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针对微机电系统(MEMS)陀螺随机漂移较大及量测信息中野值对滤波的不利影响,提出了一种抗野值自适应滤波降噪方法。该方法采用Allan方差信息估计量测噪声方差参数,避免了Kalman滤波器与量测噪声估值器之间的相互关联,能有效抑制滤波发散。在此基础上引入新息抗野值算法,通过修正新息去除野值的不利影响,增强对随机漂移的滤波效果。实测数据试验结果表明,采用该文方法滤波后的MEMS陀螺输出信号均方差及角度随机游走都比滤波前明显降低,验证了提出的滤波方法在MEMS陀螺降噪中的有效性。 相似文献
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目前,广泛运用于神经网络中的误差反向传播算法(BP算法)训练时间较长,且易陷入局部最优.为了克服BP算法的固有缺陷,文中提出了在BP算法中加入模拟退火算法权因子.在航向控制系统中进行了仿真,数据显示该算法比单纯BP算法更能优化控制器性能参数和全局搜索能力,收敛速度更快,精度提高比较明显。 相似文献
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针对Allan方差法确定光纤陀螺ARW(angle random walk)噪声系数的一些不足,如大量存储数据、非实时处理、计算量大、耗时长等,提出了基于自适应卡尔曼滤波的光纤陀螺ARW系数在线估计方法.在角度随机游走、零偏不稳定性、角速率随机游走等主要噪声数学特性分析基础上,建立了光纤陀螺现代状态空间噪声误差模型,基于新息自适应卡尔曼滤波量测噪声协方差阵的迭代计算,实现光纤陀螺ARW系数的在线、实时估计,从而避免了存储大量历史数据,显著地减小了计算量,缩短了陀螺数据处理时间.数字仿真试验和光纤陀螺实测数据试验结果均验证了本文方法的可行性和有效性. 相似文献
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针对在非标准卡尔曼滤波情况下,解决未知观测噪声统计特性(均值和方差)的实时估计问题,提出了一种基于小波变换域的实时估计噪声特性算法,该算法可以实时跟踪观测噪声的变化,实现了对观测噪声均值和方差的实时估计,解决了在未知观测噪声的条件下卡尔曼滤波失效问题。仿真验证了算法的可行性和有效性,对未知观测噪声方差估计较传统估计精度提高约一个数量级。 相似文献
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文中提出一种逆向非线性EKF快速对准方法,该方法考虑了大失准角情况下捷联惯导误差模型的非线性特征,讨论了线性KF模型的不合理性,实现了基于EKF非线性滤波的正逆向对准。其实质是将惯导数据采集保存后,利用计算机的高速计算性能,反复对所保存的数据段进行正逆向分析,实现对准。为了验证文中算法的有效性和可行性,分别利用惯导仿真数据和实测惯导数据进行初始对准,并将文中算法与基于卡尔曼滤波的正逆向对准方法进行比较,结果表明,利用较少量的数据段通过正逆向分析也能够实现对准的目的,由于正逆向分析加剧了模型的非线性,基于扩展的EKF正逆向对准方法的精度要明显优于KF正逆向对准方法 相似文献
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针对调制转移光谱稳频(MTS)系统中,温度波动会影响激光频率稳定性的问题,设计出多点测温系统。该系统以FPGA为核心,通过基准电压源激励电桥电路,将三线制PT1000温度变化转换为电压变化,利用同步采样ADC对转换电压进行采集,最后在LabVIEW中将采集电压转换为温度实时显示和存储。信号调理电路中的抗射频干扰滤波和FPGA中的均值滤波,可降低噪声干扰,提高测温精度。实验结果表明:该系统具备线性度好、精度高、重复性好的优点,可对10~80℃的温度进行监测和存储,采用分段线性拟合后,其测温误差不超过0.02℃,可以满足实验需求。 相似文献
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针对惯导系统阻尼状态切换时会产生较大超调误差等问题.为了提高惯导系统阻尼网络误差超调抑制效果,提出一种基于小波分析突变信号检测技术的自适应误差超调抑制网络设计方法,通过在前馈可调参数回路中加入小波分析检测模块,对阻尼状态切换产生的误差超调信号快速、准确地定位,并通过控制可调参数起始开关,自适应地有效抑制状态切换产生的超调误差.并通过仿真试验验证了研究提出方法的可行性. 相似文献