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自适应两步滤波算法在机载IRSTS被动定位中的应用
1
作者
冯国强
孙军红
+1 位作者
邹强
李伟仁
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2007年第6期74-76,共3页
在机载红外搜索跟踪系统被动定位研究中,针对扩展卡尔曼滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用两步滤波算法并结合Sage-Husa噪声估计器构建了适用于机载IRSTS被动定位特点的自适应两步滤波算...
在机载红外搜索跟踪系统被动定位研究中,针对扩展卡尔曼滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用两步滤波算法并结合Sage-Husa噪声估计器构建了适用于机载IRSTS被动定位特点的自适应两步滤波算法模型,算法不仅实时在线地估计了观测噪声的统计特性,而且避免了观测模型线性化误差。仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应两步滤波算法对目标运动参数的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,从而提高了机载IRSTS被动定位的精度。
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关键词
红外搜索跟踪系统
被动定位
扩展卡尔曼滤波
自适应
两步滤波算法
噪声
估计
器
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职称材料
改进强跟踪EKF算法在MEMS姿态解算中的研究
2
作者
陈志旺
姚权允
+2 位作者
吕昌昊
郭金华
彭勇
《高技术通讯》
CAS
2023年第5期467-478,共12页
本文针对四旋翼姿态解算,提出了一种噪声自适应强跟踪扩展卡尔曼滤波算法(ASTEKF)。当机体从平稳状态向机动状态过渡时,由于量测噪声影响会导致算法估计不准确,因此本文首先证明不同时刻新息序列方差满足正交性原理,正交性原理表明,量...
本文针对四旋翼姿态解算,提出了一种噪声自适应强跟踪扩展卡尔曼滤波算法(ASTEKF)。当机体从平稳状态向机动状态过渡时,由于量测噪声影响会导致算法估计不准确,因此本文首先证明不同时刻新息序列方差满足正交性原理,正交性原理表明,量测噪声对观测值的准确性影响很大;其次,引入Sage-Husa噪声自适应估计器较准确估计系统量测噪声均值和方差,使观测值更准确;最后,通过满足正交性原理条件公式计算次优渐消因子,将次优渐消因子引入协方差一步预测运算式中,得到强跟踪滤波器。次优渐消因子的引入使得一步预测协方差矩阵增大,即增大强跟踪扩展卡尔曼滤波器增益,使系统增加对观测值权重,得到更准确的状态估计值。离线仿真实验和在线实物实验结果表明了所设计算法的有效性。
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关键词
姿态解算
扩展卡尔曼滤波(EKF)
强跟踪滤波
器
次优渐消因子
噪声自适应估计器
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职称材料
题名
自适应两步滤波算法在机载IRSTS被动定位中的应用
1
作者
冯国强
孙军红
邹强
李伟仁
机构
空军工程大学工程学院
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2007年第6期74-76,共3页
文摘
在机载红外搜索跟踪系统被动定位研究中,针对扩展卡尔曼滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用两步滤波算法并结合Sage-Husa噪声估计器构建了适用于机载IRSTS被动定位特点的自适应两步滤波算法模型,算法不仅实时在线地估计了观测噪声的统计特性,而且避免了观测模型线性化误差。仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应两步滤波算法对目标运动参数的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,从而提高了机载IRSTS被动定位的精度。
关键词
红外搜索跟踪系统
被动定位
扩展卡尔曼滤波
自适应
两步滤波算法
噪声
估计
器
Keywords
infrared search and track systems, passive location,extended kalman filter, adaptive twostep filter ,noise statistics estimator
分类号
TN953.7 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
改进强跟踪EKF算法在MEMS姿态解算中的研究
2
作者
陈志旺
姚权允
吕昌昊
郭金华
彭勇
机构
燕山大学工业计算机控制工程河北重点实验室
燕山大学电力电子节能与传动控制河北省重点实验室
燕山大学电气工程学院
出处
《高技术通讯》
CAS
2023年第5期467-478,共12页
基金
国家自然科学基金(61573305)
河北省自然科学基金(F2022203038,F2019203511)资助项目。
文摘
本文针对四旋翼姿态解算,提出了一种噪声自适应强跟踪扩展卡尔曼滤波算法(ASTEKF)。当机体从平稳状态向机动状态过渡时,由于量测噪声影响会导致算法估计不准确,因此本文首先证明不同时刻新息序列方差满足正交性原理,正交性原理表明,量测噪声对观测值的准确性影响很大;其次,引入Sage-Husa噪声自适应估计器较准确估计系统量测噪声均值和方差,使观测值更准确;最后,通过满足正交性原理条件公式计算次优渐消因子,将次优渐消因子引入协方差一步预测运算式中,得到强跟踪滤波器。次优渐消因子的引入使得一步预测协方差矩阵增大,即增大强跟踪扩展卡尔曼滤波器增益,使系统增加对观测值权重,得到更准确的状态估计值。离线仿真实验和在线实物实验结果表明了所设计算法的有效性。
关键词
姿态解算
扩展卡尔曼滤波(EKF)
强跟踪滤波
器
次优渐消因子
噪声自适应估计器
Keywords
attitude algorithm
extended Kalman filter(EKF)
strong tracking filter
suboptimal fading factor
noise adaptive estimator
分类号
V249.1 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应两步滤波算法在机载IRSTS被动定位中的应用
冯国强
孙军红
邹强
李伟仁
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2007
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
改进强跟踪EKF算法在MEMS姿态解算中的研究
陈志旺
姚权允
吕昌昊
郭金华
彭勇
《高技术通讯》
CAS
2023
0
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职称材料
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