度,其中负的天线罩误差斜率影响最为严重;闪烁噪声输入下,负的天线罩误差斜率和弹簧力矩隔离度引起的脱靶量较大,而在目标随机机动输入下,正、负天线罩误差斜率隔离度引起脱靶量较大;所提出的UKF隔离度在线补偿方法分别在速度指向误差和目标常值机动输入下均能够同时估计出弹簧力矩系数、阻尼力矩系数和天线罩误差斜率,并实现了对隔离度的有效抑制,达到了改善制导性能,提高制导精度的目的. 相似文献