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基于UKF的雷达与ESM误差配准技术研究 被引量:2
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作者 刘德浩 王国宏 陈中华 《电子测量技术》 2011年第6期26-29,共4页
空间配准是多目标跟踪系统中的关键环节。为了实现雷达与ESM之间的配准问题,采用ESM坐标系作为公共参考坐标系,提出采用扩维滤波方法实现雷达与ESM之间的误差配准。该算法可以有效地实现异类传感器之间的误差配准,同时估计目标的运动状... 空间配准是多目标跟踪系统中的关键环节。为了实现雷达与ESM之间的配准问题,采用ESM坐标系作为公共参考坐标系,提出采用扩维滤波方法实现雷达与ESM之间的误差配准。该算法可以有效地实现异类传感器之间的误差配准,同时估计目标的运动状态和传感器的系统误差。仿真结果表明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 异类传感器 误差配准 滤波 UKF
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基于信息融合和扩维Kalman滤波技术的系统误差估计算法研究 被引量:7
2
作者 郭路 康鹏 《现代防御技术》 北大核心 2008年第3期74-77,96,共5页
针对采用复合制导体制的面空导弹武器系统,目标支路和导弹支路分开后,引起中末制导交班误差增大,必须进行相对系统误差补偿,探讨了相对系统误差的估计技术。基于信息融合和扩维Kalman滤波技术,建立了估计模型和算法,通过2种不同情景的仿... 针对采用复合制导体制的面空导弹武器系统,目标支路和导弹支路分开后,引起中末制导交班误差增大,必须进行相对系统误差补偿,探讨了相对系统误差的估计技术。基于信息融合和扩维Kalman滤波技术,建立了估计模型和算法,通过2种不同情景的仿真,验证了模型和算法的正确有效性。 展开更多
关键词 中末制导交班误差 相对系统误差估计 信息融合 Kalman滤波
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扩维UKF在目标状态估计器中的应用 被引量:5
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作者 张前 王小平 +1 位作者 林秦颖 薛建平 《电光与控制》 北大核心 2009年第10期87-90,共4页
在火力/飞行控制(IFFC)系统的目标状态估计器(TSE)设计中,通常目标运动模型可精确地在直角坐标系下建模,同时在传感器坐标系下所获得的目标量又是直接可用的,但一般量测模型是非线性的,滤波器模型需采用非线性滤波方法。为了提高状态估... 在火力/飞行控制(IFFC)系统的目标状态估计器(TSE)设计中,通常目标运动模型可精确地在直角坐标系下建模,同时在传感器坐标系下所获得的目标量又是直接可用的,但一般量测模型是非线性的,滤波器模型需采用非线性滤波方法。为了提高状态估计器的估计精度,在UKF(Unscented Kalman Filter)算法基础上,介绍了一种新的AUKF(Augmented UKF)滤波方法。此算法的思想是尽可能多地利用系统的量测信息,把系统和量测噪声同状态变量联系起来一起考虑,即把系统和量测噪声也列为状态。这要求预测方程产生的采样点同样被应用到更新方程,从而使噪声项的作用通过非线性方程进行传递。通过Monte-Carlo仿真与EKF(Extented Kalman Filter)算法进行了比较,仿真结果表明新算法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 火力控制 飞行控制 目标状态估计器 UKF滤波
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一种飞行器弹性新型控制方法研究
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作者 郑勇斌 魏明英 《导航定位与授时》 2018年第6期42-47,共6页
