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8 个结果
  • 简介:针对1RANSAC(RandomSampleConsensus)单目视觉EKF(ExtendedKalmanFilter)算法中的滤波发散问题,分析了滤波发散的产生原因,提出了一种基于渐记忆滤波的1RANSAC单目视觉姿态估计算法。该算法通过在EKF滤波方程中引入加权因子,逐渐加大当前数据的权重,相应地减少旧数据的权重,有效地扼制了算法中的滤波发散问题。最后通过两组验证性实验验证说明了算法的有效性。实验结果表明:该算法能够有效地解决1RANSAC单目视觉EKF算法中的滤波发散问题,具有更高的精度。第一组双轴联动实验,航向角的平均误差减小2.4158?,俯仰角平均误差减小0.1782?;第二组偏航轴大角度转动实验,摄像机航向角的估计误差一直保持在1.5?以内。

  • 标签: 1点RANSAC算法 渐消记忆滤波 单目视觉 滤波发散
  • 简介:针对无线室内定位存在的非视距误差及信号跳变的问题,提出了一种基于指数渐记忆加权测距滤波的内交点定位算法。为了减小非视距误差对无线系统定位精度的影响,提出了一种内交点定位算法,它无需识别基站是否处于视距环境,也无需任何先验的信息,仅基于当前时刻的各基站测距信息实现目标位置的解算。针对无线信号易跳变的问题,采用指数渐记忆加权算法对测距信息进行滤波处理,通过选取合适的渐记忆因子有效调节测距信号跳变的幅度。实测数据结果表明:利用所提出的方法定位精度优于2m,显著优于传统的加权最小二乘定位算法,且定位结果的跳变现象明显减弱。

  • 标签: 指数渐消记忆 非视距 加权滤波 内交点定位 室内定位
  • 简介:针对目前使用的磁罗经体积重量大,差操作依赖人工进行的不足,提出一种能够自动测校误差的数字式磁罗经系统.利用椭圆假设求解数字磁罗经的自差及相应的误差补偿方法,同时基于GPS信号的辅助,将船舶位置信息引入描述地球地磁磁差的八阶泰勒多项式中,得到在不同位置时的磁差修正值.然后经过计算机处理求得真实航向,完成对数字磁罗经的自动差.

  • 标签: 磁罗经 自差 GPS信号 航向 船舶 动测
  • 简介:为了实现侵彻弹药的高效毁伤,硬目标侵彻引信必须完成最佳炸识别和起爆控制任务。对比研究了两类炸精确控制方案:一类是基于侵彻深度经验公式,另一类是基于侵彻引信记录装置中的高g值加速度计测量信息。前者的精度完全依赖于先验信息,而后者的精度则取决于冲击加速度的精确测量和控制算法的实时解算。给出了基于伪自相关的空穴识别算法。冲击加速度信号自乘实现调频脉冲压缩,再通过低通滤波即可提取出平滑的侵彻信号包络线。进一步,详细推导了实时计算侵彻深度的积分算法。利用数学仿真的侵彻两层钢靶和实测的侵彻五层混凝土靶冲击加速度进行了算法验证。空穴识别算法能够准确识别出侵彻介质的层数,而冲击加速度的双积分与弹体实际位移保持一致,相对误差约3%。

  • 标签: 硬目标侵彻引信 经验公式 高g值加速度计 空穴识别 侵彻深度
  • 简介:为了提高标准Cubature卡尔曼滤波(CKF)的稳定性和鲁棒性,提出一种改进的多重渐H∞滤波cubamre卡尔曼滤波算法。首先基于系统状态的可观测性给出多重渐因子矩阵求解过程,提高滤波算法的稳定性,抑制滤波发散;其次,引入H∞鲁棒思想,构造多重渐H∞滤波Cubature卡尔曼滤波器;最后,提出采用一种奇异值分解的矩阵分解策略代替标准Cubature卡尔曼滤波中的Cholesky分解,进一步提高算法的数值稳定性。实际GPS/INS组合导航实验表明,改进的多重渐H∞滤波Cubature卡尔曼滤波算法不仅能有效抑制滤波发散提高算法的稳定性,而且对观测野值具有更高的鲁棒性;提出的新算法与标准CKF算法相比,XYZ三个方向的位置精度分别提高了55.8%,46.6%和39.7%。

  • 标签: Cubature卡尔曼滤波 多重渐消滤波 鲁棒滤波 奇异值分解 组合导航
  • 简介:本文依据卡尔曼滤波器在使用最佳增益时,其余差序列互不相关的性质,开发了一种新的渐滤波算法。该算法根据对象输出,在线自适应地调整遗忘因子,从而使滤波器在对象模型存在误差或对象受到外扰时,仍收敛并保持最佳性。该算法应用于陀螺随机常值漂移的标定,取得较好效果

  • 标签: 卡尔曼滤波 自适应滤波 捷联惯性系统 陀螺漂移
  • 简介:针对非合作航天器的相对导航问题,提出了一种利用云矩形面特征测量非合作航天器位姿的方法。首先从云数据中提取矩形面;然后根据矩形面点云数据计算出点云分布矩阵,通过特征值分解求出相对位置和姿态,并解决了因矩形面对称而产生的多解问题;最后设计了卡尔曼滤波器,确定目标星与追踪星的相对位置参数以及目标星的姿态、角速度。仿真结果表明:相对位置的估计精度优于0.005m,目标星姿态精度优于0.1°,验证了该方法的有效性。

  • 标签: 非合作航天器 点云 矩形面特征 位姿测量