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基于GPS弹道测量的卡尔曼滤波参数估计算法 被引量:6
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作者 申强 葛腼 +1 位作者 彭博 何新 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第12期1048-1051,共4页
为提高基于GPS定位的弹道辨识方法的实时性和可靠性,提出了一种以弹道微分方程四阶龙格库塔数值积分预测作为状态量递推的卡尔曼滤波弹道参数估计算法,并针对卫星接收机有粗大误差或失效情况对方法进行了改进.利用卫星信号模拟器和C/A码... 为提高基于GPS定位的弹道辨识方法的实时性和可靠性,提出了一种以弹道微分方程四阶龙格库塔数值积分预测作为状态量递推的卡尔曼滤波弹道参数估计算法,并针对卫星接收机有粗大误差或失效情况对方法进行了改进.利用卫星信号模拟器和C/A码GPS接收机构建半实物仿真系统对算法进行验证,该方法的弹道参数估计误差是GPS接收机正常工作时测量误差的30%~40%;且能在GPS接收机出现异常时继续给出接近实际的估计值. 展开更多
关键词 全球卫星定位系统(GPS) 卡尔曼滤波:弹道参数估计 半实物仿真
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基于无迹卡尔曼滤波的汽车状态参数估计 被引量:26
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作者 赵万忠 张寒 王春燕 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期76-80,88,共6页
由于部分汽车状态参数无法直接通过传感器获得,为了提高这些参数的估计精度以准确判断汽车行驶过程中的状态变化,增强控制系统的鲁棒性,文中提出了基于无迹卡尔曼滤波的汽车状态参数估计方法.该方法在传统卡尔曼滤波算法的基础上,采用... 由于部分汽车状态参数无法直接通过传感器获得,为了提高这些参数的估计精度以准确判断汽车行驶过程中的状态变化,增强控制系统的鲁棒性,文中提出了基于无迹卡尔曼滤波的汽车状态参数估计方法.该方法在传统卡尔曼滤波算法的基础上,采用无迹卡尔曼滤波算法对汽车质心侧偏角、横摆角速度、路面附着系数等状态参数进行估计,并运用Simulink与Carsim进行联合仿真.结果表明,无迹卡尔曼滤波算法响应快,估计精度较扩展卡尔曼滤波高,能满足车辆高级动力学控制系统的控制需要. 展开更多
关键词 无迹卡尔曼滤波 参数估计 质心侧偏角 横摆角速度 路面附着系数
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基于SVD的推广卡尔曼滤波及其在飞行状态和参数估计中的应用 被引量:7
3
作者 张友民 戴冠中 张洪才 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第1期106-114,共9页
基于矩阵的奇异值分解(SVD)技术,本文提出一种鲁棒推广卡尔曼滤波新算法,并将该算法应用于飞行状态和参数估计中.该算法不仅具有很好的数值稳定性,而且无需任何变换即可处理相关噪声,且适于并行计算.两种不同型号飞机飞行状... 基于矩阵的奇异值分解(SVD)技术,本文提出一种鲁棒推广卡尔曼滤波新算法,并将该算法应用于飞行状态和参数估计中.该算法不仅具有很好的数值稳定性,而且无需任何变换即可处理相关噪声,且适于并行计算.两种不同型号飞机飞行状态和参数估计的仿真及实际试飞数据计算结果表明:与EKF相比,本文算法对不同初始值和不同噪声均可获得更准确的估计结果,并且对飞机机动形式、噪声水平、数据长度要求不高,收敛性好.利用系统和量测模型的一些特点及对奇异值分解算法的改进,使算法计算量大大减少. 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 飞行试验 飞行状态 参数估计
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基于双重扩展自适应卡尔曼滤波的汽车状态和参数估计 被引量:15
4
