系统工程与电子技术
繫統工程與電子技術
계통공정여전자기술
SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS
2011年
8期
1861-1864
,共4页
自适应性%导引头%经验模态分解%卡尔曼理论
自適應性%導引頭%經驗模態分解%卡爾曼理論
자괄응성%도인두%경험모태분해%잡이만이론
在拦截大机动来袭目标时,拦截弹视线角速度呈无规律的非线性变化,导引头对自身测量信息滤波存在一定困难.针对这一背景本文提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和卡尔曼滤波(Kalman filtering,KF)相结合的导引头滤波降噪方法,发挥经验模态分解处理非平稳信号的自适应特性,并通过卡尔曼估计削弱经验模态分解方法中“边界效应”的影响.仿真表明,该方法对于具有强非线性特性的视线角速度信号有较好的自适应滤波效果.
在攔截大機動來襲目標時,攔截彈視線角速度呈無規律的非線性變化,導引頭對自身測量信息濾波存在一定睏難.針對這一揹景本文提齣一種基于經驗模態分解(empirical mode decomposition,EMD)和卡爾曼濾波(Kalman filtering,KF)相結閤的導引頭濾波降譟方法,髮揮經驗模態分解處理非平穩信號的自適應特性,併通過卡爾曼估計削弱經驗模態分解方法中“邊界效應”的影響.倣真錶明,該方法對于具有彊非線性特性的視線角速度信號有較好的自適應濾波效果.
재란절대궤동래습목표시,란절탄시선각속도정무규률적비선성변화,도인두대자신측량신식려파존재일정곤난.침대저일배경본문제출일충기우경험모태분해(empirical mode decomposition,EMD)화잡이만려파(Kalman filtering,KF)상결합적도인두려파강조방법,발휘경험모태분해처리비평은신호적자괄응특성,병통과잡이만고계삭약경험모태분해방법중“변계효응”적영향.방진표명,해방법대우구유강비선성특성적시선각속도신호유교호적자괄응려파효과.
