本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)UKF微型航姿系統(tǒng)噪聲在線估計(jì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)先驗(yàn)噪聲與系統(tǒng)真實(shí)噪聲不符引起標(biāo)準(zhǔn)無(wú)跡卡爾曼(unscented Kalman filter,UKF)性能退化的情況,提出一種應(yīng)用于非線性時(shí)變狀態(tài)和參數(shù)聯(lián)合估計(jì)的自適應(yīng)UKF(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法。根據(jù)新的協(xié)方差矩陣與相應(yīng)估計(jì)值之間存在的誤差,構(gòu)建成本函數(shù)。采用梯度下降法進(jìn)行在線預(yù)估,對(duì)噪聲的協(xié)方差進(jìn)行在線更新并反饋給標(biāo)準(zhǔn)的UKF。實(shí)驗(yàn)和仿真分析表明,與標(biāo)準(zhǔn)UKF相比,自適應(yīng)UKF算法在精度上有較大的提高。對(duì)于時(shí)變?cè)肼晠f(xié)方差不確定時(shí),自適應(yīng)UKF噪聲在線估計(jì)的魯棒性得到明顯改善,驗(yàn)證了自適應(yīng)UKF噪聲在線估計(jì)模型的準(zhǔn)確性和可行性。
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)光電信息感測(cè)與傳輸技術(shù)重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 無(wú)跡卡爾曼 自適應(yīng)UKF 聯(lián)合估計(jì) 成本函數(shù) 梯度下降算法 魯棒性
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51175535) MEMS振動(dòng)傳感與微姿態(tài)組合測(cè)井技術(shù)國(guó)際聯(lián)合研究中心科技平臺(tái)與基地建設(shè)(cstc2014gjhz0038)~~
【分類號(hào)】：TN713
【正文快照】： 0引言由于微型航姿系統(tǒng)具有時(shí)變性和復(fù)雜性的特點(diǎn),系統(tǒng)為了得到精確的姿態(tài)角信息,準(zhǔn)確估計(jì)狀態(tài)和參數(shù)成為一個(gè)關(guān)鍵。因?yàn)閭鹘y(tǒng)的噪聲估計(jì)方法有諸如僅適應(yīng)線性系統(tǒng)、跟蹤突變的延時(shí)性等缺陷,無(wú)法滿足當(dāng)今的工程應(yīng)用,所以,對(duì)航姿系統(tǒng)的噪聲進(jìn)行實(shí)時(shí)估計(jì)成為提高微型姿態(tài)儀精度的

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本文編號(hào)：486643