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复杂环境下航天器姿态确定系统存在系统参数不确定性,并且可能存在观测数据的间断丢失情况.对此,本文研究了一种新的鲁棒滤波算法.该算法采用线性预测子系统重构补偿丢失的观测信号,并利用其参与到测量更新阶段,采用极小极大理论推导出具有观测数据丢失的不确定性系统的鲁棒状态估计的递推形式.将该方法用于复杂环境下的航天器姿态确定系统中,通过仿真验证了算法的有效性. 相似文献
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基于LMI的不确定性系统的鲁棒滤波方法 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了基于线性矩阵不等式 (LMI)的鲁棒滤波方法 ,提出了如何将不确定性系统的滤波器设计问题转化为求解LMI问题。并以飞行试验数据滤波处理为例 ,研究了LMI滤波技术的应用 ,设计出了基于LMI的鲁棒滤波器。仿真结果表明 ,所提出的方法是可行而有效的。 相似文献
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针对陀螺稳定平台跟踪系统中脱靶量信号存在延迟和不确定扰动的问题,提出了有限记忆模型H∞预测滤波算法.根据实际目标运动的机动特征,采用有限记忆模型对目标进行运动建模,避免了对目标输入输出特性的依赖,同时采用递推最小二乘法对模型参数进行实时辨识,简化了运算,提高了模型精度.在此基础上,将鲁棒H∞方法应用到目标信号滤波和预测中去,有效的补偿了信号时延和扰动.仿真和实际平台测试表明了该方法的有效性和可行性.与常用的卡尔曼预测滤波方法相比较,说明了该方法对目标机动和随机噪声扰动具有更好的鲁棒性,有效提高了目标信号的预测精度. 相似文献
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研究凸多面体不确定连续系统的鲁棒H2和H∞滤波问题。借助于线性矩阵不等式(LMI)技术,提出了扩展的连续系统H2和H∞性能准则。基于该性能准则,推导出新的鲁棒H2和H∞滤波器存在的充分条件,并将滤波器设计问题转化为一个具有LMI约束的拟凸优化问题。仿真结果表明,与现有方法相比,所提方法具有较低的保守性。 相似文献
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建立了机动目标的多站被动红外搜索与跟踪(infrared search and tracking, IRST)系统的当前统计模型,基于该模型提出了机动目标跟踪的鲁棒H∞融合滤波算法。该算法将H∞滤波算法和集中融合跟踪算法相结合,对多站IRST测得的目标角度信息进行融合,可解决被动式跟踪系统的可观测性及非线性问题,以实现对目标较高精度的定位和跟踪。以三个观测站进行跟踪为例,对一个高机动目标进行了仿真研究,仿真结果表明,该滤波算法比扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)算法有更高的跟踪性能,是IRST系统中一种有效的跟踪算法。 相似文献
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变遗忘因子相关函数自适应滤波算法 总被引:4,自引:0,他引:4
相关函数递推最小二乘(CRLS)算法在回波消除中双方对讲情况下是有效的,但其计算复杂度较高。把相关函数最小二乘准则中的遗忘因子视为时变的遗忘因子,应用最速下降法使当前时刻的方向矢量正交于前一时刻的方向矢量,从而获得时变的遗忘因子的表达式,得到一种新的相关函数自适应滤波算法。该算法的计算复杂度比相关函数递推最小二乘算法的要低。计算机数值仿真结果表明,新算法的收敛性能和相关函数递推最小二乘算法的收敛性能相当。 相似文献
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参数不确定的非线性随机时滞系统的H∞滤波 总被引:1,自引:1,他引:0
研究了一类带有参数不确定性的非线性随机时滞系统的鲁棒H∞滤波问题.假设参数不确定性是范数有界的并且系统的动态方程是由伊藤微分方程所描述的.对所有容许的参数不确定性以及外界干扰,构造一个线性、无时滞、不确定性及独立的状态滤波器,使滤波误差动态系统是指数均值稳定并且独立于时滞的.针对单时滞系统和多时滞系统两种情况,基于线性矩阵不等式(LMI)方法给出了保证鲁棒H∞滤波存在的充分性条件.最后,数值仿真结果很好地说明了该方法的有效性. 相似文献
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粒子滤波是指利用Monte Carlo仿真方法处理递推估计问题的非线性滤波算法,这种方法不受模型线性和Gauss假设的约束,是一种处理非线性非高斯动态系统状态估计的有效算法。在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,融合后的新算法在计算提议概率密度分布时,粒子的产生充分考虑当前时刻的量测,使得粒子的分布更加接近状态的后验概率分布。仿真结果表明,该算法对机动目标有更好的跟踪效果。 相似文献
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针对具有非高斯量测噪声的分数阶离散时间非线性系统的状态估计问题, 提出一种基于Masreliez-Martin(简称为M-M)方法的鲁棒分数阶容积卡尔曼滤波器。在分数阶离散非线性动态系统基础上, 使用三阶容积原则推导了状态预测公式, 并使用M-M方法实现状态的量测更新, 构成了基于M-M方法的鲁棒分数阶容积卡尔曼跟踪算法。将提出的算法应用到再入目标的状态估计中, 仿真结果表明, 基于M-M方法的鲁棒分数阶容积卡尔曼滤波器优于分数阶无迹滤波器和分数阶容积卡尔曼滤波器。最后, 分析了不同程度的量测污染噪声对鲁棒分数阶容积卡尔曼滤波算法的估计性能影响, 验证了所提算法的鲁棒性。 相似文献
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基于鲁棒扩展卡尔曼滤波(robust extended Kalman filter,REKF)的接收机自主完好性监测(receiver autonomous integrity monitoring,RAIM)对双星故障模式的检测及识别效果相对较差,尤其当故障矢量具有较高的空间一致性时,M估计的稳健性会受到极大破坏.针... 相似文献
