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291.
本文提出了一种将灰色预测和小波变换与标准粒子滤波相结合的灰色粒子滤波算法(GPF),并将其应用于机动AUV的航深内测。GPF针对机动AUV航深内测过程中由于AUV运动状态未知和测量噪声不断变化而导致的滤波失效问题,在粒子采样过程中结合了标准采样和灰色预测采样,保证了采样得到充分多的有效粒子。在计算粒子权重时,利用小波变换跟踪测量噪声统计特性的变化,提高了各粒子似然概率计算和权重分配的正确性。最后以外测法测得的高精度的机动AUV航深作为真实航深,对该GPF算法进行了实验对比验证,并与EKF和MMPF算法的结果作对比,实验结果表明了本文方法的有效性和实用性。 相似文献
292.
绳慧 《军械工程学院学报》2013,(5):55-62
粒子滤波在基于图像序列的目标跟踪中获得了广泛应用.针对其计算量较大的问题,提出一种迭代卡尔曼粒子滤波算法,将非线性跟踪问题分解为线性子结构的全局状态空间模型和非线性子结构的局部状态空间模型,利用粒子滤波在卡尔曼滤波估计值的局部范围内搜索目标,逼近真实目标状态.将实验结果与粒子滤波进行比较,结果表明,迭代卡尔曼粒子滤波减少了粒子数,降低了计算量,能够对高机动目标进行实时稳定的跟踪. 相似文献
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294.
295.
摩擦的存在导致坦克炮控系统出现低速爬行等现象,使系统性能变差。针对该系统,提出未知摩擦的自适应补偿控制。更具一般性的未知摩擦及系统的参数不确定性使得对摩擦的自适应补偿变的非常困难。在控制器设计中,通过精确估计摩擦及系统中的未知参数、观测摩擦内动态对其进行补偿,从而避免了由于简单地把摩擦看成外界扰动进行补偿所造成的系统性能的损失。同时全面考虑了系统的不确定性和外界扰动,使得控制器有较强的抗干扰性。 相似文献
296.
设计了一种目标凝视自适应姿态控制方法,可以实现未知目标位置和未标定相机参数条件下的目标凝视控制。根据运动学方程提取出恰当的未知参数,从而将参数进行线性化表示;引入关于未知参数的势函数,确保参数矩阵的秩满足稳定性要求;采用了一个参数自更新律在线估计未知参数,提出了基于估计参数的自适应控制律。采用李雅普诺夫稳定性理论和芭芭拉特引理,证明了目标成像位置与期望成像位置的误差可以渐近收敛到零。仿真结果表明:目标位置未知且相机参数存在偏差的情况下,该自适应控制器能〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCSC.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 够有效地对深空目标进行凝视观测。 相似文献
297.
一种纯方位跟踪中的自适应滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对纯方位被动目标跟踪中扩展卡尔曼滤波算法易发散的不足,提出了一种自适应的改进算法。该算法利用极大后验噪声估计器Sage-Husa对虚拟观测噪声进行实时在线估计,动态补偿线性化带来的误差。算法的对比仿真分析结果表明,AEKF较之EKF滤波效果有所改善,增强了稳定性,提高了精度,为水下纯方位被动目标跟踪的实现提供一种新的方法。 相似文献
298.
杂波环境下的机动目标跟踪问题具有非线性、非高斯、不完全观测的特点,其难点在于观测值与目标的对应关系及每一时刻的运动模式均呈现高度不确定性。文中将多模型理论和辅助粒子滤波算法相结合,提出了一种新的杂波环境下机动目标跟踪算法——多模型辅助粒子滤波算法(MMAPF)。仿真结果表明,该算法与传统的交互多模型——扩展卡尔曼滤波算法、辅助粒子滤波算法相比,在相同的情况下,具有更高的滤波精度和较好总体性能。 相似文献
299.
300.