硕士学位论文捷联惯性系统初始对准研究 惯导系统的初始对准是影响系统使用性能的关键技术之一，对准的精度与速度直接关系到惯性统的精度与启动特性。对卡尔曼滤波及其在初始对准中的应用进行了研究。首先介绍了卡尔曼滤波理论的应用背景，然后推导了离散卡尔曼滤波方程，并对连续系统的状态方程进行离散化提出了适用于舰载捷联惯性系统的动基座对准的2通道10个状态变量和2通道12个状态变量的系统动态模型，并建了相应的速度匹配和位置匹配量测模型。
标签： 硕士 捷联惯性 性能
上传时间： 2013-12-26
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采用四元数方法推导出SDINS数学平台角误差方程和速度误差方程，并以此建立非线性初始对准误差模型，应用扩展卡尔曼滤波(EKF)进行精对准，确定初始失调角。
标签： SDINS 误差 方程 速度
上传时间： 2015-10-27
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机器人导航程序，其中包括粒子滤波，扩展卡尔曼滤波的实现代码。
标签： 机器人 导航 程序
上传时间： 2013-12-27
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GPS导航定位双曲面求解方法，用了卡尔曼滤波法，改方法实时性高
标签： GPS 导航定位
上传时间： 2015-11-05
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用于智能天线中自适应的移动目标的跟踪，其中有卡尔曼滤波的源代码
标签： 智能天线 移动
上传时间： 2015-11-07
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雷达数据预测，包括航迹仿真、卡尔曼滤波等
标签： 雷达数据
上传时间： 2015-11-14
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以组合大视场星敏感器的卫星自主导航方法为例，设计改进的广义卡尔曼滤波算法，通过仿真，可以看出该算法对减小采样周期所带来的轨道误差有很好效果。
标签： 组合 大视场 卫星 敏感
上传时间： 2013-12-14
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随着这些年计算机硬件水平的发展, 计算速度的提高, 源自序列蒙特卡罗方法的蒙特卡罗粒子滤波方法的应用研究又重新活跃起来。本文的这种蒙特卡罗粒子滤波算法是利用序列重要性采样的概念, 用一系列离散的带权重随机样本近似相 应的概率密度函数。由于粒子滤波方法没有像广义卡尔曼滤波方法那样对非线性系统做线性化的近似, 所以在非线性状态估计方面比广义卡尔曼滤波更有优势。在很多方面的应用已经逐渐有替代广义卡尔曼滤波的趋势。
标签： 蒙特卡罗 序列 粒子滤波 计算机硬件
上传时间： 2014-09-10
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本文以Pioneer3一AT型室外轮式移动机器人为平台，利用卡尔曼滤波融合多传感器的测量数据，并将鲁棒控制原理用上移动机器人的定位上。
标签： Pioneer3 移动机器人
上传时间： 2013-12-07
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数字信号处理，实现卡尔曼滤波，只是一些简单的功能
标签： 数字信号处理
上传时间： 2014-01-06
上传用户：一诺88
