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以现有的虚拟现实三维机舱训练系统为基础的实景仿真,在单一的加速度计测量倾角的研究基础上增加陀螺仪角速率测量传感器,完成陀螺仪与加速度计数据融合进行姿态识别的追踪器设计。分析了基于单一的加速度计测量倾角的不足和存在的误差,引入角速率测量的传感器平滑单一加速度计的数据,参考卡尔曼滤波的思想,设计固定权值的滤波数据融合算法。设计通过前一时刻估算状态和当前角速率测量数据推导得出当前时刻的估算状态,选择合适的权值改变加速度计与角速率测量数据的信赖程度,分析算法的适用性和不足,给出解决方案。 相似文献
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针对多传感器数据融合中的传感器系统配准问题,基于扩展卡尔曼滤波原理,推导了直角坐标系下的多传感器系统配准误差滤波算法,通过仿真计算表明,该算法计算量小,可有效滤波传感器系统配准过程中的误差,对保证后续的数据融合准确性具有重要意义. 相似文献
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一种双基阵纯方位机动目标被动跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用2部被动声呐基阵获取的目标方位信息对水中机动目标的跟踪实质是一个非线性状态估计问题,由于观测方程的非线性性,滤波环节不可避免地要用到非线性滤波算法.以往解决此问题的方法是在基于交互多模型(IMM)算法并在其滤波环节应用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法.然而,EKF算法在计算滤波误差协方差阵时没有融入当前观测信息.为此提出在原方法的基础上用其改进算法即修正协方差扩展卡尔曼滤波(MCEKF)算法取代EKF算法,以改善跟踪性能,从而得到一种新的方法.经仿真验证了所提方法的正确性和有效性. 相似文献
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一种基于惯性匹配的船体姿态基准传递方法 总被引:1,自引:1,他引:0
《舰船科学技术》2013,(12):60-64
船体变形角的存在是造成船体局部姿态基准失准的根本原因。本文基于惯性姿态匹配法,提出一种抑制船体变形影响、实现高精度姿态基准传递的方法。首先对光学设备测得的船体变形角数据进行频域分析,实现船体变形角高精度建模。然后利用中心主惯导和船体局部捷联惯导的姿态输出构建卡尔曼滤波方程,实现船体变形角的实时高精度估计。最后仿真验证了船体变形角建模方法和姿态匹配算法的可行性,为船体局部高精度姿态信息获取提供理论参考。 相似文献
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《舰船科学技术》2015,(12):117-122
载波相位GPS测姿实施中,其姿态解算是核心技术之一,目前有多种姿态解算算法,其中对于单基线姿态测量,直接算法因具有原理简单、计算速度快、实时性好等特点被广泛应用。但在舰船测姿实施中,对姿态角的测量会产生一定的误差。采用直接算法在解算中没有对粗大误差和GPS信号缺失进行处理,使得解算结果误差较大。因此提出一种改进的舰船姿态解算算法即基于自适应卡尔曼滤波的姿态解算算法。建立航向角和纵摇角的解算模型,从理论上推导了基线越长,航向角测量精度越高;航向角的解算精度比纵摇角的解算精度高;基于自适应卡尔曼滤波的姿态解算算法的解算精度比直接法的解算精度高。通过仿真实验,对上述推理进行验证,航向角的解算精度比纵摇角的结算精度高出一个数量级;改进算法的解算精度比直接算法的解算精度高出一个数量级。 相似文献
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组合导航系统事后区间平滑算法处理数据精度较在线滤波算法高,通常以经过事后处理的惯导状态信息作参考,对中低精度的舰船导航设备工作性能进行评估。在以速度、位置作为观测量的INS/GPS量测方程的基础上,增加姿态外部修正信息,采用固定区间平滑算法进行处理得出高精度的评估数据,进而分析舰船导航设备的数据输出精度。仿真分析结果表明,增加姿态信息并结合固定区间最优平滑算法的处理方法,可以使系统的姿态测量精度获得大幅度提高,并能克服最优滤波对平台误差角初期估计精度低的缺点,可以作为一种评估舰船导航设备工作性能的事后分析方法。 相似文献
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为定量分析内河船舶导航系统的跟踪性能,建立基于GPS/DR组合信息的船载导航系统非线性模型,以该模型作为系统模型,采用附有航向约束参考条件的自适应无迹变换卡尔曼滤波算法,推导得出非线性导航滤波器的滤波方程。按照船载目标的实际非线性模型进行演化时,采用此算法能够较好地实现非线性函数后验信息与估计误差的拟合。仿真结果表明,此算法比以往扩展卡尔曼滤波类算法在减少运算量和提高跟踪效果方面改善明显,具有良好的实用性。 相似文献
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《船舶与海洋工程学报》2019,(4)
