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自适应扩展增量Kalman滤波方法
被引量：
3
1
作者
傅惠民
吴云章
娄泰山
《航空动力学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第8期1734-1737,共4页
基于扩展增量Kalman滤波方法(EIKF)和自适应增量Kalman滤波(AIKF),建立自适应扩展增量Kalman(AEIKF)模型及其分析方法,给出递推算法.在许多实际情况(如深空探测),由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性等原因,量测方程往往存在未知的...
基于扩展增量Kalman滤波方法(EIKF)和自适应增量Kalman滤波(AIKF),建立自适应扩展增量Kalman(AEIKF)模型及其分析方法,给出递推算法.在许多实际情况(如深空探测),由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性等原因,量测方程往往存在未知的系统误差,并且模型参数也具有不确定性,结果导致较大的Kalman滤波误差,影响滤波的收敛性.提出的AEIKF方法能够成功消除这种未知的系统误差,并能够实时估计变化的噪声统计量,提高Kalman滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.
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关键词
自
适应
扩展
增量
kalman
滤波
扩展
kalman
滤波
自
适应
扩展
kalman
滤波
系统误差
滤波
精度
深空探测
原文传递
基于加速度信息的导航卫星轨控期间自主定轨方法
被引量：
2
2
作者
黄河
周军
+1 位作者
刘莹莹
王洋
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2014年第2期331-336,共6页
为了降低对地面测控站的依赖,提升导航卫星自身的自主运行能力具有重要意义。导航卫星在轨道控制期间,自主定轨误差将会产生重大偏差,为了能够快速恢复星历,提升导航系统的应用效率,针对导航卫星轨控期间的自主轨道确定技术进行了研究...
为了降低对地面测控站的依赖,提升导航卫星自身的自主运行能力具有重要意义。导航卫星在轨道控制期间,自主定轨误差将会产生重大偏差,为了能够快速恢复星历,提升导航系统的应用效率,针对导航卫星轨控期间的自主轨道确定技术进行了研究。首先,在传统的天文导航的基础上引入了加速度信息,然后根据加速度计测量以及估计误差判断,选择合适的时机在轨控期间对估计误差方差阵进行重置。仿真结果表明,基于加速度信息的自适应导航滤波算法,能够有效降低导航误差收敛时间,同时降低估计误差峰值。
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关键词
导航
自
主定轨
自
适应
扩展
kalman
滤波
加速度
导航卫星
轨道机动
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职称材料
基于当前统计模型的变结构制导律
被引量：
1
3
作者
方群
任义元
《航空科学技术》
2010年第6期32-34,共3页
将变结构制导律应用于空空导弹的末制导段,在获得被动雷达角度测量信息的基础上,用基于弹目相对信息的自适应当前统计模型进行滤波得到距离、速度等信息。在滤波过程中采用自适应扩展kalman滤波改善测量方程线性化带来的误差,将自适应...
将变结构制导律应用于空空导弹的末制导段,在获得被动雷达角度测量信息的基础上,用基于弹目相对信息的自适应当前统计模型进行滤波得到距离、速度等信息。在滤波过程中采用自适应扩展kalman滤波改善测量方程线性化带来的误差,将自适应当前统计模型与自适应扩展kalman滤波相结合设计目标跟踪滤波器,提高传感器对目标的跟踪性能。仿真结果表明该方法对目标具有良好的跟踪性能。
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关键词
变结构制导律
当前统计模型
自
适应
扩展
kalman
滤波
下载PDF
职称材料
新能源汽车锂离子电池组SOC-SOP联合估计算法
被引量：
3
4
作者
谢翌
江迪生
+3 位作者
张扬军
李伟
杨瑞
钱煜平
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期580-589,共10页
为了精确地估计新能源汽车锂离子电池组的状态,该文将串并联电池包中并联电池组简化为大单体,基于一阶阻容模型构建了电池包的等效电路模型。基于自适应扩展Kalman滤波(AEKF)和电池系统多约束算法构建了电池包的荷电状态-功率状态(SOC-S...
为了精确地估计新能源汽车锂离子电池组的状态,该文将串并联电池包中并联电池组简化为大单体,基于一阶阻容模型构建了电池包的等效电路模型。基于自适应扩展Kalman滤波(AEKF)和电池系统多约束算法构建了电池包的荷电状态-功率状态(SOC-SOP)双状态联合估计算法。该算法在精确估计SOC的基础上,考虑了电池多约束对其功率状态(SOP)影响,使电池组SOP算法能够精确地预测电池电流峰值,实现电池组精确SOP估计。结果表明:在模拟循环高速公路燃料经济性试验(HWFET)工况下,SOC估计值收敛后的最大绝对误差仅为2.7%;SOP估计值与日本电动车标准(JEVS)实验测试结果相同且平均相对误差小于3.5%。
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关键词
新能源汽车
锂离子电池组
自
适应
扩展
kalman
滤波
(AEKF)
荷电状态(SOC)
功率状态(SOP)
下载PDF
职称材料
题名
自适应扩展增量Kalman滤波方法
被引量：
3
1
作者
傅惠民
吴云章
娄泰山
机构
北京航空航天大学小样本技术研究中心
出处
《航空动力学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第8期1734-1737,共4页
基金
国家重点基础研究发展计划(2012CB720000)
文摘
基于扩展增量Kalman滤波方法(EIKF)和自适应增量Kalman滤波(AIKF),建立自适应扩展增量Kalman(AEIKF)模型及其分析方法,给出递推算法.在许多实际情况(如深空探测),由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性等原因,量测方程往往存在未知的系统误差,并且模型参数也具有不确定性,结果导致较大的Kalman滤波误差,影响滤波的收敛性.提出的AEIKF方法能够成功消除这种未知的系统误差,并能够实时估计变化的噪声统计量,提高Kalman滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.
