当前位置:网站首页>基于模糊预测与扩展卡尔曼滤波的野值剔除方法
基于模糊预测与扩展卡尔曼滤波的野值剔除方法
2022-07-31 12:50:00 【米朵儿技术屋】
摘要: 针对基于微机电系统无人机的野值的辨识和处理,设计了一种基于模糊预测与扩展卡尔曼滤波(EKF)的野值剔除方法.首先,将角速度模长引入梯度下降法中,通过动态调整梯度步长,提高模糊预测量的精度,有效避免模糊预测时对阈值依赖性较高及野值剔除后造成的数据点丢失;其次,以新息作为野值的判别准则,利用加速度计测量值信任度因子调整新息判别阈值,从而剔除观测传感器的野值;然后,通过共轭梯度法将模糊预测值转化为姿态四元素重新修正卡尔曼滤波的状态估计.最后,基于所搭建的共轴双桨无人机实验平台系统验证所提算法的有效性.实验结果表明:在共轴双桨无人机悬停、强机动情况下,所提算法能保证共轴双桨无人机的稳定飞行,有效提高共轴双桨无人机的姿态跟踪精度和稳定性.
边栏推荐
- TOGAF10标准读书会第2场活动精彩继续,高光时刻回顾!
- 串的基本概念与操作
- 深度学习基本概念
- 0x80070570文件或目录损坏且无法删除(0x80070091怎么删除)
- centos7安装mysql5.7
- Character Functions and String Functions
- A40i/T3 uboot启动时对PMU部分初始化
- 【OpenCV】-边缘检测汇总示例
- Wearing detection and action recognition of protective gear based on pose estimation
- Optimization of five data submission methods
猜你喜欢

2022年最新重庆建筑安全员模拟题库及答案

Exploring Plain Vision Transformer Backbones for Object Detection 论文阅读笔记

ECCV2022:在Transformer上进行递归,不增参数,计算量还少!

CentOS7 installation MySQL graphic detailed tutorial

这款悄然崛起的国产API接口管理工具,你一定要晓得

alert(1) (haozi.me)靶场练习

基于verilog的CRC校验(汇总)

log4j2的使用
![[CPU Design Practice] Simple Pipeline CPU Design](/img/83/e1dfedfe2b2cfe83a34f86e252caa7.jpg)
[CPU Design Practice] Simple Pipeline CPU Design

小试牛刀—猜数字游戏
随机推荐
dosbox基础使用[通俗易懂]
sqlalchemy determines whether a field of type array has at least one consistent data with an array
Two methods of NameNode failure handling
A40i/T3 uboot启动时对PMU部分初始化
纷享销客罗旭对话元气森林黄晓枫:零售数字化的终点不是创新,而是数据
Markdown编辑器语法
IDEA版Postman插件Restful Fast Request,细节到位,功能好用
基于生物激励神经网络的室内实时激光SLAM控制方法
亲测可用!!!WPF中遍历整个窗口的所有TextBox组件,对每个输入框做非空判断。
五种数据提交方式的优化
立一个flag
Banyan Tree Loan GPU Hardware Architecture
Selenium自动化测试之Selenium IDE
PyQt5 rapid development and actual combat 10.1 Get city weather forecast
机器学习基本概念
全动力学约束的机器人高效时间最优轨迹规划
双非一本进字节了!!纯干货分享
Anaconda安装labelImg图像标注软件
NameNode (NN) and SecondaryNameNode (2NN) working mechanism
Architecture Camp | Module 8