Monitoring and evaluating the health parameters of marine gas turbine engine help in developing predictive control techniques and maintenance schedules. Because the health parameters are unmeasurable, researchers estimate them only based on the available measurement parameters. Kalman filter-based approaches are the most commonly used estimation approaches; however, the conventional Kalman filter-based approaches have a poor robustness to the model uncertainty, and their ability to track the mutation condition is influenced by historical data. Therefore, in this paper, an improved Kalman filter-based algorithm called the strong tracking extended Kalman filter(STEKF) approach is proposed to estimate the gas turbine health parameters. The analytical expressions of Jacobian matrixes are deduced by non-equilibrium point analytical linearization to address the problem of the conventional approaches. The proposed approach was used to estimate the health parameters of a two-shaft marine gas turbine engine in the simulation environment and was compared with the extended Kalman filter(EKF) and the unscented Kalman filter(UKF). The results show that the STEKF approach not only has a computation cost similar to that of the EKF approach but also outperforms the EKF approach when the health parameters change abruptly and the noise mean value is not zero. 相似文献
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在处理目标跟踪等动态系统实时估计问题中,通常采用EKF作为状态估计方法提高估计精度。由于EKF进行非线性估计存在一些缺陷,将系统进行线性化近似存在估计误差,从而影响目标跟踪的精度。为了获得更高的估计精度,介绍了几种非线性滤波算法,包括unscented卡尔曼滤波算法、简单粒子滤波算法以及无味粒子滤波算法(UPF)。分析了这几种算法的原理和实现,对各种算法的适应性进行了比较。通过目标跟踪仿真实验,表明UKF、PF较EKF估计精度和收敛速度有所提高。 相似文献
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GPS动态定位中自适应卡尔曼滤波模型的建立及其算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用描述机动载体运动的“当前”统计模型,建立了一种新的GPS动态定位自适应卡尔曼滤波模型。为了进一步提高滤波器的动态性能,提出一种改进的自适应滤波算法,大大提高了GPS动态定位卡尔曼滤波器的跟踪能力,改善了滤波效果。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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A method of underwater simultaneous localization and mapping (SLAM) based on forward-looking sonar was proposed in this paper. Positions of objects were obtained by the forward-looking sonar, and an improved association method based on an ant colony algorithm was introduced to estimate the positions.In order to improve the precision of the positions, the extended Kalman filter (EKF) was adopted. The presented algorithm was tested in a tank, and the maximum estimation error of SLAM gained was 0.25 m. The tests verify that this method can maintain better association efficiency and reduce navigation error. 相似文献
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高精度的导航定位是潜艇研究中所面临的主要难题之一。采用GPS辅助的INS/DVL组合导航是目前潜艇的主流导航模式。当前实现GPS/INS/DVL组合导航的技术主要有航迹推算和卡尔曼滤波。本文将卡尔曼滤波技术应用于潜艇组合导航,并把EKF与传统的DR方法进行了仿真比较研究。结果表明,EKF的估计精度较高。 相似文献
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基于状态估计法的陀螺仪/星敏感器组合卫星姿态测量系统,采用传统卡尔曼滤波算法进行状态估计。但由于卡尔曼滤波算法存在较大误差,因此提出采用超平面调整卡尔曼滤波器的方法提高估计精度。通过仿真证明,该方案既能抑制滤波发散,又能提高卫星姿态确定系统估计精度。 相似文献
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