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201.
针对未知环境下飞行器导航问题,提出一种基于视觉/惯导组合的测速测高方法。该方法构建包含前若干个成像时刻飞行器位置的惯导扩展状态方程,并采用一种基于摄像机两视图对极几何约束的线性视觉量测方程,通过卡尔曼滤波进行惯导速度修正,在此基础上利用多帧成像的立体视觉交会估计地面特征点坐标,进而得到飞行器相对高度。以飞行器典型巡航轨迹进行的仿真实验表明,该方法能够有效修正飞行器速度和相对高度误差,给出不随时间漂移的速度和相对高度测量结果,并很好地抑制飞行器位置误差的发散。 相似文献
202.
203.
204.
针对浮球式惯性平台系统的标定与初始对准问题,提出了一种基于姿态角的连续翻滚自标定自对准方法。根据浮球平台工作原理,建立了惯性器件误差模型,推导了浮球平台的姿态动力学方程;设计了平台在重力场连续翻滚的施矩方案;利用分段线性定常系统和输出灵敏度理论分析了系统的可观性。仿真结果表明,该方法可以同时实现平台系统42项误差系数的高精度标定与初始对准,有效地提高了系统的测量精度。 相似文献
205.
机动目标的跟踪在实际中有着广泛的应用,其核心问题是机动建模和滤波算法。采用当前统计模型和容积卡尔曼滤波对机动目标进行跟踪。针对容积卡尔曼滤波在目标突发机动时跟踪性能较差的问题,借鉴强跟踪滤波思想,将渐消因子引入滤波过程,提出了一种改进的强跟踪容积卡尔曼滤波算法,该算法实现简单,估计精度高,鲁棒性强。仿真结果表明,该算法有效增强了系统对目标突发机动的自适应跟踪能力,并保持了对弱机动和非机动目标良好的跟踪性能,且运算速度较快。 相似文献
206.
针对弹载相控阵雷达导引头的惯性视线重构问题,提出了基于Unscented卡尔曼滤波(UKF)的视线重构方法。与传统方法相比,提出的方法无需对导引头测量的角信息使用微分网络,避免了对测量噪声的放大。仿真结果表明,该方法可有效地重构视线角,从而进一步提高视线转率的估计精度。 相似文献
207.
208.
针对多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法中存活粒子的重要性密度采样问题,给出一种结合最新量测信息的存活粒子重要性密度采样新方法.该方法根据最新量测集中的各个最测与目标粒子的单步预测状态的似然值,以概率选取量测值,利用无迹变换获得粒子的重要性密度函数,并对其进行采样实现粒子概率假设密度滤波中存活粒子的采样,有效地减轻了粒子的退化现象. 3目标跟踪仿真试验中,当目标模型与跟踪算法使用的目标模型不匹配时,采用所提出的存活粒子采样方法的粒子概率假设密度滤波算法最优子模式分配距离下降约70km.论文给出的存活粒子采样新方法显著地提高了多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法的鲁棒性. 相似文献
209.
210.
针对经典粒子滤波的样本退化问题,提出了基于预测残差的自适应Unscented粒子滤波.该方法将自适应因子与无迹卡尔曼滤波相结合构造粒子滤波的建议分布,即通过UT变化构造建议分布函数,利用预测残差作为自适应因子,在线调整测量预测协方差、状态测量互协方差和状态更新协方差的实时变化,从而调整其在滤波中的作用.非线性状态估计仿真实验表明,该算法具有较强的自适应性和较高的滤波精度. 相似文献