针对新一代飞行器长细比增加和结构复杂等特征带来弹性频率变低、预示精度差的现象,提出了一种新型弹性控制方法,解决了传统弹性滤波方法带来的控制系统稳定裕度严重不足、机动能力弱的难题。该方法基于扩维Kalman滤波算法建立了系统方... 针对新一代飞行器长细比增加和结构复杂等特征带来弹性频率变低、预示精度差的现象,提出了一种新型弹性控制方法,解决了传统弹性滤波方法带来的控制系统稳定裕度严重不足、机动能力弱的难题。该方法基于扩维Kalman滤波算法建立了系统方程和输出方程,并进行了仿真。仿真结果表明,能够实现刚体信息的快速提取,而且系统滞后小,能大幅提升飞行器作战边界和控制精度。 展开更多
关键词 弹性频率 预示精度 稳定裕度 机动能力 Kalman滤波
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基于地磁定轨和扩维卡尔曼滤波的导航算法 被引量:17
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作者 赵敏华 石萌 +2 位作者 曾雨莲 黄永宣 李济生 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第12期1315-1318,共4页
为了克服扩展卡尔曼 (Kalman)滤波算法对噪声统计特性的约束 ,针对磁强计量测噪声为有色噪声伴常值干扰的特性 ,提出了一种基于扩维Kalman滤波算法的地磁导航算法 .该算法为了使量测噪声白噪化 ,引入了 2个新的状态变量 ,此时测量噪声... 为了克服扩展卡尔曼 (Kalman)滤波算法对噪声统计特性的约束 ,针对磁强计量测噪声为有色噪声伴常值干扰的特性 ,提出了一种基于扩维Kalman滤波算法的地磁导航算法 .该算法为了使量测噪声白噪化 ,引入了 2个新的状态变量 ,此时测量噪声是均值为 0的高斯白噪声 ,并满足扩展Kalman滤波算法的约束条件 .对由此构成的系统使用扩展Kalman滤波算法 ,可以得到扩维Kalman定轨导航算法 ,利用该算法可以获得国产磁强计的导航精度 ,其地心距模的估计误差为 2 0km ,速度模的估计误差为 10m/s .卫星的实测数据仿真结果表明 ,该导航算法具有较好的稳定性和收敛性 。 展开更多
关键词 地磁导航 卡尔曼滤波算法 卫星 国际标准地磁场
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星敏感器低频误差在轨校准方法研究 被引量:12
6
作者 熊凯 宗红 汤亮 《空间控制技术与应用》 2014年第3期8-13,共6页
研究星敏感器低频误差在轨校准问题.星敏感器低频误差主要由周期性的空间热环境变化造成,会对卫星姿态确定精度造成显著影响.针对这一问题,提出一种星敏感器低频误差校准新方法,通过扩维卡尔曼滤波同时估计卫星姿态和低频误差参数.研究... 研究星敏感器低频误差在轨校准问题.星敏感器低频误差主要由周期性的空间热环境变化造成,会对卫星姿态确定精度造成显著影响.针对这一问题,提出一种星敏感器低频误差校准新方法,通过扩维卡尔曼滤波同时估计卫星姿态和低频误差参数.研究表明,采用所提低频误差校准方法能够显著提高姿态确定系统的性能.基于在轨卫星上的星敏感器遥测数据建立了用于数学仿真的星敏感器低频误差模型,数学仿真结果验证了低频误差校准方法的有效性. 展开更多
关键词 卫星姿态确定 卡尔曼滤波 低频误差
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GPS/INS超紧组合导航滤波器的优化设计 被引量:6
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作者 张希 缪玲娟 +1 位作者 沈军 邵海俊 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期102-107,共6页
