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• 010 __ |a 978-7-118-12318-0 |b 精装 |d CNY109.00

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• 200 1_ |a 低成本无人机状态估计与控制 |A di cheng ben wu ren ji zhuang tai gu ji yu kong zhi |d = State estimation and control for low-cost unmanned aerial vehicles |f (俄) Chingiz Hajiyev, (土) Halil Ersin Soken, (土) Sitki Yenal Vural著 |g 苏艳琴 ... [等] 译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 国防工业出版社 |d 2021

• 215 __ |a 181页, [10] 页图版 |c 图 (部分彩图) |d 25cm

• 300 __ |a 装备科技译著出版基金

• 304 __ |a 题名页题: 苏艳琴, 鹿珂珂, 张光轶, 王超译

• 314 __ |a 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

• 320 __ |a 有书目

• 330 __ |a 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。

• 500 10 |a State estimation and control for low-cost unmanned aerial vehicles |A State Estimation And Control For Low-cost Unmanned Aerial Vehicles |m Chinese

• 606 0_ |a 无人驾驶飞机 |A wu ren jia shi fei ji |x 飞行控制

• 690 __ |a V279 |v 5

• 701 _1 |a 哈吉耶夫 |A hajiyefu |g (Hajiyev, Chingiz) |4 著

• 701 _1 |a 索肯 |A suoken |g (Soken, Halil Ersin) |4 著

• 701 _1 |a 武拉尔 |A wu la er |g (Vural, Sitki Yenal) |4 著

• 702 _0 |a 苏艳琴 |A su yan qin |4 译

• 702 _0 |a 鹿珂珂 |A lu ke ke |4 译

• 801 _0 |a CN |b zftgs |c 20211109

• 905 __ |a AUSTL |d V279/H437