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小卫星多传感器融合滤波定姿算法(（共5篇））由网友“妙妙妙妙妙”投稿提供，下面是小编为大家整理后的小卫星多传感器融合滤波定姿算法，供大家参考借鉴，希望可以帮助您。
篇1：小卫星多传感器融合滤波定姿算法
小卫星多传感器融合滤波定姿算法
虽然扩展卡尔曼滤波被成功应用于许多非线性系统,但由于其对高阶项的截断误差等因素,其用于小卫星多传感器定姿系统时性能受到限制.针对上述问题,本文提出了一种将扩展卡尔曼滤波器与两步滤波器相结合的方法.利用Gibss矢量做姿态参数,避免了四元数在进行迭代时的归一化约束.以太阳敏感器、星敏感器、MEMS陀螺、磁强计为敏感器件,通过仿真,将本文算法与扩展卡尔曼滤波器进行了对比.结果说明,本文算法能将最大稳态定姿误差降低4.4×10-30.
作 者：段方 刘建业 李荣冰 DUAN Fang LIU Jian-ye LI Rong-bing 作者单位：南京航空航天大学导航研究中心,南京,210016 刊 名：宇航学报 ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF ASTRONAUTICS 年，卷(期)： 27(2) 分类号：V448.22 关键词：两步滤波器 卡尔曼滤波 姿态 卫星篇2：多传感器多目标粒子滤波算法
多传感器多目标粒子滤波算法
为了能够有效解决非线性、非高斯环境中多传感器多目标跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波的多传感器联合概率数据互联粒子滤波算法(MJPDAP).该算法应用广义S-D分配的'规则对每个传感器送来的观测数据进行排列组合以形成等效量测点,并计算所有等效量测点的联合似然函数.在此基础上,结合联合概率数据互联(JPDA)的思想计算各个粒子权值,以获得最终的跟踪结果.仿真结果表明,与单传感器联合概率数据互联粒子滤波算法(SJPDAP)相比,该算法位置跟踪精度能提高20m左右.
作 者：熊伟 何友 张晶炜 XIONG Wei HE You ZHANG Jing-wei 作者单位：海军航空工程学院,信息融合技术研究所,山东,烟台,264001 刊 名：光电工程 ISTIC PKU英文刊名：OPTO-ELECTRONIC ENGINEERING 年，卷(期)： 32(4) 分类号：V556 关键词：目标跟踪 粒子滤波 数据互联 滤波算法篇3：多传感器跟踪系统自适应Kalman滤波融合
多传感器跟踪系统自适应Kalman滤波融合
多传感器目标跟踪的一个实际问题是如何获得目标的`过程噪声信息,以获得较好的跟踪性能.针对多传感器分布式估计融合系统,利用这种自适应技术给出了一种自适应Kalman滤波的融合方法,它具有与中心式相近的跟踪性能.计算机模拟结果表明:这种方法具有较优良的性能.
作 者： 作者单位： 刊 名：传感器与微系统 PKU英文刊名：TRANSDUCER AND MICROSYSTEM TECHNOLOGIES 年，卷(期)： 28(9) 分类号：O231.1 关键词：自适应Kalman滤波 目标跟踪 估计融合 adaptive Kalman filtering target tracking estimation fusion篇4：基于星敏感器/光纤陀螺的卫星定姿算法
基于星敏感器/光纤陀螺的卫星定姿算法
为了达到卫星三轴姿态确定的精度要求,以某一对地定向的小卫星为研究对象,提出了基于滤波算法的星敏感器和光纤陀螺组合定姿的方案.采用四元数的方法建立卫星姿态确定模型,并采用扩展卡尔曼滤波,对得到的卫星姿态误差和陀螺漂移误差信息进行信息融合和相应的.修正.仿真结果表明,即使采用中等精度的陀螺组件,也可以实现高精度定姿;并且验证了星敏感器的测量噪声和滤波周期等因素对定姿精度的影响.
作 者：杨锋 周宗锡 刘曙光 YANG Feng ZHOU Zong-xi LIU Shu-guang 作者单位：西北工业大学,电子信息学院,陕西,西安,710072 刊 名：控制工程 ISTIC PKU英文刊名：CONTROL ENGINEERING OF CHINA 年，卷(期)： 13(4) 分类号：V448.22 关键词：姿态确定 星敏感器 光纤陀螺 卡尔曼滤波篇5：基于多小波分析的图像融合算法
基于多小波分析的图像融合算法
从电磁波频谱带宽的角度,提出了图像融合的.一种物理解释. 介绍了多小波变换的一般理论,描述了多小波图像融合的方法.用GHM多小波、CL多小波及Db4单小波对可见光与红外图像进行了融合.利用平均熵作为判定准则,比较了GHM多小波、CL多小波及Db4单小波的融合效果,实验结果表明CL多小波算法效果最好.
作 者：夏明革 何友 苏峰 XIA Ming-ge HE You SU Feng 作者单位：海军航空工程学院信息融合技术研究所,山东,烟台,264001 刊 名：电光与控制 ISTIC PKU英文刊名：ELECTRONICS OPTICS & CONTROL 年，卷(期)：2005 12(2) 分类号：V247.5 TN911.73 关键词：图像融合 多小波分析 多分辨分析多传感器信息融合学习心得通过一学期的学习，对多传感器信息融合有了一定的了解，学习了多传感器信息融合中的多种方法，并在小组论题和作业中都有所体现，下面我谈一下自己的学习心......
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基于多传感器信息融合的智能机器人院 － 系： 信息工程与自动化学院 专 业： 模式识别与智能系统 年 级： 2011 级 学生姓名： 朱 丹 学 号： 2011204082 任课教师： 黄国勇2011年11月摘要......
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