捷聯(lián)慣導(dǎo)算法與組合導(dǎo)航原理講義

================精選公文范文，管理類，工作總結(jié)類，工作計(jì)劃類文檔，歡迎閱讀下載==============捷聯(lián)慣導(dǎo)算法與組合導(dǎo)航原理講義捷聯(lián)慣導(dǎo)算法與組合導(dǎo)航原理講義 嚴(yán)恭敏，翁浚編著 西北工業(yè)大學(xué)2016-9 1前言近年來(lái)，慣性技術(shù)不論在軍事上、工業(yè)上，還是在民用上，特別是消費(fèi)電子產(chǎn)品領(lǐng)域，都獲得了廣泛的應(yīng)用，大到潛艇、艦船、高鐵、客機(jī)、導(dǎo)彈和人造衛(wèi)星，小到醫(yī)療器械、電動(dòng)獨(dú)輪車、小型四旋翼無(wú)人機(jī)、空中鼠標(biāo)和手機(jī)，都有慣性技術(shù)存在甚至大顯身手的身影。相應(yīng)地，慣性技術(shù)的研究和開(kāi)發(fā)也獲得前所未有的蓬勃發(fā)展，越來(lái)越多的高校學(xué)生、愛(ài)好者和工程技術(shù)人員加入到慣性技術(shù)的研發(fā)隊(duì)伍中來(lái)。 慣性技術(shù)涉及面廣，涵蓋元器件技術(shù)、測(cè)試設(shè)備和測(cè)試方法、系統(tǒng)集成技術(shù)和應(yīng)用開(kāi)發(fā)技術(shù)等方面，囿于篇幅和作者知識(shí)面限制，本書(shū)主要討論捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)算法方面的有================精選公文范文，管理類，工作總結(jié)類，工作計(jì)劃類文檔，歡迎閱讀下載==============關(guān)問(wèn)題，包括姿態(tài)算法基本理論、捷聯(lián)慣導(dǎo)更新算法與誤差分析、組合導(dǎo)航卡爾曼濾波原理、捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的初始對(duì)準(zhǔn)技術(shù)、組合導(dǎo)航系統(tǒng)建模以及算法仿真等內(nèi)容。希望讀者參閱之后能夠?qū)萋?lián)慣導(dǎo)算法有個(gè)系統(tǒng)而深入的理解，并能快速而有效地將基本算法應(yīng)用于解決實(shí)際問(wèn)題。 本書(shū)在編寫和定稿過(guò)程中得到以下同行的熱心支持，指出了不少錯(cuò)誤之處或提出了許多寶貴的修改建議，深表謝意： 西北工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院：梅春波、趙彥明、劉洋、沈彥超、肖迅、牟夏、鄭江濤、劉士明、金竹、馮理成、趙雪華；航天科工第九總體設(shè)計(jì)部：王亞軍；遼寧工程技術(shù)大學(xué):丁偉；北京騰盛科技有限公司：劉興華;東南大學(xué)：童金武；中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)：包建華；南京航空航天大學(xué)：趙宣懿；武漢大學(xué)：董翠軍；網(wǎng)友：Zoro；山東科技大學(xué)：王云鵬。 書(shū)中缺點(diǎn)和錯(cuò)誤在所難免，望讀者不吝批評(píng)指正。作者2016年9月2目================精選公文范文，管理類，工作總結(jié)類，工作計(jì)劃類文檔，歡迎閱讀下載==============錄 第1章概述 6 捷聯(lián)慣導(dǎo)算法簡(jiǎn)介 Kalman濾波與組合導(dǎo)航原理簡(jiǎn)介 7 第2章捷聯(lián)慣導(dǎo)姿態(tài)解算基礎(chǔ) 10 反對(duì)稱陣及其矩陣 指 數(shù) 函數(shù) 10 反對(duì)稱陣 10反對(duì)稱陣的矩陣指數(shù)函數(shù) 12方向余弦陣與等效旋轉(zhuǎn)矢量