作者 林棻 赵又群 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期750-755,共6页
准确实时地获取行驶过程中的状态信息是汽车动态控制系统研究的关键,为此提出了一种新的汽车状态估计器。建立了包含不准确模型参数和未知时变统计特性噪声的非线性汽车动力学模型,针对该非线性系统提出一种双重扩展自适应卡尔曼滤波算... 准确实时地获取行驶过程中的状态信息是汽车动态控制系统研究的关键,为此提出了一种新的汽车状态估计器。建立了包含不准确模型参数和未知时变统计特性噪声的非线性汽车动力学模型,针对该非线性系统提出一种双重扩展自适应卡尔曼滤波算法(DEAKF)。该算法采用两个卡尔曼滤波器并行运算,状态估计和参数估计互相更新,同时将带遗忘因子的噪声统计估值器嵌入到状态校正过程和参数校正过程之间,以解决系统的噪声时变问题。基于ADAMS的虚拟试验和实车试验结果表明,该算法的状态估计精度高于EKF方法和DEKF方法的状态估计精度,同时具有良好的模型参数校正能力,对汽车动态控制系统中估计器的设计具有理论指导意义。 展开更多
关键词 汽车动力学 双重扩展自适应卡尔曼滤波 状态和参数估计 虚拟试验
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基于渐消卡尔曼滤波算法的航空发动机参数估计方法 被引量:2
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作者 黄辉先 任科明 +1 位作者 李燕 庄选 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第10期2993-2995,2999,共4页
针对航空发动自适应模型误差无法完全消除,可能导致参数估计结果严重偏离甚至滤波发散的问题,提出一种带渐消因子的卡尔曼参数估计方法,采用在线调整卡尔曼方程残差的权重、加强现实测量数据在状态估计中作用的策略,保证了发动机性能参... 针对航空发动自适应模型误差无法完全消除,可能导致参数估计结果严重偏离甚至滤波发散的问题,提出一种带渐消因子的卡尔曼参数估计方法,采用在线调整卡尔曼方程残差的权重、加强现实测量数据在状态估计中作用的策略,保证了发动机性能参数估计的准确性。仿真结果表明,该方法不仅克服了滤波发散现象,具有更优的收敛速度和估计精度,且计算量小,实现简单,便于实际应用。 展开更多
关键词 航空发动机 自适应模型 参数估计 卡尔曼滤波 渐消因子
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基于自适应卡尔曼滤波的时变结构参数估计 被引量:10
6
作者 李书进 李文华 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2004年第2期146-149,共4页
在许多情况下,对于非平稳或性能随时间发生变化的结构,要求对结构的参数进行实时的跟踪与识别,此时传统的递推算法,如卡尔曼滤波等方法就不再适用,而需要采用具有一定跟踪能力的自适应递推算法.本文对自适应卡尔曼滤波方法在时变结构参... 在许多情况下,对于非平稳或性能随时间发生变化的结构,要求对结构的参数进行实时的跟踪与识别,此时传统的递推算法,如卡尔曼滤波等方法就不再适用,而需要采用具有一定跟踪能力的自适应递推算法.本文对自适应卡尔曼滤波方法在时变结构参数估计中的应用进行了分析,并对其跟踪性能进行了探讨. 展开更多
关键词 系统识别 参数估计 卡尔曼滤波 自适应滤波 时变结构
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耦合集合卡尔曼滤波的非线性参数估计
7
作者 张亦汉 乔纪纲 陈逸敏 《中山大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期28-33,共6页
准确的参数对于非线性模型或者函数有极为重要的意义。但是在实际应用中,输入的参数常常带有一定的偏差,因此在预测中非线性模型(函数)往往得不到满意的结果。把集合卡尔曼滤波方法引入到非线性模型(函数)的参数估计中,并采用基于联合... 准确的参数对于非线性模型或者函数有极为重要的意义。但是在实际应用中,输入的参数常常带有一定的偏差,因此在预测中非线性模型(函数)往往得不到满意的结果。把集合卡尔曼滤波方法引入到非线性模型(函数)的参数估计中,并采用基于联合状态向量的方法在同化时刻同时更新模型(函数)的状态和参数,该方法可以通过同化观测数据,动态地调整参数和结果,使得参数能够自适应地变化,同时也能较好地释放积累的模型误差。将该方法应用于随时间变化的二维非线性模型(函数)中,实验表明,该方法能够准确地估计出模型参数值,同时也表现出很好的鲁棒性和自适应性。 展开更多
