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研究自適應(yīng)卡爾曼濾波技術(shù)在平臺(tái)自標(biāo)定數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用. 方法 對(duì)平臺(tái)標(biāo)定中數(shù)據(jù)處
理的一種方法是對(duì)角度傳感器輸出分析, 解算出漂移角速率, 并在此基礎(chǔ)上辨識(shí)出漂移參數(shù). 由于平臺(tái)自標(biāo)定往往在動(dòng)基座條件下進(jìn)行, 角度傳感器輸出中的噪聲統(tǒng)計(jì)難以確定, 并且會(huì)出現(xiàn)時(shí)變的情況. 傳統(tǒng)的卡爾曼濾波方法不能適用. 自適應(yīng)卡爾曼濾波在估計(jì)狀態(tài)的同時(shí), 利用觀測(cè)數(shù)據(jù)帶來(lái)的信息, 可在線估計(jì)噪聲的統(tǒng)計(jì)特性, 從而不斷地改進(jìn)濾波器的設(shè)計(jì). 結(jié)果與結(jié)論 對(duì)輸出數(shù)據(jù)建立常速度模型, 采用Sage- Husa 自適應(yīng)濾波算法, 進(jìn)行參數(shù)辨識(shí), 得到較好的效果.
關(guān)鍵詞: 平臺(tái)自標(biāo)定; 自適應(yīng)卡爾曼濾波; 參數(shù)辨識(shí)
理的一種方法是對(duì)角度傳感器輸出分析, 解算出漂移角速率, 并在此基礎(chǔ)上辨識(shí)出漂移參數(shù). 由于平臺(tái)自標(biāo)定往往在動(dòng)基座條件下進(jìn)行, 角度傳感器輸出中的噪聲統(tǒng)計(jì)難以確定, 并且會(huì)出現(xiàn)時(shí)變的情況. 傳統(tǒng)的卡爾曼濾波方法不能適用. 自適應(yīng)卡爾曼濾波在估計(jì)狀態(tài)的同時(shí), 利用觀測(cè)數(shù)據(jù)帶來(lái)的信息, 可在線估計(jì)噪聲的統(tǒng)計(jì)特性, 從而不斷地改進(jìn)濾波器的設(shè)計(jì). 結(jié)果與結(jié)論 對(duì)輸出數(shù)據(jù)建立常速度模型, 采用Sage- Husa 自適應(yīng)濾波算法, 進(jìn)行參數(shù)辨識(shí), 得到較好的效果.
關(guān)鍵詞: 平臺(tái)自標(biāo)定; 自適應(yīng)卡爾曼濾波; 參數(shù)辨識(shí)
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