本文關(guān)鍵詞： 動(dòng)力定位 自適應(yīng)無跡卡爾曼濾波 環(huán)境力突變　出處：《船舶力學(xué)》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：無跡卡爾曼濾波可以在狀態(tài)估計(jì)中濾去噪聲干擾,已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于動(dòng)力定位系統(tǒng)中。針對(duì)復(fù)雜海洋情況下動(dòng)力定位系統(tǒng)需要準(zhǔn)確、及時(shí)地估計(jì)當(dāng)前時(shí)刻的狀態(tài)而無跡卡爾曼濾波無法跟蹤狀態(tài)突變的問題,為此文章提出了一種自適應(yīng)無跡卡爾曼濾波。通過及時(shí)判斷狀態(tài)值突變并適當(dāng)調(diào)整后驗(yàn)均方差矩陣,可有效地跟蹤船舶狀態(tài)并減小實(shí)際位置與定點(diǎn)位置的偏差。仿真實(shí)驗(yàn)證明了算法的有效性。
[Abstract]:Unscented Kalman filter can filter noise interference in state estimation and has been widely used in dynamic positioning system. The problem that the state of the current moment is estimated in time without trace Kalman filter can not track the state mutation. In this paper, an adaptive unscented Kalman filter is proposed. The mutation of state value is judged in time and the posterior mean square error matrix is adjusted appropriately. It can effectively track the ship's state and reduce the deviation between the actual position and the fixed point position. The simulation results show that the algorithm is effective.
【作者單位】： 武漢理工大學(xué)高性能船舶技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;武漢理工大學(xué)交通學(xué)院;
【基金】：Supported by the National Natural Science Foundation of China(61301279,51479158)~~
【分類號(hào)】：TN713;U664.82
【正文快照】： 0 IntroductionIn dynamic positioning system,it is essential to estimate a system’s state when decidingupcoming control actions.Since most systems have a dual nature,including hidden states andmeasured variables,estimation is especially necessary to get

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本文編號(hào)：1454720