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基于修正的自适应平方根容积卡尔曼滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
目标建模不确定性会造成滤波算法性能下降,通过构建强跟踪滤波器(strong tracking filter,STF)可以提升滤波算法的自适应性,但是构建STF时存在理论推导复杂、求解计算量大等局限和不足,针对上述问题,在平方根容积卡尔曼滤波(square-root cubature Kalman filter,SRCK... 相似文献
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UPF算法及其在目标跟踪问题中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
针对传统粒子滤波(PF)算法的缺陷,提出了一种改进的粒子滤波(UPF)算法。该算法以UKF方法生成替代分布并从中采样,解决了传统PF算法中以转换先验密度函数作为替代分布所引发的各种问题。对UPF算法进行了深入的分析研究,并给出了一个纯方位目标跟踪问题的仿真算例。理论分析与仿真结果均表明,改进算法提高了滤波的稳定性和精确性,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。 相似文献
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Chunling Wu Chongzhao Han .School of Electronic Control Engineering Chang’an University Xi’an P.R.China .School of Electronic Information Engineering Xi’an Jiaotong University Xi’an 《系统工程与电子技术(英文版)》2010,21(2):175-179
In order to resolve the state estimation problem of nonlinear/non-Gaussian systems,a new kind of quadrature Kalman particle filter (QKPF) is proposed.In this new algorithm,quadrature Kalman filter (QKF) is used for generating the importance density function.It linearizes the nonlinear functions using statistical linear regression method through a set of GaussianHermite quadrature points.It need not compute the Jacobian matrix and is easy to be implemented.Moreover,the importantce density function integrates the latest measurements into system state transition density,so the approximation to the system posterior density is improved.The theoretical analysis and experimental results show that,compared with the unscented partcle filter (UPF),the estimation accuracy of the new particle filter is improved almost by 18%,and its calculation cost is decreased a little.So,QKPF is an effective nonlinear filtering algorithm. 相似文献
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A new nonlinear algorithm is proposed for strapdown inertial navigation system (SINS)/celestial navigation system (CNS)/global positioning system (GPS) integrated navigation systems. The algorithm employs a nonlinear system error model which can be modified by unscented Kalman filter (UKF) to give predictions of local filters. And these predictions can be fused by the federated Kalman filter. In the system error model, the rotation vector is introduced to denote vehicle’s attitude and has less variables tha... 相似文献
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基于强跟踪器的机动航天器相对动态定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对机动航天器之间精确动态相对定位问题,提出一种基于强跟踪器(strong tracking filter, STF)的动态相对定位算法。该算法针对相对机动过程中3个方向的机动特性,设置三向渐消因子进行三向滤波,克服了单向渐消因子与实际机动不匹配而造成的跟踪精度下降问题, 针对三向滤波在直角坐标系下的跟踪问题,设置去偏转换测量算法,克服了球坐标系与直角坐标系的转换偏差问题。仿真实验表明,该算法在初值敏感性和相对机动恢复性上均强于其他算法,适用于脉冲推力、有限推力等多种情况下机动航天器间精确动态相对定位。 相似文献