本文選題：非線性濾波 + 二次擴(kuò)展��； 參考：《航空學(xué)報(bào)》2014年08期

【摘要】：對(duì)于具有復(fù)雜加性噪聲特點(diǎn)的非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng),往往很難直接運(yùn)用傳統(tǒng)非擴(kuò)展容積卡爾曼濾波(CKF)方法對(duì)其狀態(tài)進(jìn)行有效估計(jì)。針對(duì)這一問題,通過非擴(kuò)展和擴(kuò)展Cubature變換精度的對(duì)比分析,結(jié)合擴(kuò)展Cubature點(diǎn)集的約簡(jiǎn)特性,提出了一種約簡(jiǎn)二次擴(kuò)展平方根容積卡爾曼濾波(RTA-SRCKF)方法。該方法采用二次擴(kuò)展策略,在時(shí)間更新環(huán)節(jié)將過程噪聲進(jìn)行擴(kuò)展,在量測(cè)更新環(huán)節(jié)將量測(cè)噪聲進(jìn)行擴(kuò)展,有效縮減了采樣點(diǎn),降低了算法復(fù)雜度,具有很好的實(shí)時(shí)性,且在未損失濾波精度的前提下算法計(jì)算量明顯降低,適用于具有復(fù)雜加性噪聲特點(diǎn)的非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)。捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(SINS)大失準(zhǔn)角初始對(duì)準(zhǔn)仿真結(jié)果驗(yàn)證了理論分析結(jié)論,方位對(duì)準(zhǔn)精度接近理論極限對(duì)準(zhǔn)精度。
[Abstract]:For nonlinear dynamic systems with complex additive noise, it is often difficult to directly use the traditional unexpanded volume Kalman filter (CKF) method to estimate its state effectively. In order to solve this problem, a quadratic extended square root volume Kalman filter (RTA-SRCKF) method is proposed by comparing the accuracy of non-extended and extended Cubature transforms and combining the reduction characteristics of extended Cubature point sets. The method uses quadratic expansion strategy to extend the process noise in the time update link and the measurement noise in the measurement update link, which effectively reduces the sampling point, reduces the complexity of the algorithm, and has good real-time performance. The algorithm can be used to estimate the state of nonlinear dynamic systems with complex additive noise without loss of filtering accuracy. The simulation results of sins (Strapdown Inertial Navigation system) with large misalignment angle verify the theoretical analysis conclusion that the azimuth alignment accuracy is close to the theoretical limit alignment accuracy.
【作者單位】： 第二炮兵工程大學(xué)控制工程系;
【基金】：國家“863”計(jì)劃(2010AA7010213)~~
【分類號(hào)】：TN966

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1880630