================精選公文范文，管理類，工作總結(jié)類，工作計(jì)劃類文檔，歡迎閱讀下載============== 13 方向余弦陣 13量 等效旋轉(zhuǎn)矢 14方向余弦陣微分方程及其求解 陣微17 方向余弦分方程 17 方向余弦陣微分方程的求解 兀數(shù).17姿態(tài)更新的四表示 數(shù) 的基 20 四元本 概念 20 四元================精選公文范文，管理類，工作總結(jié)類，工作計(jì)劃類文檔，歡迎閱讀下載==============數(shù) 微 分 方程 23四元數(shù)微分方程的求解 25等效旋轉(zhuǎn)矢量微分方程及其泰勒級(jí)數(shù)解 26等效旋轉(zhuǎn)矢量微分方程 26 等效旋轉(zhuǎn)矢量微分方程的泰勒級(jí)數(shù)解 29圓錐運(yùn)動(dòng)條件下的等效旋轉(zhuǎn)矢量算法 31 圓錐運(yùn)動(dòng)的描述 31圓錐誤差補(bǔ)償算法 第3章 33地球形狀與重力場(chǎng)基礎(chǔ)...40 地球的形狀描述球的 40地正 常 重 力場(chǎng) 46地球重力場(chǎng)的球諧函數(shù)模型數(shù)的 50 球諧函基 本 概念引 50 地球力位函數(shù)..力位 58 重及重力 計(jì)算.. 63第4章 捷聯(lián)慣導(dǎo)更新算法及誤差分

....70捷聯(lián)慣導(dǎo)數(shù)值更新算法.新 70姿態(tài)更算法. 70速度更新算法. 71位置更新算法. 77捷聯(lián)慣導(dǎo)誤差方程. 77慣性傳感器測(cè)量誤差.誤 77 姿態(tài)差方程. 79

速程.度誤差方80位置誤差方程.80誤差方程的整理... 81靜基座誤差特性分析. 83靜基座誤差方程... 83高度通道.84水平通道.84水平通道的簡(jiǎn)化 89 水平通道誤差方程的仿真 91 3第5章卡爾曼濾波基本理論 93 遞推最小二乘法 93Kalman濾波方程的推導(dǎo) 95連續(xù)時(shí)間隨機(jī)系統(tǒng)的離散化與連續(xù)時(shí)間Kalman濾波 102噪聲相關(guān)條件下的Kalman濾波 108 序貫濾波 112信息濾波與信息融 115平方根濾波 118遺 忘 濾波 125Sage-Husa自適應(yīng)濾波 127最優(yōu)平滑算法 128非線性系統(tǒng)的EKF濾波、二階濾波與迭代 濾波 ......131間接濾波與濾波校正 137聯(lián)邦濾波 137濾波的穩(wěn)定性與可觀測(cè)度分析142弟6早初始對(duì)準(zhǔn)及組合導(dǎo)航技術(shù)...149捷聯(lián)慣導(dǎo)粗對(duì)準(zhǔn)149矢量定姿原理.對(duì) 149解析粗準(zhǔn)方法...151間接粗對(duì)準(zhǔn)方法...154捷聯(lián)慣導(dǎo)精對(duì)準(zhǔn).155慣性/衛(wèi)星組合導(dǎo)航?11? 159空間桿臂誤差 時(shí)差.間不同步誤.....160狀態(tài)空 間 模型 161車載慣性/里程儀組合導(dǎo)航 161航位推算算法 161航位推算誤差分析..163慣性/里程 儀 組合 166 低成本姿態(tài)航向參考系統(tǒng) 法 及……169 簡(jiǎn)化的慣導(dǎo)算誤 差 方程 及 170地磁場(chǎng)測(cè)量誤差方程 171低成本組合導(dǎo)航系統(tǒng)模型 導(dǎo) 的 172低成本慣姿態(tài)初始化 平儀 173捷聯(lián)式地的 工 作 原理 175 第7章捷聯(lián)慣導(dǎo)與組合導(dǎo)航仿真 件178 飛行軌跡和慣性器信 息 仿 精選公文范文，?13?管理類，工作總結(jié)類，工作計(jì)劃類文檔，感謝閱讀下載 真.....178飛行軌跡設(shè)計(jì). 178捷聯(lián)慣導(dǎo)反演算法... 179 仿.真 真.180捷聯(lián)慣導(dǎo)仿182Matlab數(shù) 子函182.捷 聯(lián)慣導(dǎo)仿 真 主程序.187慣導(dǎo)/衛(wèi)星組合導(dǎo)航仿真.188子函.數(shù)

