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在SINS/北斗组合导航中,比较松散组合与紧密组合两种方式.分别使用输出校正和反馈校正进行Kalman滤波,其中松散组合采用的是位置、速度组合,紧密组合采用的是伪距、伪距率组合,仿真结果表明采用反馈校正的紧密组合能在较长时间保持更高的导航精度. 相似文献
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对适用于机载武器的组合导航算法展开研究,给出了SINS/BDS组合导航状态方程,推导了以伪距、伪距率作为观测量的观测方程。针对传统卡尔曼滤波算法在测量噪声不确定的情况下使用存在缺陷的问题,研究了新的噪声自适应调整滤波与残差故障检测算法。对新算法进行了软件设计,并开展了软件仿真与产品车载试验。试验结果表明,所设计的算法能有效增强系统鲁棒性、提高滤波算法精度,有效隔离故障卫星数据,能保证被测导航产品的高精度、稳定、可靠输出。 相似文献
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基于联邦Kalman滤波的INS/SAR/TRN组合导航系统 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析惯性导航系统(INS)、合成孔径雷达(SAR)和地形匹配导航系统(TRN)各自特点的基础上,提出了INS/SAR/TRN组合导航系统的组合滤波方案,并建立了相应的组合导航系统数学模型。仿真结果表明,组合导航系统能大幅度提高导弹的导航精度,具有重要的实际意义。 相似文献
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针对载体在大范围、多路标特征环境下,应用于SLAM的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)所产生的Sigma点会逐渐偏离真实状态估计值的问题,提出了迭代测量更新的UKF-SLAM算法。当获得某一时刻观测值后,使用经过更新的状态估计值和协方差重新产生Sigma采样点,并进行UT变换,计算滤波参数。仿真结果表明,与平方根UKF-SLAM算法相比,能将载体状态估计误差在x轴和y轴分别降低约19%和21%,使载体状态估计值更接近真实值,并加快SLAM收敛速度。 相似文献
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针对现有单一或组合跟踪算法对于复杂背景条件下高速红外目标跟踪稳定性较差的问题,提出了基于相关和卡尔曼滤波的组合跟踪算法。该算法改进了相关跟踪算法的模板设计,并将其计算的目标位置作为卡尔曼滤波观测量输入来修正和预测目标航迹。在多种复杂背景条件下的反复测试验证表明,该算法有较好的鲁棒性,实现了对目标的稳定跟踪,满足光电系统对高速红外目标跟踪稳定性的高要求。 相似文献
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针对弹载视频图像在战场中的应用背景,通过对SPIHT算法和LZC算法的研究,在LZC算法的基础上,改变小波系数扫描方式,提出基于小波变换的弹载图像压缩编码算法NLZC。实验结果表明:在相同的压缩比下,新算法性能更优,并且降低了内存的需求,有利于硬件实现。 相似文献
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针对弹道模型误差、参数估计误差以及外推距离过长导致定位精度低的问题,建立了基于七维状 态向量的反向无迹卡尔曼滤波外推算法。为精确建立状态模型,该算法将弹道系数作为状态参量,纳入滤波过程。采用无迹卡尔曼滤波算法,以提高非线性估计精度。此外,由于正向滤波外推距离长,模型误差积累大,该算法采用反向滤波处理,将雷达测得的首点作为滤波终点,通过4阶龙格-库塔方程外推炮位。仿真结果表明,该算法定位精度相较原算法提高约50%. 相似文献
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针对单独使用某一种的导航设备都无法满足机载火控系统和飞行系统要求的问题,推导出 SINS/GPS 组合导航中的一种新的卡尔曼滤波算法.将有色噪声的白化处理引入到卡尔曼滤波器,设计了一套动态车载组合导航试验系统,给出了基于有色噪声白化的卡尔曼滤波器算法的具体步骤,以动态车载 SINS/GPS 组合导航系统试验的数据分析验证了此算法的正确性和合理性.分析结果表明:基于有色噪声白化的卡尔曼滤波器可以很好地解决有色噪声的影响,弥补了传统卡尔曼滤波器的不足,提高了导航结果的精确度. 相似文献