在极高动态条件下,GPS(global positioning system)接收机即使采用基带信号预处理技术,也无法精确地估计载波频率.而各通道的跟踪误差会通过传统导航滤波器相互耦合,并最终导致GPS/INS(inertial navigation system)超紧组合系统的崩溃.... 在极高动态条件下,GPS(global positioning system)接收机即使采用基带信号预处理技术,也无法精确地估计载波频率.而各通道的跟踪误差会通过传统导航滤波器相互耦合,并最终导致GPS/INS(inertial navigation system)超紧组合系统的崩溃.为解决这一问题,对伪距率跟踪误差建模,并将其扩充为导航滤波器状态量.但此时扩维导航滤波器维数过高,因此又通过星间单差和两阶段Kalman滤波对该滤波器进行了降维处理,从而在不损失导航精度的前提下,大幅降低了系统的计算复杂度.最后,以某次火箭弹试射时所遥测的惯性器件输出值为基础,通过半实物仿真验证了新型导航滤波器的有效性. 展开更多
关键词 超紧组合 伪距率跟踪误差 导航滤波 处理 计算复杂度
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基于SINGER模型的实时误差配准算法及分析 被引量:6
8
作者 李洋 张靖 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1255-1258,共4页
系统误差配准是多平台、多传感器目标跟踪的关键环节,可以有效地估计雷达跟踪系统误差,并进行准确误差补偿。若不进行精确的系统误差配准,则可能导致多平台、多传感器跟踪系统对目标融合跟踪的错误或对同一目标产生多条航迹,从而导致系... 系统误差配准是多平台、多传感器目标跟踪的关键环节,可以有效地估计雷达跟踪系统误差,并进行准确误差补偿。若不进行精确的系统误差配准,则可能导致多平台、多传感器跟踪系统对目标融合跟踪的错误或对同一目标产生多条航迹,从而导致系统性能恶化。给出了基于目标SINGER运动模型的扩维卡尔曼滤波算法。通过仿真实验分析了误差配准精度与机动频率的关系,结论为针对不同机动频率目标进行雷达跟踪系统的误差配准提供理论参考。 展开更多
关键词 误差配准 SINGER运动模型 卡尔曼滤波 航迹关联
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有色噪声作用下的INS/地磁组合导航算法研究 被引量:2
9
作者 郭才发 赵星 蔡洪 《飞行器测控学报》 2010年第4期84-88,共5页
为了克服基本扩展卡尔曼滤波对噪声统计特性的约束,针对地磁测量噪声为有色噪声的特性,基于扩维卡尔曼滤波算法实现了惯性/地磁组合导航算法。分析了分布式组合导航方案的基本原理,在子滤波器观测信息为实测地磁场总强度信息条件下,基... 为了克服基本扩展卡尔曼滤波对噪声统计特性的约束,针对地磁测量噪声为有色噪声的特性,基于扩维卡尔曼滤波算法实现了惯性/地磁组合导航算法。分析了分布式组合导航方案的基本原理,在子滤波器观测信息为实测地磁场总强度信息条件下,基于巡航导弹巡航段飞行过程采用基本扩展卡尔曼滤波和扩维卡尔曼滤波算法进行了仿真分析。仿真结果表明,扩维卡尔曼滤波具有较好的稳定性和收敛性,解决了扩展卡尔曼滤波算法的发散问题。 展开更多
关键词 展卡尔曼滤波 有色噪声 卡尔曼滤波 组合导航
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基于多模型自适应估计的姿态敏感器误差校准 被引量:1
10
作者 熊凯 魏春岭 刘良栋 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2015年第7期745-756,共12页
提出一种基于多模型自适应估计(MMAE)的星敏感器低频误差(LFE)校准方法.星敏感器低频误差主要是由空间热环境的周期性变化造成的,会对卫星姿态确定精度造成显著影响.低频误差的影响可以通过扩维卡尔曼滤波(AKF)进行校准.但是,在星敏感... 提出一种基于多模型自适应估计(MMAE)的星敏感器低频误差(LFE)校准方法.星敏感器低频误差主要是由空间热环境的周期性变化造成的,会对卫星姿态确定精度造成显著影响.低频误差的影响可以通过扩维卡尔曼滤波(AKF)进行校准.但是,在星敏感器观测量中不存在低频误差的情况下,AKF的姿态估计精度往往不及传统卡尔曼滤波(KF).针对这一问题,将KF与AKF相结合,设计了基于MMAE的姿态确定滤波算法,该算法能够根据星敏感器在轨误差特性自适应的选择KF或AKF算法进行滤波.仿真结果表明,所提算法综合性能优于KF和AKF,适用于对姿态确定精度要求较高的高分辨率对地观测卫星. 展开更多
关键词 多模型自适应估计 卡尔曼滤波 卫星姿态确定 误差校准.
