简介:在非线性、非高斯条件下进行动基座传递对准,如果采用卡尔曼滤波会出现误差较大甚至发散的问题。本文引入强跟踪自适应滤波器,建立对估计误差的一步预测方差PK/K-1的加权算法,来达到抑制噪声的目的;同时,针对初始对准对准精度与快速性的要求,建立了动基座传递对准精确的非线性滤波模型。通过计算机仿真,模拟了飞机机动模式,验证所提滤波器的可行性。最后,通过与扩展卡尔曼滤波的比较,说明非线性强跟踪自适应滤波器在对准精度与速度上都有更好的表现。
简介:针对带有末端多约束的三维非线性制导问题,设计了一种通用模型预测静态规划制导算法。该制导算法通过向后迭代求解权矩阵微分方程对控制量进行更新,将动态优化问题转化为静态优化问题,计算效率得以提高。阐述了通用模型预测静态规划制导算法的基本原理,详细给出了基于通用模型预测静态规划算法的制导律设计过程。所设计的制导律满足末端法向加速度约束,因此,间接满足末端弹体姿态角约束。仿真时考虑目标的机动方式和落角约束,仿真结果表明,末端位移偏差小于0.5m,末端落角可控制在0.01°范围内,末端法向加速度小于0.01m/s^2,该制导律能够很好地满足末端位移、落角和法向加速度约束。
简介:基于状态空间模型的许多传统滤波算法都基于Rn空间中的高斯分布模型,但当状态向量中包含角变量或方向变量时,难以达到理想的效果。针对J.T.Horwood等提出的nS?R流形上的GaussVonMises(GVM)多变量概率密度分布,扩展了狄拉克混合逼近方法,给出了联合分布的GVM逼近方法,推导了后验分布的GVM参数计算公式,设计了量测更新状态估计算法。将J.T.Horwood等的时间更新算法与所提出的量测更新算法相结合,可实现基于GVM分布的递推贝叶斯滤波器(GVMF)。仿真结果表明,当状态向量符合GVM概率分布模型时,GVMF对角变量的估计明显优于传统的扩展卡尔曼滤波器。
简介:针对随机时滞和异步相关噪声情况下的状态估计问题,提出了一种改进的高斯滤波算法(GF),并给出了其适用于高维系统的实现形式—随机时滞和异步相关容积卡尔曼滤波器(CKF-RDCN)。首先,通过满足Bernoulli分布的互不相关随机序列,来描述系统观测数据中可能存在的随机时滞现象,将量测噪声作为状态变量用以实现对观测时滞后验概率密度的估计。其次,利用一阶斯特林插值公式来近似估计,由于过程噪声和量测噪声异步相关,而导致的含有随机变量的多维积分问题。最后,依据三阶球径容积法则,给出了CKF-RDCN滤波算法的详细设计。此外,经典GF算法是所提出的改进GF算法的特例,其作为一个通用的非线性滤波算法框架,根据不同的后验概率密度估计方法,可以有不同的实现形式。仿真结果表明,相比于扩展卡尔曼滤波算法(EKF)以及容积卡尔曼滤波算法(CKF),CKF-RDCN在解决含有观测时滞和相关噪声系统的状态估计问题时,具有更高的精度和更好的数值稳定性。
简介:为了更好地理解不同空间坐标系下流体界面对Rayleigh—Taylor(RT)不稳定性弱非线性阶段谐波的影响,文章采用3阶小扰动展开法,解析研究了球坐标空间经典RT不稳定性弱非线性阶段谐波的演化规律,并和柱坐标空间以及直角坐标空间相应结果进行了对比研究.当球坐标系和直角坐标系中RT不稳定性界面扰动波长相同,球坐标系中初始扰动半径为无穷大时(即球坐标下RT不稳定性初始扰动半径相对于扰动波长为无穷大时),球坐标下RT不稳定性前4次谐波的结果和直角坐标系下的相应结果相同.研究表明:由初始界面曲率引起的Bell-Plesset(BP)效应和空间效应(直角坐标空间、柱坐标空间和球坐标空间)对谐波发展有较大的影响.即在不同正交曲线坐标系下,不同曲率的流体界面效应对RT不稳定性谐波发展有较大的影响.对于柱坐标空间和球坐标空间,2阶对0次谐波的反馈加强了界面向内收缩.研究还表明:界面效应增加了2次谐波的负反馈,然而,对于基模和3次谐波却有不同的影响.
