為實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)精確自主著艦,需要精確測(cè)量無(wú)人機(jī)相對(duì)艦面高度,確定著艦位置。傳統(tǒng)的GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)在離艦高度30 m以下測(cè)量精度較差,并且難以對(duì)著陸區(qū)域定位,無(wú)法滿足要求。為此,提出采用毫米波雷達(dá)/GPS/INS多傳感器組合導(dǎo)航方案。為解決毫米波雷達(dá)與GPS/INS融合過(guò)程中對(duì)狀態(tài)量和未知參數(shù)的估計(jì)問(wèn)題,提出與增廣卡爾曼濾波算法相對(duì)應(yīng)的增廣粒子濾波算法。該算法將動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中的未知參數(shù)作為狀態(tài)變量對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)方程進(jìn)行增廣,采用高斯隨機(jī)游走模型對(duì)未知參數(shù)建模,進(jìn)而利用粒子濾波算法對(duì)增廣的非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行狀態(tài)估計(jì),求出系統(tǒng)的未知參數(shù)。通過(guò)仿真測(cè)試驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)算法的有效性以及該組合導(dǎo)航系統(tǒng)應(yīng)用于無(wú)人機(jī)自主著艦的可行性。

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【文章目錄】：
0 引言
1 增廣粒子濾波算法(EPF)
    1.1 問(wèn)題描述
    1.2 粒子濾波算法步驟
    1.3 EPF算法思路分析
    1.4 實(shí)施中需解決的問(wèn)題
    1.5 EPF算法
2 MWR/GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)
    2.1 系統(tǒng)狀態(tài)方程
    2.2 系統(tǒng)觀測(cè)方程
3 仿真算例
    3.1 不同傳感器組合仿真結(jié)果分析
    3.2 不同濾波算法仿真結(jié)果分析
4 結(jié)論與展望



本文編號(hào)：4000402