简介:TNNS(真航向导航系统)由MS860接收机、INS及处理数据的PC/104架构的嵌入式工控机构成.针对TNNS推导了INS(惯性导航系统)的误差模型,提出了适合于TNNS的降阶扩展卡尔曼滤波算法组合GPS和INS。系统在东海作了三次海试,软件及滤波算法平台由C/C++编制.海上试验表明,组合滤波后,INS的位置误差由i00m降低到40m以下;进行最优化滤波后的航向误差α由原来的0.105°减小为0.034°,纵横摇的误差也大幅减小.整个海试结果表明,在TNNS中组合GPS/INS采用的降阶扩展卡尔曼滤波算法,大幅提高了系统精度和可靠性.
简介:在分析证券市场中证券组合投资不确定性质的基础上,通过对Markowitz模型中证券期望收益与方差引入容差项来度量证券市场的不确定性,建立了不确定条件下具有容差项的Markowitz证券组合投资模型;分类讨论了容差的上界与下界所对应的两类有效组合前沿,得到了不确定条件下的证券组合投资模型的最优化解法及相关定理;最后给出了一个具体的数值实例.
简介:为了提高标准Cubature卡尔曼滤波(CKF)的稳定性和鲁棒性,提出一种改进的多重渐消H∞滤波cubamre卡尔曼滤波算法。首先基于系统状态的可观测性给出多重渐消因子矩阵求解过程,提高滤波算法的稳定性,抑制滤波发散;其次,引入H∞鲁棒思想,构造多重渐消H∞滤波Cubature卡尔曼滤波器;最后,提出采用一种奇异值分解的矩阵分解策略代替标准Cubature卡尔曼滤波中的Cholesky分解,进一步提高算法的数值稳定性。实际GPS/INS组合导航实验表明,改进的多重渐消H∞滤波Cubature卡尔曼滤波算法不仅能有效抑制滤波发散提高算法的稳定性,而且对观测野值具有更高的鲁棒性;提出的新算法与标准CKF算法相比,XYZ三个方向的位置精度分别提高了55.8%,46.6%和39.7%。