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动力定位(DP)船舶状态估计的准确性是影响其在海面上沿期望航迹运行或位置固定的关键因素。在DP状态估计研究中,当遇到观测噪声反常或噪声协方差与算法不符等情况时,无迹卡尔曼滤波(UKF)无法调整算法参数以适应海洋环境的变化,严重影响着状态估计的精度。鉴于此,提出一种基于误差序列协方差估计的自适应UKF,利用观测变量残差更新观测噪声协方差矩阵R。设计基于自适应UKF的状态估计器,对DP船舶纵荡、横荡和艏摇3个重要状态变量进行估计。数值仿真结果表明,提出的自适应UKF能明显降低纵荡、横荡和艏摇3个状态变量的估计误差,状态估计的准确性和滤波平滑性均优于传统UKF算法。 相似文献
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43.
44.
以所构建的综合考虑网络化控制系统时延和丢包问题的拟T-S模糊模型为基础,针对控制系统受噪声干扰的情况,设计相应的卡尔曼滤波器.详细给出模糊卡尔曼滤波器的设计步骤和递推算法,通过数字仿真实验,说明该滤波器具有很好的抑制噪声能力. 相似文献
45.
46.
47.
针对北斗动态定位,通过使用递推最小二乘方法,采用扩展卡尔曼滤波的方法估计模糊度浮点解,实现了利用多历元载波相位观测信息求解整周模糊度.通过模拟北斗观测数据进行仿真,可以得出扩展卡尔曼滤波的方法精度高,适合动态定位解算. 相似文献
48.
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
49.
50.