简介:在非线性、非高斯条件下进行动基座传递对准,如果采用卡尔曼滤波会出现误差较大甚至发散的问题。本文引入强跟踪自适应滤波器,建立对估计误差的一步预测方差PK/K-1的加权算法,来达到抑制噪声的目的;同时,针对初始对准对准精度与快速性的要求,建立了动基座传递对准精确的非线性滤波模型。通过计算机仿真,模拟了飞机机动模式,验证所提滤波器的可行性。最后,通过与扩展卡尔曼滤波的比较,说明非线性强跟踪自适应滤波器在对准精度与速度上都有更好的表现。
简介:严重事故下核电安全壳内由于几何与流动的复杂性,需要有可靠的程序对流动进行分析评估.文章采用符合核电安全标准的开源CFD程序Code_Saturne对壳内气体流动进行计算,主要模拟壳内氢气和水蒸气喷放过程.该过程涉及多组分气体低速流动计算浮力效应引起的分层固体结构热传导结构表面与气体之间的热流和冷凝的计算.该程序使用了SIMPLEC格式并添加了低Mach数气体流动算法,基于理想气体模型的多组分模型和薄板结构上的一维热传导模型.同时,在此基础上改进了壁面函数方法,对壁面进行对流传热和传质流动计算.最后利用两个国际化标准问题对该程序及使用的模型进行了验证.
简介:基于vonKarman长度尺度和新型Reynolds应力本构关系对κ-ε瑞流模型重构,将k方程封闭,米用代数形式对瑞流耗散项进行模化.在KDO(kineticdependentonly)模型的基础上,引入可压缩vonKarman长度尺度,得到一种适用于复杂可压缩流动的新型瑞流模型CKDO(compressiblekineticdependentonly),在CKDO模型中没有任何经验系数,仅有两个来自边界层精细化标定的可调参数.对RAE2822翼型、轴对称圆筒管道凸起流动、ONERA-M6机翼跨声速流动等算例进行数值计算,结果显示CKDO湍流模型对上述算例流场的压力系数模拟结果与实验值吻合较好,表明CKDO模型能够对跨声速流场进行较为准确的模拟.
简介:在Sage-Husa滤波基础上,提出了其改进的滤波算法,以解决它在容错性能差和高阶状态阵滤波发散等方面的问题.仿真结果表明,利用改进Sage-Husa滤波可有效提高GPS/INS组合制导的容错性能和精度.
简介:针对无阻尼惯导系统的误差特点,设计了适合航空应用的惯性(INS)/天文(CNS)/Doppler组合导航系统,建立了该组合导航系统卡尔曼滤波模型.仿真试验表明,该组合导航系统能为飞行体提供精确的导航信息.
简介:为了提高水下航行器组合导航系统精度和可靠性,针对水下航行器组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作环境的不同而变化的特点,提出了基于模糊自适应联邦卡尔曼滤波的水下组合导航算法。通过监测理论残差与实际残差的协方差的一致程度,应用模糊系统不断调整滤波器的增益系数,对子滤波器进行在线自适应调整,从而实现导航状态的最优估计滤波。通过对联邦滤波器信息分配系数模糊自适应调整,减少了滤波计算量,提高了滤波实时性。软件仿真实验结果表明:模糊自适应滤波可以有效地提高水下航行器组合导航系统的精度和可靠性,提高导航滤波实时性,克服传统的滤波算法的缺点与不足。
简介:对于具有一定机动能力的弹道式再入目标跟踪问题,稳定性好、鲁棒性强、收敛精度高的估计方法是保证跟踪精度的关键。针对再入运动模型和测量体制的强非线性以及目标机动引起的滤波精度下降问题,提出一种将强跟踪滤波(STF)和基于三阶球面-向径容积规则的容积卡尔曼滤波(CKF)相结合的强跟踪-容积卡尔曼滤波(STCKF)。通过将强跟踪算法中的自适应渐消因子引入到滤波时间更新和测量更新方程中,在线实时调整滤波增益矩阵,能有效避免模型失准造成的滤波性能下降,使该算法兼具CKF滤波精度高和STF鲁棒性强的优点。通过数学仿真表明,改进后的STCKF可以实现对具有机动的弹道式再入目标的高精度跟踪,相对于CKF精度提高50%,并且具有更强的鲁棒性和自适应能力。
简介:针对系统误差的不确定性可能会引起滤波精度降低或发散的问题,提出一种新的基于模型预测滤波的前向神经网络算法。首先,采用模型预测滤波估计网络在正向传递过程中的模型误差,并对其进行修正,以弥补模型误差对隐含层权值更新的影响;然后,利用模型预测滤波为神经网络提供精确的训练样本,学习待估计系统的非线性关系。将提出的算法应用于SINS/CNS/BDS组合导航系统,并与扩展卡尔曼滤波进行比较,仿真结果表明,提出的算法得到的姿态误差、速度误差和位置误差分别在[-0.25′,+0.25′]、[-0.05m/s,+0.05m/s]和[-5m,+5m]以内,滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波算法,表明该算法能提高组合导航定位的解算精度。