简介:针对线性高斯系统的平滑问题,分析了RTS固定区间平滑与双滤波器固定区间平滑两种算法,提出了一种滤波存储数据更少的RTS平滑新算法.结合平面内的运动追踪问题,基于二维CWPA模型,仿真分析了卡尔曼滤波、RTS固定区间平滑以及双滤波器平滑算法的估计性能.仿真结果表明,两种固定区间平滑算法的估计效果等效,精度均优于卡尔曼滤波,对于实际问题中固定区间平滑算法的选用具有一定的参考价值.最后,结合双滤波器结构提出了一种基于双平滑器的舰载武器惯导传递对准精度评估方法,结果表明新方法相比于单一的平滑算法,可以获取更优的综合平滑性能,特别提升了水平姿态对准误差的平滑估计性能.
简介:针对舰载条件的捷联惯导粗对准问题,提出了一种简单可行的最优粗对准方法。根据双矢量定姿的原理,分别将两个观测矢量之一作为基准,通过两次三轴姿态测定算法得到两个姿态矩阵,然后根据观测矢量的方差特性加权得到精度最优的姿态阵。阐述了三轴姿态测定算法的基本原理,分析了最优三轴姿态测定算法与基于高斯马尔科夫估计的三轴姿态测定算法的统一性,解析了基于最优三轴姿态测定算法的舰载惯导系统粗对准方案,并对传统三轴姿态测定算法和最优三轴姿态测定算法进行了应用比较。蒙特卡洛50个样本的仿真结果表明,采用最优三轴姿态测定算法明显优于传统三轴姿态测定算法,可使得东向、北向和天向姿态误差角均值分别为4.78??,9.21?和0.29?,标准差分别为0.11?,0.07?和1.08?,水平失准角最大值9.37?,方位失准角最大值2.8?,能够有效确定出载体的粗略姿态,在此基础上能更好实现该状态下的舰载惯导精对准。
简介:基于Krein空间的鲁棒Kalman滤波器与通过其它方法建立的鲁棒Kalman滤波器相比有较高稳态精度。文中将基于Krein空间的鲁棒Kalman滤波方法用于导弹捷联惯导系统动基座传递对准,并与标准Kalman滤波进行了比较。仿真结果表明,在垂直比力参数存在摄动的情况下,如果基于Krein空间的鲁棒Kalman滤波器的参数选取适当,它的精度鲁棒性优于标准Kalman滤波。
简介:针对SAR图像匹配及定位需要耗用不等的计算时间而造成的量测不等间隔输出和量测信息滞后问题,提出一种新的SAR时延补偿算法。该算法在标准卡尔曼滤波(KF)基础上,当SAR有量测信息生成时,根据多模型方法进行量测预测,利用预测值修正SINS状态;而SAR无量测信息输出时,通过插值方法生成量测信息来改善系统滤波精度。仿真结果表明,采用基于多模型量测预测的KF算法可以将位置误差由45m减小到10m以内,航向角稳态误差值小于5.8";而在此基础上叠加插值预测算法可以将位置误差进一步控制在6m以内,航向角稳态误差小于4.7",证明了本文提出的算法能够有效补偿SAR的随机时延并提高组合导航系统的解算精度。
简介:在详细分析光纤陀螺零漂的基础上,提出了先用滤波算法对光纤陀螺信号进行预处理,然后采用RBF神经网络对滤波后的信号进行建模的方法.针对光纤陀螺信号特点分别采用FLP算法、小波滤波算法、解相关变步长LMS自适应滤波算法对其进行了预处理,比较三种滤波方法,小波滤波算法效果优于其它两种预处理方法,但针对基于预处理后的陀螺信号采用RBF神经网络进行建模时,小波滤波预处理后的信号在建模精度上却是最差的,而对FLP算法滤波后的信号进行RBF建模,建模精度提高了两个数量级。结果表明:基于FLP算法的RBF神经网络在光纤陀螺中的建模是有效的,可大大提高建模的精度。