吴云章
- 作品数：27 被引量：58H指数：7
- 供职机构：北京航空航天大学更多>>
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- 相关领域：理学航空宇航科学技术自动化与计算机技术更多>>
- 火星进入段IMU和甚高频无线电组合导航的UD-SKF方法
- 一种火星进入段IMU和甚高频无线电组合导航的UD-SKF方法，步骤如下：一、建立火星进入段的动力学方程；二、建立火星进入段的量测方程；三、对上述动力学方程（5）和量测方程（6）进行离散化；四、采用UD-SKF滤波算法，并...
- 傅惠民娄泰山王治华张勇波吴云章肖强
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- 火星大气进入段的非线性三步滤波方法
- 一种火星大气进入段的非线性三步滤波方法，它包括以下步骤：一、建立工程实际方程；二、给定初始值；三、对状态量x<Sub>k</Sub>进行滤波；四、对动力学系统偏差f<Sub>k</Sub>进行滤波；五、对测量系统中的未知...
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- 火星动力下降段非线性三步滤波方法
- 一种火星动力下降段非线性三步滤波方法，其步骤如下：一、建立离散型非线性三步方法的动力学系统和量测系统方程；二、给定初始值；三、状态量滤波；四、动力学系统偏差滤波；五、测量系统中的未知测量系统误差滤波；六、更新相关系数、校...
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- 火星大气进入段的自适应增量粒子滤波方法
- 一种火星大气进入段的自适应增量粒子滤波方法，它包括以下步骤：(一)初始化：由先验概率密度函数采样得到粒子并赋予相同的权值；(二)利用各粒子在运动方程和增量量测方程下的似然概率密度函数更新粒子及更新权值；(三)比较步骤二中...
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- 自适应增量Kalman滤波方法被引量：10
- 2012年
- 提出自适应增量Kalman滤波(AIKF)的概念和定义,建立自适应增量Kalman滤波模型及其分析方法,给出主要的计算步骤.传统自适应Kalman滤波(AKF)方法能够对事先未知的系统噪声和量测噪声的统计量进行有效的估计.但是,传统自适应Kalman滤波方法也无法对由于环境因素(如深空探测)的影响、测量设备的不稳定性等原因产生的未知时变测量系统误差进行补偿和校正,从而产生较大的滤波误差,甚至导致发散.提出的自适应增量Kalman滤波方法不但能够对系统噪声和量测噪声的统计量进行估计,而且还能成功消除这种测量系统误差,有效地提高滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.
- 傅惠民吴云章娄泰山
- 关键词：深空探测
- 火星大气进入段消除测量数据中系统误差的两步滤波方法
- 一种火星大气进入段消除测量数据中系统误差的两步滤波方法，步骤如下：一、建立基于火星大气进入段飞行器的工程实际方程；二、给定初始值：<Image file="DDA00003483812600011.GIF" he="6"...
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- 自适应扩展增量Kalman滤波方法被引量：3
- 2012年
- 基于扩展增量Kalman滤波方法(EIKF)和自适应增量Kalman滤波(AIKF),建立自适应扩展增量Kalman(AEIKF)模型及其分析方法,给出递推算法.在许多实际情况(如深空探测),由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性等原因,量测方程往往存在未知的系统误差,并且模型参数也具有不确定性,结果导致较大的Kalman滤波误差,影响滤波的收敛性.提出的AEIKF方法能够成功消除这种未知的系统误差,并能够实时估计变化的噪声统计量,提高Kalman滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.
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- 关键词：深空探测
- 无迹增量滤波方法被引量：9
- 2012年
- 提出无迹增量滤波(UIF)的概念,建立一般无迹增量滤波模型及其分析方法,并对具有加性噪声的无迹增量滤波进行了详细讨论,给出其递推算法.在工程实际中,由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性、模型和参数的选取不当等原因往往带来未知的系统误差.在这种情况下,传统的无迹Kalman滤波方法(UKF)在递推过程中会产生较大误差,甚至导致发散.提出的无迹增量滤波方法能够成功消除这种未知的系统误差,提高滤波的精度.该方法计算简单,便于工程应用.
- 傅惠民娄泰山吴云章
- 关键词：深空探测
- 一种迭代扩展增量卡尔曼滤波方法
- 一种迭代扩展增量卡尔曼滤波方法，它包括以下步骤：(1)针对工程问题建立非线性离散增量系统；（2）对非线性离散增量系统进行线性化,得到线性化后的状态方程和增量量测方程；(3)对非线性离散增量系统的状态和误差方差阵进行初始化...
- 傅惠民娄泰山王治华张勇波吴云章肖强
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- 火星动力下降段多源信息组合导航的迭代SKF方法
- 一种火星动力下降段多源信息组合导航的迭代SKF方法，步骤如下：一、利用火星动力下降段的动力学方程;二、建立火星动力下降段的量测方程；三、离散化动力学方程和量测方程并线性化之后得动力学方程和量测方程；四、利用迭代SKF滤波...
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