关键词 非线性参数估计 数据同化 集合卡尔曼滤波 联合状态向量
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自适应双层无迹卡尔曼滤波的车辆状态估计
8
作者 徐劲力 张光俊 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第7期29-36,共8页
针对在车辆行驶状态估计中存在估计不准确、鲁棒性较差以及系统噪声不确定等问题,提出一种将双层无迹卡尔曼滤波(DLUKF)与改进的Sage-Husa算法相结合的自适应双层无迹卡尔曼滤波算法(ADLUKF)作为车辆行驶状态的估计器,再结合三自由度汽... 针对在车辆行驶状态估计中存在估计不准确、鲁棒性较差以及系统噪声不确定等问题,提出一种将双层无迹卡尔曼滤波(DLUKF)与改进的Sage-Husa算法相结合的自适应双层无迹卡尔曼滤波算法(ADLUKF)作为车辆行驶状态的估计器,再结合三自由度汽车模型对车辆行驶的横摆角速度和质心侧偏角进行估计。通过改进的Sage-Husa滤波器对系统过程噪声和测量噪声进行动态调整,进而减少车辆行驶状态估计的误差。应用Carsim与Matlab/Simulink进行联合仿真以及实车试验数据来验证该估计器的有效性,并与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行对比。结果表明:与UKF算法相比,该算法有效提高了车辆行驶的横摆角速度和质心侧偏角的估计精度和稳定性。 展开更多
关键词 自适应双层无迹卡尔曼滤波 Sage-Husa 参数估计 横摆角速度 质心侧偏角
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基于集合卡尔曼滤波的多相流模型参数估计——以室内二维砂箱中重质非水相污染物入渗为例 被引量:4
9
作者 康学远 施小清 +1 位作者 史良胜 吴吉春 《吉林大学学报(地球科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期848-859,共12页
重质非水相有机污染物(DNAPL)泄漏到地下后,其运移与分布特征受渗透率非均质性影响显著。为刻画DNAPL污染源区结构特征,需进行参数估计以描述水文地质参数的非均质性。本研究构建了基于集合卡尔曼滤波方法(EnKF)与多相流运移模型的同化... 重质非水相有机污染物(DNAPL)泄漏到地下后,其运移与分布特征受渗透率非均质性影响显著。为刻画DNAPL污染源区结构特征,需进行参数估计以描述水文地质参数的非均质性。本研究构建了基于集合卡尔曼滤波方法(EnKF)与多相流运移模型的同化方案,通过融合DNAPL饱和度观测数据推估非均质介质渗透率空间分布。通过二维砂箱实际与理想算例,验证了同化方法的推估效果,并探讨了不同因素对同化的影响。研究结果表明:基于EnKF方法同化饱和度观测资料可有效地推估非均质渗透率场;参数推估精度随观测时空密度的增大而提高;观测点位置分布对同化效果有所影响,布置在污染集中区域的观测数据对于参数估计具有较高的数据价值。 展开更多
关键词 重质非水相流体 非均质性 渗透率 集合卡尔曼滤波 参数估计
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基于卡尔曼滤波最大似然参数估计的气动参数辨识 被引量:3
10
作者 李正楠 汪沛 +1 位作者 李国辉 李立新 《四川兵工学报》 CAS 2013年第6期150-152,共3页
飞行器气动参数一般通过理论计算或风洞试验数据来获取,由于受诸多因素限制而难以获得精确值;为了提高飞行器动力学模型的精确度,将卡尔曼滤波融合于最大似然参数估计中,利用最大似然函数渐进一致性、估计的无偏性、良好的收敛特性的特... 飞行器气动参数一般通过理论计算或风洞试验数据来获取,由于受诸多因素限制而难以获得精确值;为了提高飞行器动力学模型的精确度,将卡尔曼滤波融合于最大似然参数估计中,利用最大似然函数渐进一致性、估计的无偏性、良好的收敛特性的特点,对各实际工作点的气动参数进行辨识,并详细叙述了进行气动系数辨识的基本步骤。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 最大似然参数估计 参数辨识