简介:本文论述了重力梯度仪在惯性导航、地球科学、地质科学中的重要作用以及重力梯度仪的现状和前景,着重评述了旋转加速度计重力梯度仪、静电加速度计重力梯度仪和超导重力梯度仪的现状和发展,最后指出了对重力梯度仪的应用和发展需要进一步研究的问题
简介:基于超导的迈斯纳效应与超导量子干涉技术,结合柔性并联机构理论,设计一种基于超导的全张量重力梯度敏感头。敏感头采用6个完全相同的同时具有移动与转动自由度的敏感结构,对称的布置在正六面体外,对称面的两个敏感结构相对旋转90°成垂直状态。轴向间距使两个敏感结构直接测量重力梯度轴向分量,相互垂直使两个敏感结构既可以测量重力梯度交叉分量,也可以测量共模角加速度。利用超导线圈的电感变化响应质量块位移,进一步通过超导回路将其转变为磁场变化,并由超导量子干涉器进行检测。敏感结构采用8分支的柔性并联机构支承,构成空间对称的形式,可以实现对称的力学特性,保证各处的柔性铰链产生均匀变形,减少非对称的偏移,避免单一铰链的应力集中,具有沿轴移动刚度与绕轴转动刚度小、非设计的寄生误差方向刚度大的优势。在惯性系下的全张量重力梯度值可由坐标变换得到,可以预期得到1E的测量精度。
简介:惯导固有原因使得载体长时间航行累积大量误差.可通过重力梯度量测与惯导组合导航方法来修正导航误差.先对重力梯度仪与惯导组合导航原理进行阐述,提出重力梯度仪辅助INS(GAINS)的系统框架图,对导航用重力梯度图和重力梯度仪进行分析,设定组合量测方程.然后根据状态空间方程的特点,提出使用边缘Cubature粒子滤波(CPF)进行融合估值.通过理论方法证明其对方差的减小,同时给出算法流程.相同条件下与已有APO-PF算法仿真进行经纬度RMSE结果对比,表明该算法估值精度更高;并用CEP对导航误差研究,得到在性能较低的惯导条件下、在梯度仪1E2和10E2噪声下4h的CEP数值分别为0.044nmile和0.072nmile的结果.最后对状态方程简化,定性分析出其余状态量的估值效果.
简介:为了填补船测海深数据空白,给出了海底地形起伏与重力异常和重力异常垂直梯度之间的导纳函数关系。据此,以测高重力异常、重力异常垂直梯度作为输入数据,采用线性回归分析技术,在西南太平洋相关海域开展了海底地形反演试验。结果表明,通过不同方法获取的比例因子与海底地形呈现一定的内在联系,地形平坦海域,比例因子较小;海山分布较多的地形起伏较大的海域,比例因子相对较大,反映了重力数据与海底地形较强的相关性。同时,采用线性回归方法构建的海底地形模型检核精度最高,相较于传统方法获取的海底地形模型,精度最高提升了46%左右,与ETOPO1海深模型和DTU10海深模型相比较,模型精度最大提高了近一倍有余。另外,不同方法对于不同的海底地形具有各自不同的优势,靠近海山区域,采用线性回归技术反演的海深结果优于传统方法;在海山部分,传统方法反演精度又好于线性回归技术。不同数据源反演海底地形的统计结果表明,以重力异常垂直梯度构建的海底地形模型的检核精度优于以重力异常作为输入数据构建的海底地形模型。
简介:为了提高潜器导航定位精度,针对等值线算法在惯导系统初始误差较大时易发散的问题,提出基于概率神经网络调优的等值线改进方法。首先,在搜索区域内,利用概率神经网络算法对惯导系统航迹进行调优,并经过卡尔曼滤波器与惯导系统航迹进行信息融合形成待匹配航迹;在此基础上利用实时等值线算法得到最佳匹配位置。分别在不同初始条件下进行仿真分析,得出概率神经网络算法在大的初始误差下不易发散但定位精度不高的结论,然后在潜器行驶6h后,初始误差为5.438?的条件下进行仿真验证,结果表明,改进方法定位精度均值优于0.537?,从而证明改进方法是有效的,即使在大的初始误差下仍然能够达到较高的定位精度。
简介:在详细分析光纤陀螺零漂的基础上,提出了先用滤波算法对光纤陀螺信号进行预处理,然后采用RBF神经网络对滤波后的信号进行建模的方法.针对光纤陀螺信号特点分别采用FLP算法、小波滤波算法、解相关变步长LMS自适应滤波算法对其进行了预处理,比较三种滤波方法,小波滤波算法效果优于其它两种预处理方法,但针对基于预处理后的陀螺信号采用RBF神经网络进行建模时,小波滤波预处理后的信号在建模精度上却是最差的,而对FLP算法滤波后的信号进行RBF建模,建模精度提高了两个数量级。结果表明:基于FLP算法的RBF神经网络在光纤陀螺中的建模是有效的,可大大提高建模的精度。