188組合導(dǎo)航仿真主程序 189附錄 192A些重要的：一維矢量運(yùn)算關(guān)系...192B運(yùn)載體姿態(tài)的歐拉角描述 194 C姿態(tài)更新的畢卡算法、龍格一庫(kù)塔算法及精確數(shù) 值 解法 201 4D從非直角坐標(biāo)系到直角坐標(biāo)系的矩陣變換 209 E線性系統(tǒng)基本理論 213 F

加權(quán)最小一乘估計(jì) 218 G矩陣求 逆 引理 219H幾種矩陣分解方法221I一階濾波中的引理證明 225 J方差陣上界 的 證明 227 K三階非奇異方陣的奇異值分解 228LMatlab仿真程序 233 M練習(xí)題...239第1章概述第1章 概述 6 捷聯(lián)慣導(dǎo)算法簡(jiǎn)介 6Kalman濾波與組合導(dǎo)航原理簡(jiǎn)介 7 捷聯(lián)慣導(dǎo)算法簡(jiǎn)介在捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)中慣性測(cè)量器件直接與運(yùn)載體固聯(lián)，通過(guò)導(dǎo)航計(jì)算機(jī)采集慣性器件的輸出信息并進(jìn)行數(shù)值積分求解運(yùn)載體的姿態(tài)、速度和位置等導(dǎo)航參數(shù)，這三組參數(shù)的求解過(guò)程即所謂的姿態(tài)更新算法、速度更新算法和位置更新算法。特別在惡劣的高動(dòng)態(tài)環(huán)境下，高精度的SINS對(duì)慣性器件性能和導(dǎo)航算法精度的要求都非常苛刻，于高精度慣性器件往往價(jià)格昂貴并且進(jìn)一步================精選公文范文，管理類，工作總結(jié)類，工作計(jì)劃類文檔，歡迎閱讀下載==============提升精度異常困難，所以在影響SINS精度的所有誤差源中要求因?qū)Ш剿惴ㄒ鸬恼`差比重必須很小，一般認(rèn)為應(yīng)小于5%。姿態(tài)更新算法是SINS算法的核心，對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的解算精度影響最為突出，具有重要的研究和應(yīng)用價(jià)值。傳統(tǒng)的姿態(tài)更新算法有歐拉角法、方向余弦陣法和四元數(shù)法等方法，這些方法直接以陀螺采樣輸出作為輸入，使用泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi)或龍格一庫(kù)塔等方法求解姿態(tài)微分方程，未充分考慮轉(zhuǎn)動(dòng)的不可交換性誤差問(wèn)題。傳統(tǒng)姿態(tài)更新算法在理論上可以通過(guò)提高采樣和更新頻率來(lái)提高解算精度，但實(shí)際陀螺采樣頻率又受限于傳感器的帶寬和噪聲水平，因此傳統(tǒng)算法的精度提升空間相對(duì)有限，僅適用于對(duì)解算精度要求不太高的場(chǎng)合。 早在1775年，歐拉就提出了等效旋轉(zhuǎn)矢量的概念，指出剛體的定點(diǎn)轉(zhuǎn)動(dòng)均可用繞經(jīng)過(guò)該固定點(diǎn)的某軸的一次轉(zhuǎn)動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)，建立了剛體上單位矢量在轉(zhuǎn)動(dòng)前后的變換公式。1840年，羅德里格使用后人稱================精選公文范文，管理類，工作總結(jié)類，工作計(jì)劃類文檔，歡迎閱讀下載==============之為羅德里格參數(shù)的表示方法，推導(dǎo)了相繼兩次轉(zhuǎn)動(dòng)的合成公式，它與W.R.Hamilton在1843年發(fā)明的四元數(shù)乘法表示是一致的。研究表明，相繼多次的定點(diǎn)轉(zhuǎn)動(dòng)問(wèn)題可用一系列的姿態(tài)變化量相乘來(lái)描述，每個(gè)姿態(tài)變化量與對(duì)應(yīng)轉(zhuǎn)動(dòng)的等效旋轉(zhuǎn)矢量之間存在轉(zhuǎn)換公式，使用等效旋轉(zhuǎn)矢量計(jì)算姿態(tài)變化量不存在任何原理上的誤差。