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永磁同步电动机系统参数和状态的推广卡尔曼滤波估计 被引量:7
11
作者 卢迪 刘明基 吴海涛 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第4期281-284,共4页
永磁同步电动机系统具有力矩系数大、力矩波动小以及控制灵活等优点,在许多精密伺服控制系统中得到广泛应用。本文在得到系统模型的基础上,利用推广的卡尔曼滤波器对非线性的永磁同步电动机系统参数和状态进行了估计,仿真结果验证了估... 永磁同步电动机系统具有力矩系数大、力矩波动小以及控制灵活等优点,在许多精密伺服控制系统中得到广泛应用。本文在得到系统模型的基础上,利用推广的卡尔曼滤波器对非线性的永磁同步电动机系统参数和状态进行了估计,仿真结果验证了估计方法在数学上的可行性。 展开更多
关键词 永磁同步电动机系统 数学模型 卡尔曼滤波 系统状态 参数估计
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舰炮弹道估计的卡尔曼滤波算法 被引量:5
12
作者 戴耀 汪德虎 王建明 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2003年第2期29-31,共3页
针对舰炮弹道观测校正中的弹道最佳估计问题,提出了转换卡尔曼滤波算法,在三维空间里对观测弹丸飞行轨迹进行滤波,估计最佳弹道。给出了具体的算法并用某型海军舰炮进行了仿真,取得了较好效果。
关键词 舰炮 弹道估计 卡尔曼滤波算法 坐标系 CA模型 滤波初值
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集合卡尔曼滤波估计水文地质参数的局域化修正 被引量:15
13
作者 南统超 吴吉春 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期613-621,共9页
集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)作为一种有效的数据同化方法,在众多数值实验中体现优势的同时,也暴露了它使用小集合估计协方差情况下精度较低的缺陷。为了降低取样噪声对协方差估计的干扰并提高滤波精度,应用局域化函数... 集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)作为一种有效的数据同化方法,在众多数值实验中体现优势的同时,也暴露了它使用小集合估计协方差情况下精度较低的缺陷。为了降低取样噪声对协方差估计的干扰并提高滤波精度,应用局域化函数对小集合估计的协方差进行修正,即在协方差矩阵中以舒尔积的形式增加空间距离权重以限制远距离相关。在一个二维理想孔隙承压含水层模型中的运行结果表明,局域化对集合卡尔曼滤波估计地下水参数的修正十分有效,局域化可以很好地过滤小集合估计中噪声的影响,节省计算量的同时又可以防止滤波发散。相关长度较小的水文地质参数(如对数渗透系数)更容易受到噪声的干扰,更有必要进行局域化修正。 展开更多
关键词 地下水 渗透系数 参数估计 数据同化 集合卡尔曼滤波 局域化
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基于参数估计和Kalman滤波的单通道盲源分离算法
14
作者 付卫红 周雨菲 +1 位作者 张鑫钰 刘乃安 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期2850-2856,共7页
