【摘 要】
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由于双星系统的误差模型未知,且稳定性较差,采用Kalman滤波实现惯导/双星组合导航时,其滤波特性较差。而H自适应估计对模型的不定性和干扰信号的统计信息不需做任何假设,而使它在工程实践中有广泛的应用。本文研究了H自适应滤波,并将其应用到惯导/双星组合导航系统中。该方法是通过从输入干扰信号到估计误差间的最大能量增益的最小化找到一种H最优估计策略来保证滤波器的鲁棒性。利用双星和惯导的实测数据进行仿真实
【机 构】
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
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由于双星系统的误差模型未知,且稳定性较差,采用Kalman滤波实现惯导/双星组合导航时,其滤波特性较差。而H自适应估计对模型的不定性和干扰信号的统计信息不需做任何假设,而使它在工程实践中有广泛的应用。本文研究了H自适应滤波,并将其应用到惯导/双星组合导航系统中。该方法是通过从输入干扰信号到估计误差间的最大能量增益的最小化找到一种H最优估计策略来保证滤波器的鲁棒性。利用双星和惯导的实测数据进行仿真实验,并和递推最小二乘法、最小均方法进行比较。仿真结果表明,H自适应滤波的鲁棒性优于其它两种算法。
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