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传统卡尔曼滤波应用于捷联惯导初始对准中由于模型参数、噪声的统计特性不确定,影响估计效果.而模糊自适应卡尔曼滤波能按照模糊推理原理逐步校正系统的观测噪声协方差阵,具体实现是通过观察残差的理论值是否接近于其实际值,系统调整观测噪声协方差的加权以达到修正观测噪声协方差阵的目的,进而提高系统的对准效率.在噪声统计特性未知时,比较了常规卡尔曼滤波与模糊自适应卡尔曼滤波在初始对准中的应用效果.仿真结果表明,这种算法能有效提高系统的滤波效果,是一种较理想的初始对准滤波方法. 相似文献
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飞行器竖立在发射阵地时,会受到阵风的干扰产生振动,从而影响惯性平台的标定精度。为了更好发辨识阵风干扰下的平台漂移误差系数,根据弹体结构力学原理选用了达文波特(Davenport)阵风模型计算出了飞行器在一定风速下的最大振幅,并将振动理想化为欠阻尼振动进行建模。将这个振动加入平台漂移误差建模的过程中。通过建立起平台欧拉角变化率与漂移角速率建立描述平台漂移的状态空间方程,将误差系数看作状态变量,利用扩展卡尔曼滤波算法进行辨识。辨识效果图显示参数收敛速度快且趋于稳定,在加入随机噪声的情况下计算3组数据,得出稳定、可信的结果。 相似文献
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