相关噪声下非线性滤波及在动力定位中的应用

发布时间：2017-09-06 00:25

  本文关键词：相关噪声下非线性滤波及在动力定位中的应用

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【摘要】：针对实际系统状态估计具有互相关噪声的情况,研究了互相关噪声下非线性系统状态估计问题.首先基于贝叶斯理论推导出新的互相关噪声下的贝叶斯估计算法.然后使用三阶球面径向基(spherical-radial)规则计算贝叶斯估计中的非线性积分,当噪声互相关时,基于扩展卡尔曼滤波的思想分别计算状态矩阵和观测矩阵的Jacobi矩阵,可得互相关噪声下的容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filtering with one-step auto-correlated and two-step crosscorrelated noise,CKF--CCN);当噪声不相关时,可得容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filtering,CKF)及其平方根形式(SCKF).最后通过动力定位系统仿真实验,表明提出的CKF-CCN的估计精度要高于SCKF和仅考虑一步互相关的平方根容积卡尔曼滤波(SCKF-CN).
【作者单位】： 哈尔滨工程大学自动化学院;
【关键词】： 相关噪声 贝叶斯估计 容积卡尔曼滤波 动力定位
【基金】：国家自然科学基金项目(51309062) 重大专项“深水铺管起重船及配套工程技术”(2011ZX05027-002)资助~~
【分类号】：U664.82;TN713
【正文快照】： 1引言(Introduction) 动力定位技术是船舶进行海上作业的一种重要技术手段,已成功应用于船舶海底石油和天然气开采、海底铺管、平台作业、循迹和潜水支持等领域⑴.近年来,随着人们对海洋资源开发的增加,动力定位技术得到了进一步的发展,动力定位船舶的状态估计问题也引起了越，

本文编号：801098