因此，現(xiàn)代的SINS姿態(tài)更新算法研究的關(guān)鍵就在于如何使用陀螺輸出構(gòu)造等效旋轉(zhuǎn)矢量，以盡量減小和避免不可交換性誤差，后續(xù)再使用等效旋轉(zhuǎn)矢量計(jì)算姿態(tài)變化量和進(jìn)行姿態(tài)更新將變得非常簡(jiǎn)單，而不像傳統(tǒng)方法那樣，直接使用陀螺輸出進(jìn)行姿態(tài)更新容易引起不可交換性誤差。1949年，J.H.Laning在研究火控系統(tǒng)的過(guò)程中詳細(xì)地分析了空間轉(zhuǎn)動(dòng)合成的性質(zhì)，推導(dǎo)了等效旋轉(zhuǎn)矢量確定轉(zhuǎn)動(dòng)角速度的公式，但是于缺少更好的應(yīng)用背景驅(qū)動(dòng)，未能獲得廣泛的研究重視。20世紀(jì)50年代是機(jī)械陀螺儀飛速發(fā)展的一個(gè)================精選公文范文，管理類，工作總結(jié)類，工作計(jì)劃類文檔，歡迎閱讀下載==============重要時(shí)期，也正是在那時(shí)發(fā)現(xiàn)了著名的圓錐運(yùn)動(dòng)現(xiàn)象，即當(dāng)陀螺儀在其旋轉(zhuǎn)軸和輸出軸出現(xiàn)同頻不同相的角振動(dòng)時(shí)，盡管其輸入軸凈指向不變，但陀螺儀還是會(huì)敏感到并輸出常值角速率。1958年，為揭示圓錐運(yùn)動(dòng)現(xiàn)象產(chǎn)生的根源，L.E.Goodman建立了剛體轉(zhuǎn)動(dòng)的等效旋轉(zhuǎn)矢量與角速度之間的關(guān)系式，后人稱之為Goodman-Robinson定理，該定理從幾何上將轉(zhuǎn)動(dòng)不可交換性誤差的坐標(biāo)分量描述為單位球面上的一塊有向面積，其面積對(duì)應(yīng)動(dòng)坐標(biāo)軸在單位球面上掃過(guò)的曲線與連接該曲線端點(diǎn)的大圓圍成，Goodman借助二維Green積分理論獲得了不可交換性誤差的近似公式。1969年，基于Goodman近似公式，J.W.Jordan在假設(shè)陀螺角增量輸出為二次多項(xiàng)式條件下提出了等效旋轉(zhuǎn)矢量的“pre-processor”算法，它與后來(lái)發(fā)展的等效旋轉(zhuǎn)矢量 6二子樣算法完全一致。1969年，J.E.Bortz在其博士論文中詳細(xì)推導(dǎo)了等效旋轉(zhuǎn)矢量微分方================精選公文范文，管理類，工作總結(jié)類，工作計(jì)劃類文檔，歡迎閱讀下載==============程，它是利用陀螺輸出求解等效旋轉(zhuǎn)矢量的基本公式，奠定了等效旋轉(zhuǎn)矢量多子樣算法的理論基礎(chǔ)。在實(shí)際應(yīng)用時(shí)一般需對(duì)較復(fù)雜的Bortz方程做近似處理，事實(shí)上，其簡(jiǎn)化結(jié)果與Goodman公式完全一致，它也可以根據(jù)Laning公式簡(jiǎn)化獲得。1983年，R.B.Miller采用在圓錐運(yùn)動(dòng)條件下使算法漂移誤差最小作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，推導(dǎo)了等效旋轉(zhuǎn)矢量三子樣優(yōu)化算法。1990年，J.E.Lee研究了四子樣優(yōu)化算法。1992年，Y.F.Jiang研究了利用本更新周期內(nèi)的三子樣及前更新周期內(nèi)的角增量計(jì)算旋轉(zhuǎn)矢量的優(yōu)化算法。1996年，M.B.Ignagni提出了陀螺角增量構(gòu)造等效旋轉(zhuǎn)矢量的通式，并給出了多達(dá)10種類型的等效旋轉(zhuǎn)矢量算法。1999年，C.G.Park總結(jié)提出了各子樣下求解圓錐誤差補(bǔ)償系數(shù)和算法漂移誤差估計(jì)的通用公式。至此，從理論上看，在理想的圓錐運(yùn)動(dòng)條件下的不可交換性誤差補(bǔ)償問(wèn)題得到了比較完美的解決。 