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针对容积卡尔曼滤波在系统状态突变时滤波精度下降的问题,结合均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(SICKF)和强跟踪滤波(STF)算法,提出了一种自适应均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(ASICKF)方法。采用嵌入式容积准则和均方根滤波方法,以提高算法的滤波精度和稳定性。引入强跟踪滤波,利用渐消因子在线修正预测误差协方差阵,强迫残差序列正交,以增强算法应对系统状态突变等不确定因素的能力。为了解决状态突变未知的目标跟踪问题,采用自适应均方根嵌入式容积卡尔曼滤波算法进行数值仿真,仿真结果表明,ASICKF在系统状态突变时能保证较高的滤波精度,具有较强的鲁棒性和系统自适应能力。 相似文献
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季良招 《国防科技大学学报》1985,(4):9-19
本文解决了用一个8位的单板机实现卡尔曼滤波所遇到的主要问题。同时,单板机本身也因具有进行高精度浮点算术运算的能力而得到了新的开发应用。本文主要包括两方面的内容:(1)在微型计算机上的模拟实验;(2)编制汇编语言程序并在单板机上实现卡尔曼滤波。 相似文献
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研究基于水声定位系统(APS)和惯性导航系统(INS)的潜艇水下定位误差修正方法.在建立APS模型和INS模型的基础上,设计了INS/APS卡尔曼滤波方法,基于INS的APS内差修正方法和基于INS/APS内差修正数据的卡尔曼滤波方法,分析仿真结果表明,三者均可提升潜艇水下定位精度,其中基于APS内差修正数据的卡尔曼滤波器具备最佳的组合定位效果. 相似文献
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在雷达目标跟踪中 ,扩展卡尔曼滤波 (EKF)和转换坐标卡尔曼滤波 (CMKF)得到了广泛的应用。但当目标方位角的测量误差与目标斜距的乘积较大时 ,传统的EKF和CMKF的滤波性能会大大降低。推导了有测速元时的去偏转换卡尔曼滤波 (DCMKF)算法 ,仿真结果表明DCMKF的精度比EKF与CMKF有了很大的提高 相似文献
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高速旋转弹位置与姿态测量数据分析方法 总被引:1,自引:0,他引:1
精确的弹箭位置与姿态测量数据是提高制导弹箭射击精度的基础。通过分析高速旋转弹位置与姿态传感器的量测噪声,采用卡尔曼滤波方法进行误差估计,以提高测量精度。基于高速旋转弹质心运动和角运动方程,建立了系统状态方程;根据全球定位系统和地磁传感器的测量原理,建立了量测方程;以某弹飞行数据为例,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)和无味卡尔曼滤波(UKF)分别对弹箭的位置和姿态进行最优估计。仿真结果表明,采用上述方法可有效减少系统误差,并使综合误差进一步降低,射程与高度误差均控制在±1 m,攻角和侧滑角误差分别为±0.02 rad和±0.01 rad,可满足工程应用的要求。 相似文献
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针对现代战争中有源雷达容易受到干扰和反辐射导弹的摧毁,以及无源雷达隐蔽性高,只能测量方位角度,测量精度小等特点,提出利用集中式有源雷达系统与无源雷达系统协同组网对目标进行跟踪。但是在实际环境中,噪声属性以及有源雷达,无源雷达接收信号的特点决定了组网雷达需要应用非线性滤波技术对信号进行处理。传统的非线性技术包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)等方法。非线性近似过程带来的误差相对较大,而且均要求观测噪声和过程噪声为独立或相关的高斯白噪声。而粒子滤波避免了传统非线性滤波方法的缺陷,但是存在粒子退化,于是用EKF和UKF在每一时刻更新粒子,用更新的粒子及其协方差构造重要性函数,然后重采样。仿真实验表明这两种改进粒子滤波方法有很好的效果。 相似文献
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针对杂波环境下突发机动目标跟踪性能下降问题,提出了一种基于自适应匀加速模型的交互式自适应概率数据关联算法。该算法在交互式概率关联算法基础上,采用带渐消因子的自适应匀加速模型(ACA)与匀速模型(CV)相交互,克服了卡尔曼和扩展卡尔曼滤波的三大缺陷,保证了在突发机动下的良好跟踪性能,扩大了机动目标的跟踪范围,实现了杂波环... 相似文献
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胡敬田俊曦邹世明晁涛杨明 《无人系统技术》2022,(2):62-70
针对在全球导航卫星系统信号拒止环境下(如山地、隧道、峡谷)无人机集群常规定位方法受限问题,提出通过集群之间的协同定位,对卫星信号拒止的低成本无人机进行导航恢复的滤波方法,从而有效抑制纯惯性导航系统(INS)定位发散。在获取定位数据方面,首先采用基于超宽带(UWB)和Zigbee设备分别通过到达时间差(TOA)和接收信号强度(RSS)的测距方式得到测距信息,然后进一步利用最小二乘方法解算得到定位局部坐标。考虑到RSS测距远、精度低,而TOA测距精度高、测距范围小的特点,提出一种基于TOA/RSS/INS的序贯扩展卡尔曼滤波算法,通过引入自适应因子,为短程定位信息提供TOA/RSS两路定位冗余的同时,在长程TOA定位失效时仍可利用RSS定位来抑制惯性导航的发散。实验结果表明,该算法在近程可由RSS/TOA提供冗余测距信息,通过自适应因子可将定位精度改善至2m;在长程,尤其TOA定位失效的范围外,同样可以提供误差约为5m的定位信息。相对于传统扩展卡尔曼滤波,所提出的自适应序贯卡尔曼滤波算法有效提高了定位精度,为解决传统定位受限条件下的基于无人机无线电定位研究提供新的思路。 相似文献