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随机变量经非线性变换后统计性质的确定 总被引：1，自引：0，他引：1
扩展卡尔曼滤波应用于非线性系统的状态估计时，首先要对系统的动力方程进行线性化，这样就给状态的估计带来一定的误差。文中通过对非线性变换的函数进行级数展开，获得了非线性变换后随机变量的真实均值和协方差的表达式，并得到一阶线性化的形式；然后提出了一种精度更高的变换算法，并从理论上证明了该变换算法较之线性化的做法能够更好地逼近非线性变换后的真实均值和协方差，数值试验也证明了这一点。 相似文献
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随机变量非线性变换统计性质的高精度逼近算法 总被引：1，自引：0，他引：1
应用扩展卡尔曼滤波对非线性系统进行状态估计时 ,要对系统的动力方程进行线性化 ,这就为状态的估计带来一定的误差。本文首先对非线性变换的函数进行级数展开 ,获得了随机变量经非线性变换后的真实均值和协方差表达式 ,并得到一阶线性化的均值和协方差 ,然后提出了一种精度更高的变换算法用以逼近非线性变换后的真实均值和协方差 ,理论分析和数值试验都表明新算法不仅具有更高的精度 ,而且更容易实现 相似文献
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非线性自适应抗差滤波定轨算法 总被引：2，自引：1，他引：1
讨论了应用卡尔曼滤波进行卫星精密定轨所遇到的一些问题,提出了一种新的非线性自适应抗差滤波定轨算法.该方法首先采用非线性滤波来提高定轨精度,避免了模型线性化误差的影响.另外,采用双因子方差膨胀模型来自适应地调节观测噪声的协方差阵,以控制观测异常对定轨结果的影响;通过自适应因子实时调节状态噪声协方差阵,以降低状态异常对定轨结果的影响.通过CHAMP卫星定轨计算,验证了新方法的可行性和有效性. 相似文献
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轨道误差传播研究在空间碰撞风险分析、任务规划等空间态势感知领域具有重要作用。轨道误差常用误差协方差矩阵表达,其传播方式主要有线性传播模型与非线性传播模型两种。线性传播模型通过状态转移矩阵外推初始协方差矩阵,计算快速,但因将高度非线性化的轨道动力学问题线性化描述,导致传播精度随时间快速降低。非线性传播模型精度高但计算慢,难以进行大规模碎片群的轨道误差传播。在轨道误差传播特性分析的基础上,提出了一种获得较为真实的空间碎片轨道预报误差的方法,分3步进行:初始协方差矩阵的构建、初始轨道协方差线性传播以及基于实测数据对轨道预报协方差的动态校正。经大量案例统计分析,结果表明,校正后的轨道预报协方差,相较于线性传播结果,精度提高了60%以上,可服务于空间碰撞风险分析等高精度空间任务。 相似文献
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高分五号(GF-5)搭载的高光谱传感器兼顾宽覆盖和高分辨率的特性,但在实际应用中宽覆盖范围内各种地物类别的标注十分困难。当标记样本很少甚至没有标记样本时,遥感图像分类异常困难。此时,可以采用域适应方法,借助已标记的历史数据(源域)实现对未标记数据(目标域)的分类。本文提出了一种基于稀疏矩阵变换的关联对齐域适应分类算法。首先,利用稀疏矩阵变换估计源域和目标域的协方差矩阵;然后,运用协方差关联对齐方法估计源域到目标域的变换矩阵;接着,运用估计得到的变换矩阵将源域数据进行变换,使得其与目标域对齐;最后,在变换后的源域数据上建立分类器,实现对目标域数据的分类。本文的算法在两个真实的GF-5高光谱数据集上进行了验证。实验结果表明,本文算法要优于常用的子空间对齐算法和关联对齐算法。特别地,在黄河口GF-5数据上,本文算法比原始关联对齐方法的最近邻分类准确率提升了3.5%,支持向量机分类准确率提升了2.3%。 相似文献
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讨论了SP(Sigma Point)变换算法的性质,给出了一种新的扩展型卡尔曼滤波方法SPKF(Sigma Point Kalman Filter).它不仅具有较高的精度,而且不必计算偏导数阵.结合变形监测数据处理进行仿真分析的结果表明,SPKF具有良好的状态估计性能,而且使用简便,适合于非线性系统状态估计. 相似文献