捷聯(lián)慣導(dǎo)的基本概念在20================精選公文范文，管理類，工作總結(jié)類，工作計(jì)劃類文檔，歡迎閱讀下載==============世紀(jì)50年代就已經(jīng)提出了，但是于當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力極其有限，在算法發(fā)展的早期階段姿態(tài)更新通常采用雙速回路算法方案：高速回路使用簡(jiǎn)單的一階算法補(bǔ)償角振動(dòng)引起的姿態(tài)不可交換性誤差；中速回路以高速回路的處理結(jié)果作為輸入再使用相對(duì)復(fù)雜的高階算法進(jìn)行姿態(tài)矩陣或四元數(shù)更新。雙速回路算法的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)過(guò)程都稍顯繁瑣，它只是在計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力低下時(shí)期所采取的權(quán)宜之策，隨著通用計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，尤其是80年代中后期之后，導(dǎo)航計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力就不再是導(dǎo)航算法研究中需要著重關(guān)注的問(wèn)題。雙速回路算法的結(jié)構(gòu)研究已經(jīng)成為歷史，目前的計(jì)算機(jī)完全能夠滿足高速高精度姿態(tài)更新解算的要求。 1998年，P.G.Savage相繼發(fā)表的兩篇論文對(duì)整體捷聯(lián)慣導(dǎo)數(shù)值算法進(jìn)行了比較全面的總結(jié)，但相對(duì)于普通技術(shù)人員而言，其算法描述過(guò)于繁雜，給具體實(shí)現(xiàn)帶來(lái)了很大的不便或困惑。 Kalman濾波與組合================精選公文范文，管理類，工作總結(jié)類，工作計(jì)劃類文檔，歡迎閱讀下載==============導(dǎo)航原理簡(jiǎn)介 如果信號(hào)受噪聲干擾，為了從量測(cè)中恢復(fù)出有用信號(hào)而又要盡量減少干擾的影響，常常采用濾波器進(jìn)行信號(hào)處理。使用經(jīng)典濾波器時(shí)假定信號(hào)和干擾的頻率分布不同，通過(guò)設(shè)計(jì)特定的濾波器帶通和帶止頻段，實(shí)現(xiàn)有用信號(hào)和干擾的分離。但是，如果干擾的頻段很寬，比如白噪聲，在有用信號(hào)的頻段范圍內(nèi)也必然會(huì)存在干擾，這時(shí)經(jīng)典濾波器對(duì)濾除這部分干擾噪聲無(wú)能為力。若有用信號(hào)和干擾噪聲的頻帶相互重疊，信號(hào)處理時(shí)通常不再認(rèn)為有用信號(hào)是確定性的，而是帶有一定隨機(jī)性的。對(duì)于隨機(jī)信號(hào)不可能進(jìn)行準(zhǔn)確無(wú)誤差的恢復(fù)，只能根據(jù)信號(hào)和噪聲的統(tǒng)計(jì)特性，利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行估計(jì)，并且一般采取某種統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則使估計(jì)誤差盡可能小。借用經(jīng)典濾波器的術(shù)語(yǔ)，這種針對(duì)隨機(jī)信號(hào)的統(tǒng)計(jì)估計(jì)方法也常常稱為濾波器，或稱為現(xiàn)代濾波器以區(qū)別于經(jīng)典濾波器，但須注意經(jīng)典濾波器和現(xiàn)代濾波器之間是有本質(zhì)區(qū)別的。1================精選公文范文，管理類，工作總結(jié)類，工作計(jì)劃類文檔，歡迎閱讀下載==============Kalman濾波早在1632年，伽利略就嘗試用各種誤差函數(shù)最小化的方法提出了估計(jì)理論問(wèn)題。