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摘要:
提出一种基于特征模型的强跟踪无迹卡尔曼滤波(CSUKF)算法对状态和参数进行联合估计,利用特征模型参数构造时变的二阶状态转移阵,使滤波和辨识模型简化;结合强跟踪滤波(STF)的强跟踪能力和无迹卡尔曼滤波的(UKF)的非线性高逼近性对含测量噪声的高超声速飞行器系统进行参数辨识和滤波,并将其与非线性黄金分割自适应控制律相结合,对高超声速飞行器进行姿态控制.最后,将提出的CSUKF与基于特征模型的无迹卡尔曼滤波(CUKF)和基于特征模型的普通扩展卡尔曼滤波算法(CEKF)进行比较,仿真结果说明CSUKF与非线性黄金分割自适应控制律相结合可以有效改善控制的平稳性,且具有更好的滤波精度和系统输出,从而能更好地处理含测量噪声情况下的高超声速飞行器的辨识与控制问题.
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文献信息
篇名 基于特征模型的高超声速飞行器姿态控制器与自适应滤波算法的设计
来源期刊 空间控制技术与应用 学科 航空航天
关键词 特征模型 强跟踪滤波 无迹卡尔曼滤波 非线性黄金分割控制 高超声速飞行器
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 14-20
页数 分类号 V448
字数 5664字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-1579.2011.03.003
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1 王丽娇 5 14 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
特征模型
强跟踪滤波
无迹卡尔曼滤波
非线性黄金分割控制
高超声速飞行器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
空间控制技术与应用
双月刊
1674-1579
11-5664/V
大16开
北京市2729信箱
1975
chi
出版文献量(篇)
985
总下载数(次)
2
总被引数(次)
3306
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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