针对存在频谱混叠通信信号的单通道盲源分离(single channel blind source separation,SCBSS)问题,提出一种基于参数估计和Kalman滤波的SCBSS算法。首先,针对根多重信号分类(root multiple signal classification,Root-MUSIC)算法在相... 针对存在频谱混叠通信信号的单通道盲源分离(single channel blind source separation,SCBSS)问题,提出一种基于参数估计和Kalman滤波的SCBSS算法。首先,针对根多重信号分类(root multiple signal classification,Root-MUSIC)算法在相近载频估计方面的局限性,提出一种自适应的Root-MUSIC算法,对接收到的盲混合信号的源信号数目和载频进行估计;其次,将Kalman滤波的思想引入到SCBSS算法中,根据估计得到的源信号参数构造信号模型,将其作为Kalman滤波系统的观测向量,执行“时间更新”和“测量更新”两个过程,得到源信号的最佳估计,实现单通道盲源分离。仿真结果表明,所提算法能够有效地从存在频谱混叠的单路接收信号中准确地分离出多路源信号,比传统的算法分离精度高,运算速度快。 展开更多
关键词 单通道盲源分离 卡尔曼滤波 参数估计 通信信号处理
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用于弹道目标跟踪的有限差分扩展卡尔曼滤波算法 被引量:32
15
作者 巫春玲 韩崇昭 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期143-146,242,共5页
针对目前常用的滤波算法不能同时做到精确和高效跟踪目标的缺点,提出一种有限差分扩展卡尔曼滤波(FDEKF)算法用于再入阶段的弹道目标跟踪.该算法应用有限差分运算得到滤波的验前、验后误差协方差矩阵,避免了非线性函数求导运算,以及Jaco... 针对目前常用的滤波算法不能同时做到精确和高效跟踪目标的缺点,提出一种有限差分扩展卡尔曼滤波(FDEKF)算法用于再入阶段的弹道目标跟踪.该算法应用有限差分运算得到滤波的验前、验后误差协方差矩阵,避免了非线性函数求导运算,以及Jacobian阵和Hessian阵的计算,降低了计算难度,扩大了应用范围,增强了滤波过程的收敛性.Monte Carlo数值仿真表明,FDEKF算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和无味卡尔曼滤波(UKF)算法相比较,在跟踪精度上比EKF算法提高了约20%,与UKF算法相当,在计算复杂度上比EKF算法稍有增加,但比UKF算法低约39%.这说明FDEKF算法在计算量增加不多的情况下,滤波精度有显著提高. 展开更多
关键词 弹道目标跟踪 扩展卡尔曼滤波 无味卡尔曼滤波 有限差分
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强跟踪-容积卡尔曼滤波在弹道式再入目标跟踪中的应用 被引量:10
16
作者 张龙 崔乃刚 +1 位作者 王小刚 白俞亮 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期211-218,共8页
对于具有一定机动能力的弹道式再入目标跟踪问题,稳定性好、鲁棒性强、收敛精度高的估计方法是保证跟踪精度的关键。针对再入运动模型和测量体制的强非线性以及目标机动引起的滤波精度下降问题,提出一种将强跟踪滤波(STF)和基于三阶球面... 对于具有一定机动能力的弹道式再入目标跟踪问题,稳定性好、鲁棒性强、收敛精度高的估计方法是保证跟踪精度的关键。针对再入运动模型和测量体制的强非线性以及目标机动引起的滤波精度下降问题,提出一种将强跟踪滤波(STF)和基于三阶球面-向径容积规则的容积卡尔曼滤波(CKF)相结合的强跟踪-容积卡尔曼滤波(STCKF)。通过将强跟踪算法中的自适应渐消因子引入到滤波时间更新和测量更新方程中,在线实时调整滤波增益矩阵,能有效避免模型失准造成的滤波性能下降,使该算法兼具CKF滤波精度高和STF鲁棒性强的优点。通过数学仿真表明,改进后的STCKF可以实现对具有机动的弹道式再入目标的高精度跟踪,相对于CKF精度提高50%,并且具有更强的鲁棒性和自适应能力。 展开更多
关键词 弹道式再入目标跟踪 容积卡尔曼滤波 自适应渐消因子 非线性系统
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应用双卡尔曼滤波算法估计燃料电池欧姆内阻 被引量:3
17
作者 魏学哲 陈金干 李佳 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期359-362,共4页
