周振威
- 作品数：7 被引量：18H指数：2
- 供职机构：中国科学院数学与系统科学研究院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程理学自然科学总论更多>>
- SINS外场系统级标定方法的优化——最佳六位置被引量：8
- 2011年
- 静态多位置标定问题,不同位置编排方式会影响辨识精度.针对六位置标定方法,通过建立位置编排与惯组9个误差参数(加速度计零偏、标度因数误差和陀螺零偏)标定精度之间的关系,将惯组位置编排问题转化为Fisher信息矩阵的优化问题,并在A-最优、D-最优和E-最优3个优化指标下,给出了惯组位置编排的最优方案,通过仿真与满足可辨识条件的一组位置编排比较,结果表明最优方案能够提高加速度计零偏和标度因数误差的标定精度.
- 牟玉涛周振威方海涛
- 关键词：最小二乘凸优化
- 在不准确方差下带随机系数矩阵的卡尔曼滤波稳定性被引量：8
- 2013年
- 针对离散时间线性随机系统,研究了卡尔曼滤波的L2-稳定性问题.考虑具有这两个特点的系统:1)系数矩阵是随机的;2)过程噪声、量测噪声、初始估计误差的方差矩阵不准确.在系数矩阵有界、条件能观测、初始估计误差有界的假设下,得到了卡尔曼滤波的L2-稳定性.同时,建立了卡尔曼滤波和状态空间最小二乘的等价性,并在该等价性基础上得到状态空间最小二乘的状态估计误差L2-稳定性.最后,数值仿真说明了卡尔曼滤波的有效性.
- 周振威方海涛
- 关键词：状态估计稳定性卡尔曼滤波
- 线性定常系统特征模型的特征参量辨识
- 特征模型是航天系统广泛应用的控制模型，其关键思想是用低阶线性慢时变模型来逼近高阶复杂系统，本文说明，在线性定常情形，特征模型的特征参量是一组由高阶线性定常系统的相关信息压缩而成，于是不能简单的作为与状态输入无关的慢时变参...
- 周振威方海涛
- 关键词：参数辨识子空间方法状态估计线性定常系统
- 文献传递
- 线性定常系统特征模型的特征参量辨识
- 特征模型是航天系统广泛应用的控制模型,其关键思想是用低阶线性慢时变模型来逼近高阶复杂系统.本文说明,在线性定常情形,特征模型的特征参量是一组由高阶线性定常系统的相关信息压缩而成,于是不能简单的作为与状态输入无关的慢时变参...
- 周振威方海涛
- 关键词：参数辨识子空间方法状态估计
- 文献传递
- SINS精对准方法的比较
- 针对捷联惯性导航系统初始对准时的误差传播特性，建立了精确的加性四元数误差方程。由于其量测方程不存在量测噪声，据此给出了各种不带量测噪声的滤波算法。在小失准角和大失准角两种情形下，系统地比较了这些滤波算法的性能，数值仿真结...
- 牟玉涛薛文超周振威方海涛
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- SINS外场系统级标定方法的优化——最佳六姿态
- 对于静基座多姿态外场系统级标定问题，已有结果表明采用六姿态编排标定方法可以估计出惯组的9个误差参数（加速度计零偏、标度因数误差和陀螺零偏）。但不同的姿态编排直接影响着标定精度，因而设计惯组姿态编排是提高标定精度的一个关键...
- 牟玉涛周振威方海涛
- 文献传递网络资源链接
- 线性定常系统特征模型的特征参量辨识被引量：2
- 2010年
- 说明线性定常系统特征模型的特征参量是一组由高阶线性定常系统的相关信息压缩而成,于是不能简单的作为与状态无关的慢时变参数来处理.基于特征建模思想,建立了线性定常系统特征模型的特征参量与子空间方法之间的联系,给出了一种该特征模型的特征参量的合成辨识算法.同时证明了在用于子空间辨识的样本量充分大和用于状态估计的时间充分长的情况下,特征参量的估计值与真值之间的误差达到充分小.最后,对于一个六阶的单输入单输出线性定常系统的仿真例子,对投影的带遗忘因子最小二乘算法和合成辨识算法进行了比较,验证了合成辨识算法的有效性.
- 周振威方海涛
- 关键词：参数辨识子空间方法状态估计