关键词
自
适应
扩展
增量
kalman
滤波
扩展
kalman
滤波
自
适应
扩展
kalman
滤波
系统误差
滤波
精度
深空探测
Keywords
adaptive extended incremental
kalman
filter （AEIKF）
extended
kalman
filter （EKF）
adaptive extended
kalman
filter （AEKF）
system error
filtering accuracy
deep space exploration
分类号
V448 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
O231 [理学—运筹学与控制论]
原文传递
题名
基于加速度信息的导航卫星轨控期间自主定轨方法
被引量：
2
2
作者
黄河
周军
刘莹莹
王洋
机构
西北工业大学精确制导与控制研究所
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2014年第2期331-336,共6页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA120602)资助课题
文摘
为了降低对地面测控站的依赖,提升导航卫星自身的自主运行能力具有重要意义。导航卫星在轨道控制期间,自主定轨误差将会产生重大偏差,为了能够快速恢复星历,提升导航系统的应用效率,针对导航卫星轨控期间的自主轨道确定技术进行了研究。首先,在传统的天文导航的基础上引入了加速度信息,然后根据加速度计测量以及估计误差判断,选择合适的时机在轨控期间对估计误差方差阵进行重置。仿真结果表明,基于加速度信息的自适应导航滤波算法,能够有效降低导航误差收敛时间,同时降低估计误差峰值。
关键词
导航
自
主定轨
自
适应
扩展
kalman
滤波
加速度
导航卫星
轨道机动
Keywords
navigation
autonomous orbit determination
adaptive extended
kalman
filter
acceleration
navigation satellite
orbit maneuver
分类号
V44 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
基于当前统计模型的变结构制导律
被引量：
1
3
作者
方群
任义元
机构
西北工业大学航天学院
出处
《航空科学技术》
2010年第6期32-34,共3页
基金
航空科学基金资助项目(20070153003)
文摘
将变结构制导律应用于空空导弹的末制导段,在获得被动雷达角度测量信息的基础上,用基于弹目相对信息的自适应当前统计模型进行滤波得到距离、速度等信息。在滤波过程中采用自适应扩展kalman滤波改善测量方程线性化带来的误差,将自适应当前统计模型与自适应扩展kalman滤波相结合设计目标跟踪滤波器,提高传感器对目标的跟踪性能。仿真结果表明该方法对目标具有良好的跟踪性能。
关键词
变结构制导律
当前统计模型
自
适应
扩展
kalman
滤波
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
新能源汽车锂离子电池组SOC-SOP联合估计算法
被引量：
3
4
作者
谢翌
江迪生
张扬军
李伟
杨瑞
钱煜平
机构
重庆大学机械与运载工程学院
清华大学
重庆大学能源与动力工程学院
出处
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期580-589,共10页
基金
汽车安全与节能国家重点实验室开放课题(KF2031)
国家自然科学基金联合项目(U1864212)。
文摘
为了精确地估计新能源汽车锂离子电池组的状态,该文将串并联电池包中并联电池组简化为大单体,基于一阶阻容模型构建了电池包的等效电路模型。基于自适应扩展Kalman滤波(AEKF)和电池系统多约束算法构建了电池包的荷电状态-功率状态(SOC-SOP)双状态联合估计算法。该算法在精确估计SOC的基础上,考虑了电池多约束对其功率状态(SOP)影响,使电池组SOP算法能够精确地预测电池电流峰值,实现电池组精确SOP估计。结果表明:在模拟循环高速公路燃料经济性试验(HWFET)工况下,SOC估计值收敛后的最大绝对误差仅为2.7%;SOP估计值与日本电动车标准(JEVS)实验测试结果相同且平均相对误差小于3.5%。
关键词
新能源汽车
锂离子电池组
自
适应
扩展
kalman
滤波
(AEKF)
荷电状态(SOC)
功率状态(SOP)
Keywords
electric vehicle
lithium-ion battery pack
adaptive extended
kalman
filtering(AEKF)
state of charge(SOC)
state of power(SOP)
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应扩展增量Kalman滤波方法
傅惠民
吴云章
娄泰山
《航空动力学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
3
原文传递
2
基于加速度信息的导航卫星轨控期间自主定轨方法
黄河
周军
刘莹莹
王洋
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2014
2
下载PDF
职称材料
3
基于当前统计模型的变结构制导律
方群
任义元
《航空科学技术》
2010
1
下载PDF
职称材料
4
新能源汽车锂离子电池组SOC-SOP联合估计算法
谢翌
江迪生
张扬军
李伟
杨瑞
钱煜平
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
下载PDF
职称材料
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