检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]中科院国家授时中心,陕西临潼710600 [2]中国科学院研究生院,北京100039
出 处:《飞行器测控学报》2006年第2期71-74,共4页Journal of Spacecraft TT&C Technology
基 金:国家自然科学基金资助课题(批准号:10443001).
摘 要:应用常规卡尔曼滤波器(KF)要求知道系统精确的数学模型和系统噪声与量测噪声的统计特性,才能获得理想的滤波效果,否则可能产生发散现象.人们越来越倾向于利用自适应滤波(AKF)技术来解决发散的问题.针对AKF技术的研究现状,本文探讨一种结构简单、实时性较强、工程上比较实用的AKF算法.仿真结果表明,这种算法具有较强的自适应性,为一种实用而有效的滤波方法.Knowledge of an accurate mathematical model and the statistical characteristics of system noise and measuring noise is required to get a desired filtering effect during use of conventional Kalman filters. Otherwise, it will result in diffusion. Therefore, adaptive Kalman filter technology is more and more used. This paper proposes a practical adaptive Kalman filter algorithm featuring simplified architecture and powerful realtime performance. Simulation results show that the algorithm is highly adaptive and is a practical and effective filtering method.
分 类 号:V556[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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