燃料电池的欧姆内阻反映了其内部状态信息。基于燃料电池的等效电路模型,建立了离散的状态空间表达式,并叙述了用双卡尔曼滤波算法估计燃料电池欧姆内阻的方法。应用该方法进行了欧姆内阻的估计,并分析了试验的结果,验证了该算法的有效... 燃料电池的欧姆内阻反映了其内部状态信息。基于燃料电池的等效电路模型,建立了离散的状态空间表达式,并叙述了用双卡尔曼滤波算法估计燃料电池欧姆内阻的方法。应用该方法进行了欧姆内阻的估计,并分析了试验的结果,验证了该算法的有效性。该方法能够在线估计燃料电池的欧姆内阻,计算简单,实时性强,工程上容易实现。 展开更多
关键词 燃料电池 欧姆内阻 参数估计 卡尔曼滤波
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应用抗差无迹卡尔曼滤波的再入弹道处理技术 被引量:3
18
作者 李蝉 张士峰 张力军 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期1-5,共5页
针对现有无迹卡尔曼滤波在再入弹道处理中可能出现的异常观测、观测随机误差模型不准确以及动力学模型不合理等问题,在无迹卡尔曼滤波中引入自适应与抗差估计理论,研究适用于再入弹道处理的自适应抗差滤波方法。该方法可以自适应地估计... 针对现有无迹卡尔曼滤波在再入弹道处理中可能出现的异常观测、观测随机误差模型不准确以及动力学模型不合理等问题,在无迹卡尔曼滤波中引入自适应与抗差估计理论,研究适用于再入弹道处理的自适应抗差滤波方法。该方法可以自适应地估计测量噪声等价协方差阵和状态噪声等价协方差阵,并可实现异常值的分离和维纳模型方差的自适应调整。数值仿真结果表明:该方法计算简单,并能有效减弱测量误差和动力学模型误差对弹道处理精度的影响。 展开更多
关键词 再入弹道 无迹卡尔曼滤波 自适应 抗差估计
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基于卡尔曼滤波的高精度弹道滤波算法研究 被引量:16
19
作者 欧阳广帅 周晶 《电子测量技术》 2014年第11期16-19,24,共5页
在弹道轨迹估计中,卡尔曼滤波算法是一种普遍使用的算法,常规卡尔曼滤波算法适用于线性离散系统。对于非线性离散系统模型,为了提高滤波的精度,减小系统模型误差以及未知的量测噪声和过程噪声统计特性对滤波精度的影响,提出了一种带有... 在弹道轨迹估计中,卡尔曼滤波算法是一种普遍使用的算法,常规卡尔曼滤波算法适用于线性离散系统。对于非线性离散系统模型,为了提高滤波的精度,减小系统模型误差以及未知的量测噪声和过程噪声统计特性对滤波精度的影响,提出了一种带有噪声统计估计器的拟线性最优平滑滤波算法。将该算法应用到弹道系统模型中,对弹道轨迹进行滤波估计。通过计算机建模仿真改进的算法和传统的拟线性最优平滑滤波算法,得到的实验结果表明,改进后的算法可以减小由于系统模型不精确带来的误差,很大程度上提高了弹道轨迹滤波估计的精度。 展开更多
关键词 弹道滤波 非线性滤波 噪声估计 卡尔曼滤波
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抗野值卡尔曼滤波在火箭弹落点估计中的应用 被引量:8
20
作者 闫小龙 陈国光 杨东 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2016年第3期94-98,共5页
为了实现火箭弹精确打击,根据飞行弹道参数对弹道进行修正。应用文中提出的双气动参数辨识算法,去除出现在信号初始阶段的野值,降低对后续卡尔曼滤波的影响。随后利用基于新息判断野值的卡尔曼滤波器,结合质点弹道模型,建立了卡尔曼滤... 为了实现火箭弹精确打击,根据飞行弹道参数对弹道进行修正。应用文中提出的双气动参数辨识算法,去除出现在信号初始阶段的野值,降低对后续卡尔曼滤波的影响。随后利用基于新息判断野值的卡尔曼滤波器,结合质点弹道模型,建立了卡尔曼滤波弹道模型,对一段飞行参数进行野值的去除与滤波,并对火箭弹落点进行外推。结果表明,该方法可以将量测数据中的野值有效去除。落点估计可知,外推时间的推后可以增加预估的精度。 展开更多
关键词 火箭弹弹道修正 卡尔曼滤波 双气动参数辨识 野值 落点估计
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