原文传递
非高斯噪声情况下多平台机动目标被动跟踪新方法
11
作者 闫常浩 张坤 罗强 《现代电子技术》 2012年第16期107-111,121,共6页
针对仅有角度测量信息条件下,被动传感器融合目标跟踪问题,提出了扩维UKF滤波算法;并对经典IMM进行改进提出变维IMM算法,利用不同维数模型之间的交互式融合解决对机动目标的跟踪问题;进一步考虑实际情况中往往存在的测量噪声为非高斯情... 针对仅有角度测量信息条件下,被动传感器融合目标跟踪问题,提出了扩维UKF滤波算法;并对经典IMM进行改进提出变维IMM算法,利用不同维数模型之间的交互式融合解决对机动目标的跟踪问题;进一步考虑实际情况中往往存在的测量噪声为非高斯情况,引入自适应滤波方法。最终提出变维交互式多模型自适应抗差扩维无迹滤波方法(VDIMM-AAUKF),成功实现了被动多传感器在高斯和非高斯噪声情况下对机动目标跟踪。仿真实验结果表明该算法跟踪精度高、稳定性好,具有较好的实际应用价值。 展开更多
关键词 被动传感器 机动目标 非高斯噪声 交互式多模型 自适应抗差 无迹滤波
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适用于时变不确定系统的并行模型自适应估计
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作者 熊凯 魏春岭 刘良栋 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2018年第2期36-41,共6页
针对受到潜在模型不确定性影响的系统,设计一种并行模型自适应估计(PMAE)算法.以往基于不确定性系统模型设计的滤波算法,在模型精确的情况下,性能往往不及传统卡尔曼滤波(KF).为了解决该问题,设计基于多个并行滤波器的自适应状态估计算... 针对受到潜在模型不确定性影响的系统,设计一种并行模型自适应估计(PMAE)算法.以往基于不确定性系统模型设计的滤波算法,在模型精确的情况下,性能往往不及传统卡尔曼滤波(KF).为了解决该问题,设计基于多个并行滤波器的自适应状态估计算法,其中一个滤波器为KF,用于在未出现模型不确定性的情况下,对系统进行最优状态估计;另一个滤波器为扩维卡尔曼滤波(AKF),用于在出现模型不确定性的情况下,对不确定性模型参数进行辨识.以空间目标监视为例,分析算法的性能.仿真结果表明,利用PMAE算法能够自适应地对两个并行滤波器进行切换和折衷,从而有效应对模型中存在不确定性和不存在不确定性两种情况. 展开更多
关键词 多模型自适应估计 不确定系统 卡尔曼滤波 空间监视
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基于地标导航的卫星姿态确定方法研究
13
作者 徐春鹏 宋华 《微计算机信息》 2012年第10期225-226,229,共3页
地标导航方法是通过星载光学摄像机实时拍摄的影像来计算运动物体的姿态参数,从而提供卫星姿态信息的。基于地标识别的结果,对单幅实时图像用最小二乘估计得到地标偏移量。仿真结果表明,当单幅图像识别出的地标点个数大于3个时,该方法... 地标导航方法是通过星载光学摄像机实时拍摄的影像来计算运动物体的姿态参数,从而提供卫星姿态信息的。基于地标识别的结果,对单幅实时图像用最小二乘估计得到地标偏移量。仿真结果表明,当单幅图像识别出的地标点个数大于3个时,该方法能够准确有效地标定出系统的常值误差和随机误差。 展开更多
关键词 地标导航 卡尔曼滤波 姿态确定
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LINEAR FILTERING FOR VASICEK TERM STRUCTURE MODEL WITH SEQUENTIALLY CORRELATED NOISE
14
作者 吴姝 刘思峰 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 2011年第3期309-314,共6页
When Kalman filter is used in the estimation of Vasicek term structure of interest rates,it is usual to assume that the measurement noise is uncorrelated.Study results are more favorable to the assumption of correlate... When Kalman filter is used in the estimation of Vasicek term structure of interest rates,it is usual to assume that the measurement noise is uncorrelated.Study results are more favorable to the assumption of correlated measurement noise.An augmented state Kalman filter form for Vasicek model is proposed to optimally estimate the unobservable state variable with the assumption of correlated measurement noise.Empirical results indicate that the model with sequentially correlated measurement noise can more accurately describe the dynamics of the term structure of interest rates. 展开更多
关键词 Vasicek term structure model augmented Kalman filter sequentially correlated noise state estimation
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