【摘 要】
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根据航天测量船船摇数据特性,提出了基于"当前"统计Jounce模型("current"statistical Jounce model,CS-Jounce)和最大相关熵卡尔曼滤波器的滤波及预报方法。在分析船摇数据周
【机 构】
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浙江大学航空航天学院,中国卫星海上测控部
【基金项目】
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航空科学基金(20160576002)资助课题
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根据航天测量船船摇数据特性,提出了基于"当前"统计Jounce模型("current"statistical Jounce model,CS-Jounce)和最大相关熵卡尔曼滤波器的滤波及预报方法。在分析船摇数据周期特性的基础上,使用频域滤波方法分析了船摇数据噪声,得出其非高斯白噪声,指出去船摇数据四阶差分量周期性显著减弱。为克服船摇动力学建模复杂的问题,引入机动目标跟踪理论,针对目前模型阶数不够高的问题,结合"当前"统计的思想,推导了CS-Jounce模型。针对船摇数据噪声非高斯白噪声的问题,引入了最大相关熵卡尔曼滤波器。实测数据验证表明,该方法能很好地跟踪船摇数据,滤波精度较高,三步预报均方根误差小于5″。同时,该方法能较好地估计和预报船摇角度及角加速度数据。
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