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    摘要弹道滤波是精确获取弹箭飞行弹道参数的一种重要技术手段。以经典卡尔曼滤波理论为依据，采用了一个较为精确且便于工程应用的751自由度质点弹道模型，由此建立了飞行状态方程。在卫星定位和轴向加速度计组合测量下建立了量测方程；仿真分析了在不同的噪声下，滤波器的工作情况。仿真结果表明：滤波器在不同的噪声情况下的滤波效果都很好，估计误差也在工程应用上能够允许的范围内，表明该基于卫星定位和轴向加速度计组合测量的弹道滤波算法是合理的。调查结果可以为弹道滤波的工程应用提供一些参考。28207
    毕业论文关键词  卡尔曼滤波器 弹道滤波算法 状态估计 弹道模型
    毕业设计说明书外文摘要
    Title    A Ballistic Filter Based on Statellite-Positioning  and Accelerometer Measurements                                              
    Abstract
    Ballistic filtering is an important way of getting accuracy flight trajectory parameters.Based on the theory of classic Kalman filtering,in this atricle,using a accuracy particle trajectory model of six degree of freedom which can be easy to be applied in project and establishing the flight state equation.Establishing the observation equation based on the GPS and accelerometre measurements.The performance of the filter is tested in different noise.The result of the test indicates that the filter can performance well in different noise.The errors of the filter can be accepted in the application of project.It indicates that the ballistic filter based on GPS and accelerometer measurement can be applied on the actual project.The result of the test can be referenced on the project of ballistic filtering.
    Keywords  Kalman filter  ballistic filtering algorithm  ballistic model  state estimation
    目   次
    1  绪论 1
    1.1背景和意义1
    1.2 国内外研究现状2
    1.3 本文的主要研究内容5
    2  弹道滤波  6
    2.1 弹道滤波简述 6
    2.2 弹道滤波的作用及方法6
    3  卡尔曼滤波8
    3.1卡尔曼滤波算法的特点8
    3.2 扩展卡尔曼滤波器的简述8
    4  方案14
    4.1卫星定位测量 18
    4.2 轴向加速度计19
    5  弹道滤波程序编制及算例仿真21
    5.1弹道滤波程序22
    5.2算例仿真条件23
    5.3仿真结果与分析24
    结论 42
    致谢 44
    参考文献46
    附录 A  解算弹道的程序代码48
    附录 B  滤波器程序代码52
    图3.2.1扩展卡尔曼滤波器工作示意图13图5.3.1加载小噪声滤波后x-t曲线23
    图5.3.2加载小噪声滤波后的y-t曲线24
    图5.3.3加载小噪声滤波后的z-t曲线24
    图5.3.4加载小噪声滤波后Vx-t曲线25
    图5.3.5加载小噪声滤波后Vy-t曲线26
    图5.3.6加载小噪声滤波后Vz-t曲线26
    图5.3.7加载小噪声滤波后C-t曲线27
    图5.3.8加载小噪声x的估计误差曲线28
    图5.3.9加载小噪声y的估计误差曲线29
    图5.3.10加载小噪声z的估计误差曲线29
    图5.3.11加载小噪声Vx的估计误差曲线30
    图5.3.12加载小噪声Vy的估计误差曲线31
    图5.3.13加载小噪声Vz的估计误差曲线32
    图5.3.14加载小噪声C的估计误差曲线32
    图5.3.15加载大噪声滤波后的x-t曲线33
    图5.3.16加载大噪声滤波后的y-t曲线34
    图5.3.17加载大噪声滤波后的z-t曲线34
    图5.3.18加载大噪声滤波后的Vx-t曲线35
    图5.3.19加载大噪声滤波后的Vy-t曲线36
    图5.3.20加载大噪声滤波后的Vz-t曲线36
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