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提出了一种用矢量观测来估计飞船姿态的平方根spherical simplex unscented卡尔曼滤波算法。该算法将spherical simplex unscented变换与unscented卡尔曼滤波结合起来,与采用scaled unscented变换的unscented卡尔曼滤波相比,具有更低的计算量。其平方根形式由于协方差阵的半正定性,拥有更好的数值稳定性。飞船的姿态运动学描述采用了四元数,而用广义罗德里格斯参数来克服卡尔曼滤波过程中的四元数归一化误差。仿真结果表明,该算法比标准扩展卡尔曼滤波具有更低的姿态估计误差及更快的收敛率。 相似文献
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首先介绍了无迹卡尔曼滤波的原理算法,并简要说明了末段寻的制导导弹的两个指标:捕获域和收敛速度。针对导航系统中线性滤波仍是主流算法,通过使用传统卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波分别对目标体运动进行导航跟踪仿真,得出了无迹卡尔曼滤波用于线性滤波时,虽然存在一定局限性,但在跟踪的收敛速度方面,优于传统卡尔曼滤波的结论,并提出将此算法应用于对收敛速度要求较高的具有末段寻的装置的制导导弹中。 相似文献
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稳态条件高斯推理在电磁态势估计中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
根据电磁态势估计原理,建立含连续结点和离散结点的混合贝叶斯网络模型,对一级融合的输出数据进行二级处理,估计干扰前后单架飞机对单个保护目标的威胁的变化情况。针对传统的连接树推理算法的不足,提出稳态条件高斯推理算法。新算法不仅能实现数值稳定性,还能根据高斯混合模型精确计算查询结点的边缘概率密度。仿真实验表明,稳态条件高斯推理是解决电磁态势估计问题的一种有效方法,且威胁估计的精度高。 相似文献
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