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题名/责任者:

低成本无人机状态估计与控制/(俄) Chingiz Hajiyev, (土) Halil Ersin Soken, (土) Sitki Yenal Vural著 苏艳琴 ... [等] 译

出版发行项:

北京:国防工业出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-118-12318-0 精装/CNY109.00

载体形态项:

181页, [10] 页图版:图 (部分彩图);25cm

统一题名:

State estimation and control for low-cost unmanned aerial vehicles

个人责任者:

哈吉耶夫 (Hajiyev, Chingiz) 著

个人责任者:

索肯 (Soken, Halil Ersin) 著

个人责任者:

武拉尔 (Vural, Sitki Yenal) 著

个人次要责任者:

苏艳琴 译

个人次要责任者:

鹿珂珂 译

学科主题:

无人驾驶飞机-飞行控制

中图法分类号:

V279

一般附注:

装备科技译著出版基金

题名责任附注:

题名页题: 苏艳琴, 鹿珂珂, 张光轶, 王超译

责任者附注:

责任者Hajiyev汉译姓: 哈吉耶夫取自在版编目 ; 责任者Soken汉译姓: 索肯取自在版编目; 责任者Vural规范汉译姓: 武拉尔

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书介绍了滤波增益校正的鲁棒卡尔曼滤波器 (RKF)。在不影响精确测量的前提下, 通过定义一个测量噪声比例因子 (MNSF) 变量, 对测量进行修正, 其中, 故障考虑小权重和估计。提出单个和多个MNSF (R-自适应) 的 RKF算法, 并应用于测量故障的无人机平台状态估计中。对比这些算法在不同类型传感器故障的处理结果, 给出应用建议, 并对RKF的稳定性进行分析。引入无人机状态估计的噪声协方差 (Q-自适应) 自适应过程, 提出了针对传感器/执行器故障的R-自适应和Q-自适应的鲁棒自适应卡尔曼滤波器 (RAKF) 算法。因此, 在传感器/执行器故障时, 该滤波器仍能保持稳定并保证精确估计。通过对无人机状态估计过程仿真, 对所提出的RAKF性能进行研究。该方法保证了无人机参数估计系统不受传感器/执行器故障的影响, 实现了无人机自主地执行任务。

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