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

【摘要】：針對先驗噪聲與系統(tǒng)真實噪聲不符引起標準無跡卡爾曼(unscented Kalman filter,UKF)性能退化的情況,提出一種應用于非線性時變狀態(tài)和參數(shù)聯(lián)合估計的自適應UKF(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法。根據(jù)新的協(xié)方差矩陣與相應估計值之間存在的誤差,構(gòu)建成本函數(shù)。采用梯度下降法進行在線預估,對噪聲的協(xié)方差進行在線更新并反饋給標準的UKF。實驗和仿真分析表明,與標準UKF相比,自適應UKF算法在精度上有較大的提高。對于時變噪聲協(xié)方差不確定時,自適應UKF噪聲在線估計的魯棒性得到明顯改善,驗證了自適應UKF噪聲在線估計模型的準確性和可行性。
【作者單位】： 重慶郵電大學光電信息感測與傳輸技術重慶市重點實驗室;
【關鍵詞】： 無跡卡爾曼 自適應UKF 聯(lián)合估計 成本函數(shù) 梯度下降算法 魯棒性
【基金】：國家自然科學基金(51175535) MEMS振動傳感與微姿態(tài)組合測井技術國際聯(lián)合研究中心科技平臺與基地建設(cstc2014gjhz0038)~~
【分類號】：TN713
【正文快照】： 0引言由于微型航姿系統(tǒng)具有時變性和復雜性的特點,系統(tǒng)為了得到精確的姿態(tài)角信息,準確估計狀態(tài)和參數(shù)成為一個關鍵。因為傳統(tǒng)的噪聲估計方法有諸如僅適應線性系統(tǒng)、跟蹤突變的延時性等缺陷,無法滿足當今的工程應用,所以,對航姿系統(tǒng)的噪聲進行實時估計成為提高微型姿態(tài)儀精度的

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

本文編號：486643