1801年，數(shù)學(xué)家高斯將最小二乘估計(jì)法應(yīng)用于谷神星的軌道跟蹤和預(yù)測(cè)，取得了良好的效果。最小二乘估計(jì)以觀測(cè)殘差平方和最小作為估計(jì)準(zhǔn)則，它不需要關(guān)于量測(cè)的任何統(tǒng)計(jì)信息，算法簡(jiǎn)單且實(shí)用性強(qiáng)，在參數(shù)估計(jì)領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用。但是，通常情況下最小二乘估計(jì)只能應(yīng)用于靜態(tài)參數(shù)估計(jì)，而不適用于動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)。20世紀(jì)40年代初期，維納開(kāi)始將統(tǒng)計(jì)方法應(yīng)用于通信系統(tǒng)和控制系統(tǒng)的研究7中，提出了著名的維納濾波理論。同一時(shí)期，柯?tīng)柲缏宸蛞策M(jìn)行了類似的研究。維納濾波是一種從頻域角度出發(fā)設(shè)計(jì)濾波器的方法，它根據(jù)有用信號(hào)和干擾信號(hào)的功率譜特性，通過(guò)構(gòu)造和求解維納一霍夫方程得到最佳濾波器的傳遞函數(shù)，給出了最小均方誤差意義下的穩(wěn)態(tài)解。但是，在一般情況下求解維納一霍夫方程極為================精選公文范文，管理類，工作總結(jié)類，工作計(jì)劃類文檔，歡迎閱讀下載==============困難，甚至是不可能的。此外，維納濾波僅適用于低維平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程，人們?cè)噲D將它推廣到高維和非平穩(wěn)情況，但都因無(wú)法突破計(jì)算上的困難而難以實(shí)用，這嚴(yán)重限制了維納濾波的普及。維納濾波在歷史上有著非常重要的作用和獨(dú)特的地位，它首次將數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論和線性系統(tǒng)理論有機(jī)結(jié)合起來(lái)，形成了對(duì)隨機(jī)信號(hào)進(jìn)行估計(jì)的新理論，雖然維納濾波不適合用于狀態(tài)估計(jì)，但是它在信號(hào)處理和通信理論中依然十分有用。1960年，RudolfKalman將控制系統(tǒng)狀態(tài)空間的概念引入隨機(jī)估計(jì)理論中，建立了隨機(jī)狀態(tài)空間模型，利用了隨機(jī)狀態(tài)方程、量測(cè)方程以及激勵(lì)白噪聲的統(tǒng)計(jì)特性，構(gòu)造估計(jì)算法對(duì)隨機(jī)狀態(tài)進(jìn)行濾波估計(jì)，后來(lái)被稱為Kalman濾波。在Kalman濾波中，所有利用的信息都是時(shí)域內(nèi)的參量，它不但可以應(yīng)用于一維平穩(wěn)的隨機(jī)過(guò)程，還可應(yīng)用于多維非平穩(wěn)過(guò)程，這就避免了Wiener濾波器設(shè)計(jì)的困境。Kalman濾波是一套數(shù)字計(jì)算機(jī)實(shí)================精選公文范文，管理類，工作總結(jié)類，工作計(jì)劃類文檔，歡迎閱讀下載==============現(xiàn)的實(shí)時(shí)遞推算法，它以隨機(jī)系統(tǒng)的量測(cè)作為濾波器的輸入，濾波器的輸出是對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)的最優(yōu)估計(jì)，這一特征與確定性控制系統(tǒng)中的狀態(tài)觀測(cè)器非常相似。在Kalman濾波器出現(xiàn)以后，估計(jì)理論的發(fā)展基本上都是以它為基礎(chǔ)的一些推廣和改進(jìn)。