本文關(guān)鍵詞：不完全測量系統(tǒng)魯棒SGQKF的傳遞對準(zhǔn)濾波器設(shè)計和穩(wěn)定性分析　出處：《中國慣性技術(shù)學(xué)報》2017年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對復(fù)雜環(huán)境下運載體觀測信息不完全測量并且存在隨機(jī)干擾不確定的傳遞對準(zhǔn)問題,研究了不完全測量隨機(jī)不確定系統(tǒng)的魯棒稀疏網(wǎng)格求積分(H_∞-SGQKF)的高斯逼近濾波算法�；诜蔷�性離散系統(tǒng)的最優(yōu)貝葉斯濾波框架和間斷觀測濾波算法以及不確定性擾動噪聲下的H_∞范數(shù)的魯棒SGQKF算法,給出了不完全測量的稀疏網(wǎng)格求積分的高斯逼近濾波算法;通過非線性系統(tǒng)隨機(jī)穩(wěn)定性理論,分析并給出了系統(tǒng)估計誤差和估計誤差方差有界的充分條件,同時給出了系統(tǒng)穩(wěn)定的不完全測量時的丟包率臨界值,證明間斷觀測條件下的不完全測量H_∞-SGQKF算法是穩(wěn)定的。通過傳遞對準(zhǔn)仿真試驗和某型激光捷聯(lián)式慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的跑車試驗對該算法進(jìn)行了驗證。結(jié)果表明,該方法比未采用魯棒的不完全測量的稀疏網(wǎng)格求積分濾波的傳遞對準(zhǔn)精度有所提高,說明不完全測量的魯棒稀疏網(wǎng)格求積分濾波算法是正確的、穩(wěn)定的,并且具有魯棒性能。
[Abstract]:In view of the complex environment of carrier observation information incomplete measurement and random disturbance transfer alignment problem of uncertain, incomplete measurement of uncertain stochastic robust sparse grid system for integral (H_ ~ -SGQKF) filtering algorithm based on Gauss approximation. The robust SGQKF algorithm H_ norm optimal Bayesian filtering framework for nonlinear discrete system and continuous observation of filtering algorithm and uncertain disturbance noise filtering algorithm based on the sparse grid given incomplete measurement points for the Gauss approximation; through the theory of stochastic nonlinear system stability analysis, and gives the system estimation error and estimation error variance is bounded and sufficient conditions are given at the same time, packet loss is not stable when the complete measurement system the rate of critical value, discontinuous incomplete measurement H_ - -SGQKF algorithm is stable under the conditions of the observation by transfer alignment simulation. Experiment and test of a certain type of Laser Strapdown Inertial Navigation System to validate the algorithm. The results show that the alignment accuracy is improved compared with the sparse grid without using robust incomplete measurement for integral filter, that robust sparse grid incomplete measurement points filtering algorithm is correct and stable, and has robust performance.

【作者單位】： 河南工業(yè)大學(xué)電氣工程學(xué)院機(jī)電設(shè)備及測控實驗室;東南大學(xué)儀器科學(xué)與工程學(xué)院微慣性儀表與先進(jìn)導(dǎo)航技術(shù)教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61374215,61304529) 東南大學(xué)微慣性儀表與先進(jìn)導(dǎo)航技術(shù)教育部重點實驗室(B類)開放基金資助項目(SEU-MIAN-201702) 河南省教育廳高等學(xué)校重點科研項目(17B590001) 河南工業(yè)大學(xué)博士基金(2016BS005) 河南省科技廳自然科學(xué)項目(172102210214)
【分類號】：TN713
【正文快照】： 運載體導(dǎo)航系統(tǒng)采用以慣性導(dǎo)航系統(tǒng)為主,衛(wèi)星遞對準(zhǔn)技術(shù)、黑障區(qū)導(dǎo)航信息補償技術(shù)、高動態(tài)下信導(dǎo)航或天文導(dǎo)航為輔的組合導(dǎo)航,主要涉及高動態(tài)傳息快速捕獲技術(shù)、寬帶數(shù)據(jù)鏈通信等關(guān)鍵技術(shù)[1]。稀 疏網(wǎng)格求積分卡爾曼濾波可用于非線性線性時變系x k=f k-1(xk-1)(10)w k(1)統(tǒng),

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1 王司;鄧正隆;;基于Krein空間的魯棒Kalman濾波在傳遞對準(zhǔn)中的應(yīng)用研究[J];中國慣性技術(shù)學(xué)報;2006年04期

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本文編號：1384802