简介:以SINSiGPS组合导航系统为背景,在对Kalman滤波原理和工程应用进行深入分析的基础上,总结了该方法的不足,提出了应用神经网络和模糊推理技术对系统噪声、观测噪声和其相关阵进行直接调控的方法。该方法根据新息和新息方差的变化,实时调整自适应因子,间接改变Kalman滤波器的当前观测量和过去信息的比例关系。仿真结果表明,该算法对模型和噪声干扰有较强的自适应性,能够有效抑制滤波发散,在不损失原有精度的前提下,提高了系统的鲁棒性。
简介:利用单频GPS载波相位差分技术进行动态精密测量时,由于观测历元少,经典LAMBDA算法会出现法矩阵病态导致整周模糊度无法求解。针对这一问题研究了基于TIKHONOV正则化原理的改进LAMBDA算法。通过对双差观测方程系数矩阵进行奇异值分解选取正则化矩阵,改善了法矩阵的病态性,获得了更高精度的浮点解。利用均方误差矩阵替代协方差阵进行LAMBDA求解,提高了模糊度求解的速度和成功率。对连续100组5个历元实测数据计算表明:与原算法相比,改进LAMBDA算法求得的浮点模糊度偏差从36.48周减小到4.08周,搜索效率和成功率分别改进97.74%和100%。
简介:大视角图像匹配算法的鲁棒性与实时性直接影响飞行器对远距离目标定位的性能。针对目前仿射不变图像匹配算法实时性较差的问题,提出一种惯性信息辅助的快速大视角图像匹配方法。该方法对现有的快速图像匹配算法进行改进,避免了构建高斯金字塔,提高了算法效率。然后利用机载惯性导航信息求解实时图与参考图之间的单应性矩阵,并对实时图进行模拟视角变换以此减小图像间视角差异,克服了现有的大视角图像匹配算法盲目多次的匹配计算,实现了大视角图像的快速匹配。实验结果表明,惯性信息辅助的大视角图像匹配算法与现有的快速仿射不变性匹配算法相比,匹配效率提高了至少2倍。
简介:针对单一图像源下目标跟踪精度不高的问题,利用跟踪状态下的目标存在于可见光与红外图像中的特征对连续自适应均值移动跟踪算法做出改进。首先选取可见光图像的“颜色梯度背投影”作为改进的目标模型,选取红外图像的“灰度梯度背投影”作为改进的目标模型;然后根据可见光序列图像和红外序列图像各自进行连续自适应均值移动跟踪算法得到的对应的口‘系数判定两种图像跟踪的效果,对两种图像的权重进行自适应调整,得到这两种图像的特征级融合图像和跟踪结果。实验结果表明,对于320像素×240像素的可见光和红外图像,基于可见光与红外图像特征融合的目标跟踪算法在复杂背景下能够较准确的跟踪目标,目标跟踪精度为0.5像素,跟踪速度为30~32ms/帧。
简介:为了提高水下航行器组合导航系统精度和可靠性,针对水下航行器组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作环境的不同而变化的特点,提出了基于模糊自适应联邦卡尔曼滤波的水下组合导航算法。通过监测理论残差与实际残差的协方差的一致程度,应用模糊系统不断调整滤波器的增益系数,对子滤波器进行在线自适应调整,从而实现导航状态的最优估计滤波。通过对联邦滤波器信息分配系数模糊自适应调整,减少了滤波计算量,提高了滤波实时性。软件仿真实验结果表明:模糊自适应滤波可以有效地提高水下航行器组合导航系统的精度和可靠性,提高导航滤波实时性,克服传统的滤波算法的缺点与不足。
简介:针对液压仿真转台伺服系统的非线性特点,提出了一种模糊控制与局部积分控制相结合的复合控制方式.当系统的偏差较大时主要采用模糊控制器对系统的偏差进行快速调节以加快系统的响应过程;当系统的偏差小于某一值时,加入积分控制以保证系统的精度.为了提高模糊控制器的性能,采用了规则可调整的模糊控制器.实验结果表明:该方法能有效地克服液压伺服系统的非线性和参数的不稳定性以及外部干扰对系统的影响,具有较高的控制精度和鲁棒性能,完全适合于液压仿真转台伺服系统的控制.