針對空間非合作翻滾目標(biāo)近距離相對導(dǎo)航中出現(xiàn)測量異常偏差導(dǎo)致濾波精度下降甚至發(fā)散的問題,研究了具有抗差能力的自適應(yīng)濾波估計方法。在設(shè)計了相對導(dǎo)航濾波模型的基礎(chǔ)上,提出了基于深度前饋網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法,并且詳細(xì)設(shè)計了智能故障檢測與估計的深度前饋網(wǎng)絡(luò)模型與訓(xùn)練方法。數(shù)學(xué)仿真結(jié)果表明:深度前饋網(wǎng)絡(luò)能夠有效估計測量異常偏差且估計誤差小于異常偏差值的15%,基于深度前饋網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)擴(kuò)展卡爾曼濾波結(jié)果顯著優(yōu)于常規(guī)擴(kuò)展卡爾曼濾波。 

【文章來源】：上海航天(中英文). 2020,37(05)CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

基于深度前饋網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)EKF算法Fig.1AdaptiveEKFalgorithmbasedondeepfeedforwardnetwork

第37卷2020年第5期顧冬晴，等：基于深度前饋網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)相對導(dǎo)航濾波練深度前饋網(wǎng)絡(luò)的均勻分布故障樣本的數(shù)值范圍設(shè)置為±1.0m之間，即故障樣本數(shù)值上限約為測量誤差標(biāo)準(zhǔn)差的33倍，以確保數(shù)值上能夠充分覆蓋不易檢測的故障。相對軌道濾波仿真中，對于x軸相對位置測量在300~310s時間段額外增加了0.30m偏差，對于y軸相對位置測量在400~410s時間段額外增加了0.35m偏差，對于z軸相對位置測量在500~510s時間段額外增加了0.40m偏差。采用基于深度前饋網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)EKF以及EKF的相對位置與相對速度誤差曲線如圖3和圖4所示，深度前饋網(wǎng)絡(luò)對于測量偏差的估計曲線如圖5所示。圖3相對位置誤差Fig.3Relativepositionerrors圖4相對速度誤差Fig.4Relativevelocityerrors123

第37卷2020年第5期顧冬晴，等：基于深度前饋網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)相對導(dǎo)航濾波練深度前饋網(wǎng)絡(luò)的均勻分布故障樣本的數(shù)值范圍設(shè)置為±1.0m之間，即故障樣本數(shù)值上限約為測量誤差標(biāo)準(zhǔn)差的33倍，以確保數(shù)值上能夠充分覆蓋不易檢測的故障。相對軌道濾波仿真中，對于x軸相對位置測量在300~310s時間段額外增加了0.30m偏差，對于y軸相對位置測量在400~410s時間段額外增加了0.35m偏差，對于z軸相對位置測量在500~510s時間段額外增加了0.40m偏差。采用基于深度前饋網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)EKF以及EKF的相對位置與相對速度誤差曲線如圖3和圖4所示，深度前饋網(wǎng)絡(luò)對于測量偏差的估計曲線如圖5所示。圖3相對位置誤差Fig.3Relativepositionerrors圖4相對速度誤差Fig.4Relativevelocityerrors123

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3616747