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基于平方根UKF的双星编队相对状态自主确定 总被引:1,自引:1,他引:1
基于AFF技术,提出了一种利用类GPS敏感器进行星间测量的双星编队相对状态自主确定算法。该算法以双星编队相对轨道和相对姿态运动方程为状态方程;为消除系统误差和钟差的影响,用同一卫星不同接收天线之间的伪距观测值的单差来构造测量方程;为保证协方差阵的正定性,提高计算精度和速度,应用平方根UKF滤波方法进行双星编队相对状态的自主确定。仿真结果验证了所给出方法的可行性和有效性。 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
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针对编队航天器间相对导航的需要,提出了利用脉冲星的脉冲接收信息确定编队航天器间相对距离的方法。该方法利用编队航天器对同一脉冲星的观测信息,将不同航天器接收的脉冲星信号进行相关处理而获得航天器间相对距离。同时通过对脉冲星频谱特征的分析,给出了相对距离估计的精度。结合实际的编队航天器系统的轨道信息进行了仿真,结果表明,利用相关估计的方法可以完成航天器间的相对距离确定,为今后航天器编队飞行的应用提供了新的技术支持。 相似文献
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针对分布式系统中高精度的相对状态比绝对状态更易获取的特点,提出了一种基于相对状态模型的分布式预测控制方法.该方法的本质是各子系统通过预测其与相邻子系统的相对状态轨迹来求解分布式最优控制问题.与常规基于绝对状态的分布式预测控制方法相比,该方法的特点在于通过相对状态模型的引进改进算法的实时性,并通过减少测量噪声源提高控制精度.该方法适用于一般非线性分布系统,且在满足一定条件下能够保证整个系统的渐近收敛性.最后,在Matlab仿真环境中将该方法应用于多机器人编队控制中,并验证的该方法的可行性. 相似文献
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针对广义卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)缺乏对系统异常的在线自适应调整能力、导致滤波器精度降低的问题,提出了一种将强跟踪滤波(strong tracking filter, STF)和UKF相结合的滤波算法,并进一步采用部分状态信息作为间接观测量,同时量测噪声方差阵实时调整,从而避免了对观测方程求取Jacobi矩阵的过程,使滤波器的设计得到简化。将该算法应用于航天器自主导航系统中,仿真结果表明,该算法在系统出现突变或缓变异常时,能够迅速检测出异常,在保证较高估计精度的同时,提高了系统的可靠性。 相似文献
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针对现有扩展卡尔曼滤波算法在协同定位应用计算复杂的问题,提出一种基于联合分布状态的信息滤波算法,并将其运用在多机器人协同定位中。从3个方面解决计算复杂的问题:第一,借鉴机器人同步构图与定位,利用联合分布状态将关键历史状态保留在滤波中,避免时间更新的复杂计算;第二,利用滤波信息参数的稀疏性,减小滤波所涉及的计算复杂度;第三,根据Cholesky矩阵分解的特殊性质,进一步减少计算复杂度,节省存储空间,简化通信管理,便于工作负载均衡分配。理论分析与仿真结果表明,该方法在确保计算与存储复杂度的同时保证了估计精度和协同定位的有效性。 相似文献
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根据现代航天器动力学及控制系统仿真的需要,提出了一个基于dSPACE和xPC平台的分布式航天器准实时仿真系统方案.整个系统由一套dSPACE和数台xPC组成,dSPACE提供了丰富的I/O接口用于与航天器星载设备进行连接,xPC用于对各种星载设备和有效载荷以及动力学模型的仿真.动力学、控制仿真程序的开发全部基于Simulink,极大的缩短了开发周期.系统通信总线基于以太网QoS技术,实现了可靠的准实时数据通信,整个系统的总通信带宽可以随系统中计算机的数量扩展.系统内的时钟同步信号由dSPACE系统统一生成. 相似文献