20世紀(jì)60年代，Kalman濾波在美國(guó)的太空計(jì)劃中獲得了成功的應(yīng)用，但是于當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)字長(zhǎng)較短，濾波器在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中有時(shí)會(huì)出現(xiàn)一些問(wèn)題，即計(jì)算機(jī)求解均方誤差陣容易出現(xiàn)無(wú)窮大情況，導(dǎo)致濾波發(fā)散。平方根濾波是一種在數(shù)學(xué)上增加Kalman濾波精度的方法，Potter為“阿波羅”太空計(jì)劃開(kāi)發(fā)了第一個(gè)平方根濾波算法，它推動(dòng)了后來(lái)一些其他平方根濾波方法的研究，比如Bierman提出的U-D分解濾波。平方根濾波精度性能的提升是以增加計(jì)算量為代價(jià)的，目前，隨著計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)的發(fā)展，普遍采用雙精度浮點(diǎn)數(shù)進(jìn)行計(jì)算和存儲(chǔ)，多數(shù)情況下不必再像過(guò)去那樣過(guò)于關(guān)注和擔(dān)心數(shù)值問(wèn)題了。================精選公文范文，管理類，工作總結(jié)類，工作計(jì)劃類文檔，歡迎閱讀下載==============經(jīng)典Kalman濾波是基于線性系統(tǒng)的估計(jì)方法，一般只能適用于線性或者非常接近于線性的非線性問(wèn)題，對(duì)于非線性比較明顯的問(wèn)題，Kalman濾波往往不能給出滿意的結(jié)果，需要采用非線性估計(jì)方法。最為廣泛使用的非線性估計(jì)方法是EKF，它通過(guò)泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi)，對(duì)非線性函數(shù)進(jìn)行線性化近似。同樣，以泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi)為基礎(chǔ)，若保留二階項(xiàng)則稱為二階卡爾曼濾波方法，理論上二階濾波降低了EKF的線性化誤差，會(huì)得到比EKF稍好的估計(jì)性能，但這是以高復(fù)雜性和計(jì)算量為代價(jià)的。迭代濾波方法也是一種對(duì)EKF濾波的修正。 隨著系統(tǒng)規(guī)模的不斷增大，如何有效處理多個(gè)傳感器測(cè)量信息的問(wèn)題被提出并得到了廣泛的研究。傳統(tǒng)的方法是采用集中式Kalman濾波，將所有測(cè)量信息送到中心處理器進(jìn)行集中處理，雖然它的處理結(jié)果是全局最優(yōu)的，但是這種處理方式存在通信負(fù)擔(dān)重、計(jì)算量大和容錯(cuò)性能差等缺點(diǎn)。Speyer從分散控制的角度提================精選公文范文，管理類，工作總結(jié)類，工作計(jì)劃類文檔，歡迎閱讀下載==============出了多處理器結(jié)構(gòu)思想，每個(gè)局部傳感器都有自己的分處理器，處理包括自身在內(nèi)的所有傳感器的測(cè)量信息，得到的估計(jì)結(jié)果既是局部最優(yōu)的也是全局最優(yōu)的。Willsky對(duì)Speyer的方法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一個(gè)中心處理器加多個(gè)局部處理器的結(jié)構(gòu)方式，主處理器完成各個(gè)子處理器結(jié)果的合成，各子處理器間不要求通信聯(lián)系，因而是相互獨(dú)立的。Carlson對(duì)分散濾波算法做了重大改進(jìn)，提出了聯(lián)邦濾波算法，米用信息分享原理，把全局狀態(tài)估計(jì)信息和系統(tǒng)噪聲信息分配給各個(gè)子濾波器，且不改變各子濾波器算法的形式，聯(lián)邦濾波具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、信息分享方式靈活、容錯(cuò)性能好的諸