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在运载体机动时,卡尔曼滤波器会导致捷联惯导系统初始对准时产生较大的机动误差。而H∞鲁棒滤波技术将噪声和不确定输入看作是只知道上界的参数,而不是统计特性服从某一分布的随机向量,从而提高了系统的鲁棒性。但由于H∞滤波一般不单独考虑系统不确定项的影响,从而得到的结果较为保守。因此,学者们又提出了离散时间不确定系统的鲁棒最小方差滤波技术。计算机仿真结果表明,用鲁棒H∞滤波器和鲁棒最小方差滤波器代替卡尔曼滤波器对SINS初始对准时的状态变量进行估计校正后,能有效降低SINS初始对准的机动误差,提高系统初始对准的精度。但鲁棒最小方差滤波器比鲁棒H∞滤波器滤波校正效果更好。 相似文献
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针对位置/速度模式的INS/GPS组合导航系统,确定其动基座下初始对准卡尔曼滤波方案,并进行计算机仿真。结果表明,卡尔曼滤波算法在动基座下INS/GPS组合导航系统初始对准中速度快、精度较高、对水平失调角有较好的估计效果,满足初始对准的基本要求。 相似文献
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分析了地形/惯导组合导航系统的状态方程,并对H∞滤波和卡尔曼滤波算法进行了对比分析,同时给出仿真结果。理论分析和仿真实验表明:H∞滤波算法和卡尔曼滤波都具有较好的收敛特性,能在一定程度上提高地形辅助导航系统精度,但H∞滤波的效果优于卡尔曼滤波。 相似文献
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自适应算法在单轴激光惯导初始对准中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的卡尔曼滤波在单轴旋转激光惯导动基座初始对准中当系统噪声和量测噪声未知时,会导致滤波精度下降甚至发散的问题,设计了简化Sage-Husa自适应滤波算法,建立了动基座条件下的单轴旋转激光捷联惯导的误差方程,利用设计的算法进行了仿真,结果表明在误差模型较大时,自适应滤波算法可以很好的提高滤波精度和稳定性。 相似文献
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因无法对系统模型和噪声模型精确建模导致Kalman滤波器精度较低或发散问题,本文将H∞滤波理论引入重力仪/INS组合导航系统。文中首先给出了最优H∞范数的计算方法,解决了过去根据经验或多次试验确定该值的问题。组合导航系统包含位置、速度和姿态9维状态误差,利用重力仪实测重力异常与INS指示位置地图重力异常值之差作为观测信息对系统进行H∞滤波。仿真实验表明,该方法可极大地改善组合导航系统的鲁棒性和可靠性,明显提高系统的导航精度,减小滤波系统的阶次,加快对系统状态的滤波估计,对工程实际应用具有重要意义。 相似文献
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在单轴旋转激光惯导系统中,采用奇异值分解的方法对系统进行可观测性分析,得出在初始对准过程中方位失准角的可观测度相对水平失准角较低,估计速度较慢,影响整个系统的初始对准速度。针对这一问题采用水平失准角的稳态估计值去估计方位失准角的方法。仿真结果表明:该方法可以有效提高方位失准角的估计速度。 相似文献
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根据平台式惯导系统初始对准的误差模型,首先介绍了初始对准的卡尔曼滤波方法,而后研究了把扩张状态观测器与卡尔曼滤波器相结合用于惯导系统的初始对准方法,最后对系统在受干扰和未受干扰2种情况下,分别进行了仿真研究.仿真结果表明,该方法与卡尔曼滤波方法相比,在保证对准精度的条件下,系统姿态角对准时间大大缩短;在系统受到干扰时,该方法仍具有很强的适应性和稳定性. 相似文献
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将H∞滤波法引入水动力学模型,应用于一维河道洪水模拟计算,利用其能在不确定模型噪声及量测噪声统计分布情况的条件下进行状态参数估计的特性,对河道糙率系数进行动态修正.选择淮河流域进行计算检验,证实此方法对提高模拟计算精度效果显著,具有较强的实用性. 相似文献
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针对船舶动力定位状态估计时使用扩展卡尔曼滤波导致模型失配而产生滤波精度不高甚至滤波发散的问题,设计一种融合无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的动力定位船舶状态估计算法.该算法以粒子滤波作为整体框架,运用无迹卡尔曼滤波对粒子状态的每次更新进行最优化估计,从而最优化了每个粒子的状态,再根据每个粒子的重要性分布,得出船舶复合运动中的低频状态.Matlab仿真结果表明,该方法能够从含有高频和噪声干扰的测量信息中估计出的船舶低频运动状态,相比于直接使用UKF,该方法的滤波精度更高,滤波性能也比较稳定. 相似文献
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针对AUV的特点,介绍一种采用捷联惯导系统进行导航的AUV动基座快速对准方法.通过模型建立与公式推导提出用两个水平失准角的稳态值估计方位失准角稳态值的方法,仿真结果证明,在保证一定精度的前提下,可大大加快初始对准的速度. 相似文献
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船载炮的射击误差分析及消除方法 总被引:2,自引:0,他引:2
基于船舶在海浪中运动模型,结合炮兵射击学原理,研究了船舶摇摆导致火炮基座运动以及杆臂效应导致子惯导初始对准误差等因素对火炮射击的影响,分析了传递对准消除对准误差角的效果。仿真表明,低射界射击情况下,纵摇和横摇对射击距离的影响随射程增大而减小;对射击方向而言,纵摇的影响随射程增大而减小,而横摇的影响则随射程增大而增大;由安装偏差所造成的杆臂效应产生的误差角对射击的影响也很明显,其影响随船舶振荡运动的幅度的增加而增大;采用基于卡尔曼滤波的传递对准能快速消除船载炮初始对准角误差,从而提高火炮初始装定射角的准确性。 相似文献
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为了解决在强干扰下的目标跟踪问题,本文基于H∞滤波和数据融合的思想提出一个多传感器跟踪算法.与卡尔曼滤波算法相比,本文提出的方法具有较高的滤波精度和较强的鲁棒性.最后的仿真表明了该算法的优良性能. 相似文献