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31.
为使所建立的气动力模型能够准确刻画复杂动态特性,提出一种基于改进UKF算法的小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)飞行数据失速气动力建模方法。引入一种自适应因子来改善无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法的性能;按照飞行数据的气动力建模流程,利用改进UKF算法对WNN参数进行最优化估计,构建失速现象的气动力模型。实验结果表明,针对飞行器失速的气动力建模问题,基于改进UKF算法的WNN建模方法,在建模精度和速度方面,优于传统神经网络和其他现有WNN方法,因此,使用提出飞行器失速的气动力建模方法是可行和有效的,得到预测结果也能准确刻画飞行器失速的动态特性。 相似文献
32.
33.
34.
GPS/INS组合导航在制导火箭弹中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为实时、精确获得火箭弹飞行过程中的状态参数,针对火箭弹的导航环境,研究了GPS/INS组合导航系统在制导火箭弹中的应用,建立了组合系统的动态方程及位置、速度组合误差模型,采用卡尔曼滤波器对该组合系统进行最优估计并进行了仿真分析。仿真结果表明,组合导航系统能为火箭弹制导提供高精度的位置姿态信息,进而为控制系统提供较精确的测量信息,从而大大提高了火箭弹的射击精度。考虑到导航系统成本较低、工作可靠,算法可以实时实现,因此研究结果具有一定的实际应用价值。 相似文献
35.
针对长码直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)通信中的载波同步问题,提出了一种新的载波频偏估计算法。该方法结合分段和无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法的思想,利用UKF算法对非线性模型的求解能力,估计载波频偏的后验概率的均值和方差。Monte Carlo仿真实验的结果表明新算法不仅具有较高的估计精度,还能实现较低信噪比下的估计。 相似文献
36.
37.
卡尔曼滤波在坦克目标状态估计中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了现有机动目标数学模型及其卡尔曼滤波算法,并用数字信号处理器(DSP)对一个实际算法进行了实验.实验结果表明目标机动性能的提高将使坦克火控系统由于采用现行目标运动模型而产生较大的误差,因此,在火控系统中采用其他模型,如自适应模型等,势在必行.同时,对于跟踪精度高、实时计算量大的卡尔曼滤波算法,应用DSP技术实现具有良好的发展前景. 相似文献
38.
本文主要讨论了人工神经网络在近程反导中的应用,利用共轭梯度法和黄金分割法对BP网络进行了改进。把BP网络和卡尔曼滤波结合起来,建立对目标定位和跟踪的数学模型。并且对该模型进行了模拟计算。 相似文献
39.
一种模糊自适应INS/GPS组合导航方法 总被引:6,自引:0,他引:6
提出了一种基于模糊逻辑的自适应卡尔曼滤波新算法,即基于滤波数据残差构造一种模糊算法,以自适应控制卡尔曼滤波器的增益系数。从而可以消除异常的测量数据带来的影响,使滤波器的残差始终保持零均值,且使估计误差的协方差阵收敛,最终实现最优估计。通过对INS/GPS组合导航系统的计算机仿真结果表明,该算法具有比常规卡尔曼滤波算法更高的导航精度。 相似文献
40.
一种基于方位时延的水下被动目标运动分析算法研究 总被引:3,自引:1,他引:2
设计了一种新型的水下被动目标运动分析系统.以测得的方位序列和到达不同传感器的时间差为基础,建立了状态方程和观测方程,运用扩展卡尔曼滤波算法,对系统进行了分析.通过蒙特卡罗模拟仿真实验结果表明,此算法具有收敛速度快、精度高、稳定性好等优点,有着良好的实际应用前景. 相似文献