本文關(guān)鍵詞： 捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng) 初始對準 中心差分卡爾曼濾波 極大似然準則 極大期望算法　出處：《華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2014年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對非線性捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)噪聲先驗統(tǒng)計信息未知問題,基于中心差分卡爾曼濾波基本算法,采用極大似然準則構(gòu)造極大期望最速下降梯度算法展開系統(tǒng)未知噪聲統(tǒng)計特性在線估計計算研究,構(gòu)建一類捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)初始對準極大期望自適應(yīng)中心差分最優(yōu)濾波算法.該算法利用極大似然準則構(gòu)造系統(tǒng)噪聲統(tǒng)計特性對數(shù)似然函數(shù),采用極大期望最速下降梯度法把系統(tǒng)噪聲統(tǒng)計特性估計轉(zhuǎn)化為對數(shù)似然函數(shù)期望最大值計算,獲得系統(tǒng)過程噪聲和觀測噪聲在線遞推估計的自適應(yīng)極大期望中心差分卡爾曼算法.經(jīng)過大方位失準角捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)初始對準仿真實驗,與中心差分卡爾曼濾波基本算法相比,自適應(yīng)極大期望中心差分卡爾曼算法能夠有效解決基本算法在系統(tǒng)噪聲先驗知識未知情形下的濾波精度下降甚至發(fā)散問題,并且能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)噪聲統(tǒng)計特性的在線遞推估計.
[Abstract]:Aiming at the unknown prior statistical information of noise in nonlinear strapdown inertial navigation system, a central differential Kalman filter algorithm is proposed. The maximum expectation maximum descent gradient algorithm is constructed by using the maximum likelihood criterion to study the online estimation of the unknown noise statistical characteristics of the system. A class of initial alignment maximum expectation adaptive center difference optimal filtering algorithm for strapdown inertial navigation system is constructed, which uses maximum likelihood criterion to construct logarithmic likelihood function of system noise statistics. The maximum expectation maximum descent gradient method is used to convert the estimation of the statistical characteristics of the system noise into the expected maximum value of the logarithmic likelihood function. The adaptive maximum expectation center differential Kalman algorithm for on-line recursive estimation of system process noise and observation noise is obtained. The simulation experiment of the initial alignment of the large azimuth misaligned sins system is carried out. Compared with the basic algorithm of central differential Kalman filter. Adaptive maximum expectation center differential Kalman algorithm can effectively solve the filtering accuracy decline or even divergence of the basic algorithm in the case of unknown prior knowledge of system noise. And it can realize the system noise statistical characteristics of the online recursive estimation.
【作者單位】： 鄭州輕工業(yè)學(xué)院電氣信息工程學(xué)院;鄭州輕工業(yè)學(xué)院軟件學(xué)院;哈爾濱工程大學(xué)自動化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(U1204603) 鄭州輕工業(yè)學(xué)院博士基金資助項目(2011BSJJ00048)
【分類號】：TN966
【正文快照】： 為解決非線性系統(tǒng)中擴展卡爾曼濾波算法估計誤差較大以致引起濾波發(fā)散問題,近年來基于超球面確定性采樣點的無跡變換類卡爾曼濾波(unscented tansformantion Kalman filter,UKF)方法在處理非線性系統(tǒng)最優(yōu)估計問題中獲得了較多的應(yīng)用實踐并取得大量研究成果[1].相比于擴展卡爾

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本文編號：1490093