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基于集合卡尔曼滤波的改进粒子滤波算法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种基于集合卡尔曼滤波的粒子滤波改进方法。该方法利用集合卡尔曼滤波的最大后验概率估计产生粒子滤波每一时刻各粒子的建议分布函数,使建议分布函数融入最新观测信息的同时,更加符合状态的真实后验概率分布。该方法在对粒子滤波的建议分布进行估计时使用采样方法近似非线性分布,且采样点数灵活可变,使计算精度和算法效率得到提高。仿真结果表明,提出的集合卡尔曼粒子滤波的估计性能明显优于标准粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波和无迹粒子滤波。 相似文献
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飞行体间的精确相对定位是实现飞行体协同工作的重要技术基础。提出了一种将飞行体惯导信息与相对距离测量信息相结合、实现两飞行体间精确动态相对定位的算法。首先利用较为精确的相对距离测量信息对两飞行体惯导系统的相对误差进行单次修正,提高了两飞行体间的单次相对定位精度。然后,利用相对距离信息进行相对机动状态的检测,并根据检测结果对状态滤波模型进行选择和切换,实现飞行体间的动态相对定位。仿真结果表明,本算法具有较高的相对定位精度和稳定性。 相似文献
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基于无轨迹卡尔曼滤波器的感应电机转速估计 总被引:1,自引:3,他引:1
借助仿真,深入探讨了卡尔曼滤波器家族新成员—无轨迹卡尔曼滤波器(UKF)用于感应电机转速估计这一问题。分析了采样周期以及滤波器参数对UKF收敛特性的影响,从静态性能、动态响应速度、对电机参数的灵敏度、算法复杂度等各方面评价了UKF转速估计性能,并与经典的扩展卡尔曼滤波器(EKF)转速估计进行了比较。结果表明UKF并不能以预想的突出优势在感应电机转速估计问题上取代EKF。 相似文献
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基于转换测量卡尔曼滤波算法的目标跟踪研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在去偏转换测量中,先以目标的真实位置为条件求出真实的偏差和协方差阵,然后以传感器的测量为条件对真实偏差和协方差求取期望,这种方法求得的转换测量的偏差和协方差阵会引入附加的误差,因而不够精确。针对这种情况,直接以传感器的测量为条件求取转换测量的偏差和协方差阵,这种方法不仅精确而且简单。仿真结果表明算法的有效性。 相似文献
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针对标准UPF算法存在的计算量大、实时性差的问题,设计了一种利用KLD采样在线实时改变粒子个数的自适应UPF算法.该算法的核心思想是利用KLD采样原理,根据预测粒子在状态空间中的分布情况来在线实时的确定下一次滤波迭代所需的粒子个数,减少对滤波算法没有帮助的粒子,仅保留保证滤波估计精度所需的最少粒子个数,从而有效减小算法的运算量,提高算法的实时处理能力.最后,将自适应UPF算法与粒子滤波、标准UPF算法进行了仿真比较,仿真结果表明在保持高精度估计能力的同时,自适应UPF算法比标准UPF算法具有更好的实时性,是解决非线性非高斯系统状态估计问题的一种有效方法. 相似文献
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基于多模型方法的自适应卡尔曼滤波 总被引:2,自引:0,他引:2
针对一类观测噪声统计特性未知的离散时间系统设计一种多模型自适应卡尔曼滤波器。基于多个不同的固定观测噪声协方差阵建立多个固定模型卡尔曼滤波器,将多个固定模型卡尔曼滤波器和一个常规自适应卡尔曼滤波器共同组成多模型自适应卡尔曼滤波器。针对每一个滤波器建立一个基于输出误差的指标切换函数,每一个采样时刻将指标切换函数取得最小值的滤波器的状态估计值切换为系统的当前状态估计值。仿真结果表明,与常规的自适应滤波器相比,此方法可以极大地改善滤波器的滤波效果。 相似文献
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基于模糊控制的舰船组合导航Kalman滤波器 总被引:2,自引:0,他引:2
经典的舰船组合导航Kalman滤波器对异常量测值处理过于简单 (只分为野值、正常值 ) ,致使包含新息的略大于正常值的量测数据失去作用 ,从而使滤波器产生波动。为克服这一弊端 ,提出在滤波器中加入模糊控制器 ,模糊规则由专家确定 ,对不同类型的滤波新息进行判别后加权处理 ,从而增强滤波器对野值的适应能力。计算机仿真结果表明 ,模糊控制器的加入可以提高滤波器工作的稳定性和可靠性 相似文献