【摘要】：世界的本質(zhì)是非線性的。近半個(gè)世紀(jì)以來(lái),非線性濾波技術(shù)一直是工程應(yīng)用領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),并在諸如飛行器姿態(tài)估計(jì),導(dǎo)航,目標(biāo)跟蹤,信號(hào)處理,圖像處理,故障診斷,甚至農(nóng)業(yè)耕種等各個(gè)工程領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。而在眾多的非線性高斯近似濾波算法中,高斯-厄米特求積濾波(GHQF)已經(jīng)被證明是唯一數(shù)值穩(wěn)定,而且具有最高的估計(jì)精度的解析式非線性高斯近似濾波器。但是對(duì)于高維系統(tǒng)來(lái)說(shuō),傳統(tǒng)的GHQF算法是直接利用張量積將一維高斯-厄米特積分規(guī)則擴(kuò)展到多維系統(tǒng)中,而這也導(dǎo)致了其積分點(diǎn)的數(shù)量會(huì)隨著狀態(tài)變量維數(shù)呈現(xiàn)指數(shù)型增長(zhǎng),從而使得濾波器效率大大降低,導(dǎo)致“維度災(zāi)難”問(wèn)題,所以難以實(shí)時(shí)應(yīng)用在高維系統(tǒng)中。因此,自從該算法被提出之后,并沒(méi)有得到關(guān)注和發(fā)展。本文從提高GHQF算法效率的角度出發(fā)而展開(kāi)研究,試圖解決高精度的GHQF算法的“維度災(zāi)難”問(wèn)題,從而在工程應(yīng)用中能夠利用GHQF算法的精度優(yōu)勢(shì),論文的主要研究工作包括以下幾方面:1.對(duì)幾種典型的非線性濾波算法而展開(kāi)研究,利用容積卡爾曼濾波(CKF),無(wú)跡卡爾曼濾波(UKF),GHQF所能夠捕獲的函數(shù)泰勒展開(kāi)式的精度,分析對(duì)比了這幾種濾波算法的精度,并指出在確定采樣型濾波算法中,GHQF具有無(wú)可比擬的精度優(yōu)勢(shì)。計(jì)算并對(duì)比了這幾種算法的符點(diǎn)運(yùn)算量,量化考察了這幾種算法的效率,指出GHQF雖然精度高,但是其計(jì)算量隨著系統(tǒng)維數(shù)呈現(xiàn)指數(shù)增長(zhǎng),很難應(yīng)用在高維系統(tǒng)中。2.考慮到實(shí)際的非線性系統(tǒng)模型中,往往只有部分狀態(tài)變量是非線性的,從而提出一種具有特殊結(jié)構(gòu)的非線性系統(tǒng),并對(duì)比了現(xiàn)有的幾種非線性模型,指出所提出的非線性模型具有一般性。針對(duì)此類模型,提出一種降維GHQF濾波,從而減少了這類非線性系統(tǒng)中一些不必要的計(jì)算量,使得具有高精度的GHQF能夠應(yīng)用在這類高維系統(tǒng)中。并考察了降維GHQF的符點(diǎn)運(yùn)算量,與GHQF相比降維GHQF明顯降低了計(jì)算量,而與RBPF算法相比,更具有精度高,計(jì)算量低的優(yōu)點(diǎn)。3.為了進(jìn)一步減少濾波計(jì)算量,提出了基于稀疏網(wǎng)格求積規(guī)則的降維SGHQF算法。對(duì)比分析了 GHQF及UKF,指出UKF實(shí)際上是SGHQF的特例,并且精度上有GHQFSGHQFUKF。仿真結(jié)果表明,2級(jí)精度的降維SGHQF算法精度比降維GHQF低,而3級(jí)精度的SGHQF精度雖然略高與降維GHQF,但是計(jì)算量也是最高的。4.在工程應(yīng)用中考察了捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)中的初始對(duì)準(zhǔn)問(wèn)題。推導(dǎo)了捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)中大失準(zhǔn)角初始對(duì)準(zhǔn)模型,并給出了適用于降維GHQF算法的誤差模型,將降維GHQF算法應(yīng)用在捷聯(lián)慣導(dǎo)初始對(duì)準(zhǔn)過(guò)程中�；谥亓ν队霸谒阶鴺�(biāo)系中的分量為零且水平對(duì)準(zhǔn)的速度較快這一特點(diǎn),提出了一種改進(jìn)的慣性系對(duì)準(zhǔn)算法,首先利用上述降維GHQF算法建立一個(gè)精確的水平坐標(biāo)系,從而隔離搖擺干擾,然后利用慣性系對(duì)準(zhǔn)原理進(jìn)行初始對(duì)準(zhǔn),仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出算法的有效性,提高了慣性系對(duì)準(zhǔn)的精度。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN713;TN96

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本文編號(hào)：2383822