基于ARM处理器的航姿参考系统的设计

基于ARM处理器,以低精度MEMS传感器组件为基础,研究与设计了一种微型MEMS姿态与航向参考系统(AHRS)。首先,基于ARM处理器,针对某型号微小型直升机搭建了姿态与航向系统的系统框架,并根据实际应用,进行了系统的工程化设计。其次,基于状态方程,进行了扩展卡尔曼滤波,提高了系统的精度与可靠性。最后,介绍了系统的软硬件设计。     

强机动目标跟踪的两种MM算法设计与比较

现代舰艇反导中,及时、准确、有效地跟踪强机动的反舰导弹是反导武器系统中的一项关键技术.基于反舰导弹末端"蛇行机动"的运动特征,设计目标"蛇行机动"为直线运动模型和转弯运动模型的组合,并引入到构建的具有变结构的自适应网格交互多模型(AGIMM)算法和固定结构的固定网格交互多模型(FGIMM)算法中,在给定的初始条件下,运用MATLAB进行Monte Carlo仿真实验,比较分析了AGIMM算法和FGMM算法的跟踪性能.结果表明:针对目标"蛇行机动"的强机动情况,所构建的AGIMM算法比FGIMM算法的估计精度高、位置和速度估计波动小,稳定性好,适应性强,具有一定的工程应用价值.     

基于神经网络数据融合的目标跟踪简化算法

分析了基于神经网络数据融合的目标跟踪算法 ,指出了传统的融合算法计算量大 ,神经网络目标向量不易选取等缺点 ,并提出了一种简化的算法。应用理论分析和蒙特卡洛仿真方法 ,对标准卡尔曼滤波算法和简化的滤波算法进行了比较 ,并给出了均方根误差的统计值。该简化算法原理简单 ,数据处理量小 ,速度快 ,误差小 ,特别适用于多传感器的处理 ,将融合结果反馈给单传感器 ,可提高各单传感器的跟踪精度     

基于激光扫描仪的人体快速跟随技术研究

以家庭服务实体机器人快速跟随的比赛项目为背景,首先介绍了目前大多数参赛高校采用的人体识别方法及其存在的问题,之后提出了基于激光扫描仪的人体下肢识别方法及其目标快速方法,在具体实现上为随机森林算法的人体下肢特征识别和卡尔曼滤波算法的目标跟随,并通过实验证明该方法具有充分的可行性.     

基于卡尔曼滤波的多滑模面电动舵机控制

针对导弹用力矩电机的位置反馈控制,提出一种采用多滑模面自适应变结构控制法,采用卡尔曼滤波器估计状态,消除测量噪声,降低输出抖动,对多滑模面控制率的稳定与收敛性进行适当证明,通过仿真验证算法的有效性。     

滤波技术在实时数据处理中的应用

本文探讨了在实时数据处理中应用自适应卡尔曼滤波方法及最优预报方法。该方法具有数值稳定性好,存储量小的优点,克服了发散的缺点,具有较强的自适应性。并针对被测目标种类的多样性,测量设备的不同测量精度,以及测量设备不同的传输频率,在具体的处理中做出了相应的调整。     

卡尔曼滤波地形辅助导航防止发散问题研究

对卡尔曼滤波地形辅助导航的发散原因作了分析，通过地形拟合误差的去相关法采用一种扩充状态变量的系统，实验证明此系统能够有效地减少发散的发生。     

基于主观贝叶斯多传感器数据融合的AGV精确定位研究

针对室内自动导引运输车（Automated Guided Vehicle,AGV）定位偏差大、精度不足的问题，提出了一种基于主观贝叶斯网络的传感器数据融合定位方法.该方法首先结合卡尔曼滤波模型，对不同传感器的数据进行滤波处理，并通过主观贝叶斯网络模型计算信息增益大小，从而自主地选择传感器数据；再将选择的传感器数据进行融合；最后根据融合后的传感器信息进行AGV位置状态更新，获得更精确的AGV位姿信息.仿真实验结果表明，在室内实验环境中，主观贝叶斯网络融合算法能够实现多传感器的数据互补.与RUKF算法相比，该方法的均方根误差缩小到了0.17 m，定位精度提高了43.6%，定位时间缩短了0.071 s，效率提高了4.5%，数据稳定性提高了47.8%，其定位偏差明显小于单传感器的定位偏差，证明了该方法的有效性.     

基于卡尔曼滤波算法的单站无源定位原理分析与研究

对空中机动辐射源的定位和跟踪,主要采用卡尔曼滤波方法.本文提出了一种测量目标辐射源脉冲到达时间和到达方向实现固定单站对运动辐射源进行无源定位的算法.运用卡尔曼滤波器,这种算法可以获得很好的定位效果.通过计算机仿真,验证了该方法的正确性与有效性.     

基于陀螺星光加激光交会雷达的相对姿态确定

针对编队飞行中从飞行器与主飞行器的相对姿态确定问题,提出了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的相对姿态确定方法. 采用修正罗德里格参数(MRPs)作为姿态描述参数避免奇异点. 姿态敏感器采用陀螺 星敏感器 激光交会雷达的配置模式,并且结合相对姿态动力学方程得到相对姿态确定的状态方程,建立起相对姿态确定的EKF模型. 仿真实例表明,EKF状态能在最慢300 s内收敛,MRPs的估计误差在10-5范围以内,该方法正确有效.