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81.
三轴磁强计姿态确定   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
卫星的发展趋向于微小型化 ,研究小型化、廉价和中等精度的自主导航系统是非常必要的。利用三轴磁强计量测的地磁场矢量在仪表坐标系中的分量 ,通过卡尔曼滤波器可以确定低轨道卫星的姿态。根据卫星姿态动力学模型和地磁场模型可推导卫星姿态确定滤波模型 ,进一步提出低轨道卫星姿态确定的滤波算法。仿真算例结果表明 ,三轴磁强计定姿方案可以满足中等姿态精度要求 ,在低轨道卫星自主导航中具有良好的应用前景。  相似文献   
82.
为了改善实际跟踪过程中因为缺乏目标先验信息造成的模型失配对滤波器跟踪性能造成的影响,引入强跟踪滤波(STF)思想对渐进更新扩展Kalman滤波(PU-EKF)算法进行改进,提出了强跟踪渐进更新扩展Kalman滤波(STPU-EKF)算法.在多种模型失配情况下进行磁偶极子跟踪仿真试验,对所建算法的性能进行验证,仿真结果表...  相似文献   
83.
探索性分析是一种研究深度不确定条件下复杂高层问题的分析方法.为使其能够有效地解决实际问题,需要探索性分析工具的支持.国内目前的探索性分析工具大都是面向特定应用开发的,缺乏规范化的探索性分析模型描述方法.采用扩展影响图作为探索性分析模型的统一描述规范,自主开发了通用型探索性分析工具EASim.介绍了EASim的功能结构、...  相似文献   
84.
引入不敏卡尔曼滤波(UKF)(Unscented Kalman Filtering)用于主动段目标跟踪.UKF通过设置Sigma样点分布和样点权值来逼近样本非线性变换参量的矩,对状态向量的PDF进行近似化,是一种以标准Kalman滤波器为框架的非线性滤波器.在应用中,UKF避免了求Jacobian矩阵,且跟踪效果较好.  相似文献   
85.
弹道重构是评价弹道精度、有效实施弹道控制技术的关键.为了有效地利用卡尔曼滤波器实施弹道重构技术,建立了适用于在线弹道重构的非线性弹道模型,引入了积分预测算法,能减少离散卡尔曼滤波器一步预测的误差.给出并分析了适用于弹道重构的EKF和UKF算法,UKF避免了处理非线性系统时的线性化同题.仿真试验对比了两种方法的重构精度,...  相似文献   
86.
主要对弹道目标的跟踪滤波方法进行了综述,对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)、转换测量卡尔曼滤波(conversion measurement Kalman filter,CMKF)、基于弹道运动方程的扩展卡尔曼滤波(ballistic extended Kalman filter,...  相似文献   
87.
基于UML的兵力机动辅助决策软件设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
首先简要介绍了UML的建模体系,然后在使用UML对兵力机动辅助决策软件进行功能需求分析的基础上,进行了问题领域分析,建立了软件的静态和动态模型,并将该软件系统的各种要素、事件和活动,分别在时间和空间上进行了描述,方便开发人员之间的交流,为系统的分析、设计、维护及扩展提供了有利的支持,为兵力机动辅助决策软件系统的研制奠定了基础.  相似文献   
88.
在机载红外搜索跟踪系统被动定位研究中,针对扩展卡尔曼滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用两步滤波算法并结合Sage-Husa噪声估计器构建了适用于机载IRSTS被动定位特点的自适应两步滤波算法模型,算法不仅实时在线地估计了观测噪声的统计特性,而且避免了观测模型线性化误差.仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应两步滤波算法对目标运动参数的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,从而提高了机载IRSTS被动定位的精度.  相似文献   
89.
粒子滤波在误差配准中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
系统偏差严重影响了多部雷达航迹的互联和目标状态的融合,因此如何解决误差配准成为一个关键问题。因为系统偏差和雷达的量测之间是一种非线性关系,所以无法直接使用Kal-man等线性滤波直接进行系统偏差的估计。为解决这一问题,利用非线性的粒子滤波器(PF),对目标状态和系统偏差的估计进行了探讨,为了对比其性能,设计了一种扩展Kalman滤波算法。仿真结果表明PF在误差配准中的应用是可行的,性能高于扩展Kalman滤波。  相似文献   
90.
给出了基于线性矩阵不等式(LMI)的鲁棒H∞滤波器的设计过程,该方法克服了传统的代数Riccati方程方法诸多条件的限制.当把系统模型不确定性用多胞型表示时,只需求解线性矩阵不等式组,可以方便的设计滤波器.在惯性导航系统(INS)初始对准中的应用表明,基于LMI的鲁棒H∞状态估计器在系统参数具有不确定性时,仍能保证较短的对准时间,并可使估计失准角收敛,具有良好的鲁棒性.  相似文献   
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