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公开(公告)号:CN115265528B
公开(公告)日:2024-08-27
申请号:CN202210748607.2
申请日:2022-06-29
Applicant: 烟台哈尔滨工程大学研究院
Abstract: 本发明公开了基于未知输入观测器的组合导航系统鲁棒抗扰滤波方法,首先建立了在系统状态和量测信号中同时存在不同未知输入项Mk‑1dk‑1和Nkek的SINS/GNSS组合导航滤波模型,其中Mk‑1∈Rn×p和Nk∈Rm×m表示列满秩的未知输入干扰的系数矩阵,dk‑1∈Rp和ek∈Rm分别是两种未知输入干扰向量;然后,根据新息以及状态历史时刻值建立了未知输入估计器,并由指数加权滑动窗实现判断未知输入存在位置以及解耦成两种未知输入;最后,利用未知输入估计器得到的估计值对系统状态和量测进行修正,本发明提出的滤波方法能够对突变型、斜坡型、交叠型、不同特征随机噪声等类型的未知输入干扰进行准确估计,具有更好的滤波估计效果和更强的鲁棒抗扰性,能够提高组合导航系统针对未知输入干扰的抗扰能力。
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公开(公告)号:CN115265528A
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN202210748607.2
申请日:2022-06-29
Applicant: 烟台哈尔滨工程大学研究院
Abstract: 本发明公开了基于未知输入观测器的组合导航系统鲁棒抗扰滤波方法,首先建立了在系统状态和量测信号中同时存在不同未知输入项Mk‑1dk‑1和Nkek的SINS/GNSS组合导航滤波模型,其中Mk‑1∈Rn×p和Nk∈Rm×m表示列满秩的未知输入干扰的系数矩阵,dk‑1∈Rp和ek∈Rm分别是两种未知输入干扰向量;然后,根据新息以及状态历史时刻值建立了未知输入估计器,并由指数加权滑动窗实现判断未知输入存在位置以及解耦成两种未知输入;最后,利用未知输入估计器得到的估计值对系统状态和量测进行修正,本发明提出的滤波方法能够对突变型、斜坡型、交叠型、不同特征随机噪声等类型的未知输入干扰进行准确估计,具有更好的滤波估计效果和更强的鲁棒抗扰性,能够提高组合导航系统针对未知输入干扰的抗扰能力。
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公开(公告)号:CN115392303A
公开(公告)日:2022-11-25
申请号:CN202210978618.X
申请日:2022-08-16
Applicant: 烟台哈尔滨工程大学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于GWO‑Elman算法的半球谐振陀螺随机漂移误差预测方法,首先利用固有时间尺度分解方法对半球谐振陀螺的输出信号进行分解,分解为高频噪声信号和低频漂移信号,然后利用低频漂移信号训练GWO‑Elman模型,从而去有效的预测半球谐振陀螺的随机漂移信号,本方法使用灰狼优化(GWO)算法对Elman神经网络参数寻优,建立最佳的半球谐振陀螺随机漂移误差预测模型,实现对陀螺低频漂移信号的实时预测并进行了补偿,避免了由于盲目随机性而导致得模型训练过程中收敛不稳定的问题,使模型的收敛速率变快,提高了预测精度。
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