基于噪声预测的二维卡尔曼跟踪算法在经纬仪航迹测量中的研究

发布时间：2018-02-09 19:01

  本文关键词： 卡尔曼滤波 跟踪算法 预测 经纬仪 航迹测量　出处：《科学技术与工程》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对卡尔曼滤波涉及到过程噪声协方差矩阵Q和量测噪声协方差矩阵R,实际情况中,Q和R未知或仅知道近似值,在最优滤波器的性能因素中需要考虑到Q和R的误差因素,大多数算法能够很好的辨识R,但在辨识Q时遇到了困难问题。为了能够更精确的获得输出矢量,提出了一种估计Q和R的方法,并对该方法的可靠性进行了实验仿真。同时采用扩展卡尔曼算法对输出的A、E和R进行预测和扩展,然后进行数据处理获得飞行器空间轨迹坐标,最后对计算的结果和文献对比。理论分析和实验仿真表明,算法能够获得更高的跟踪精度和更高的测量精度,验证了其有效性和可靠性。
[Abstract]:The Kalman filter involves the process noise covariance matrix Q and the measurement noise covariance matrix R. In practice, Q and R are unknown or only approximate values are known, so the error factors of Q and R should be taken into account in the performance factors of the optimal filter. Most algorithms can identify R well, but it is difficult to identify Q. In order to obtain output vector more accurately, a method to estimate Q and R is proposed. At the same time, the extended Kalman algorithm is used to predict and extend the output Agne and R, and then data processing is carried out to obtain the space trajectory coordinates of the aircraft. Finally, the theoretical analysis and experimental simulation show that the algorithm can obtain higher tracking accuracy and higher measurement accuracy, and verify its validity and reliability.
【作者单位】： 中国飞行试验研究院;
【基金】：航空科学基金项目(2010ZD30004);航空科学基金项目(2015ZD30002);航空科学基金项目(2008ZD30008) 国家863计划重点项目(2008AA121600)资助
【分类号】：V217;TN713

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本文编号：1498636