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一种用于无人机航迹预测的增强卡尔曼滤波方法及系统
申请人信息
- 申请人:江苏君立华域信息安全技术股份有限公司
- 申请人地址:210000 江苏省南京市江宁经济技术开发区正方中路199号
- 发明人: 江苏君立华域信息安全技术股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种用于无人机航迹预测的增强卡尔曼滤波方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311695302.0 |
| 申请日 | 2023/12/12 |
| 公告号 | CN117408084A |
| 公开日 | 2024/1/16 |
| IPC主分类号 | G06F30/20 |
| 权利人 | 江苏君立华域信息安全技术股份有限公司 |
| 发明人 | 韩翔宇; 刘德志; 万岭 |
| 地址 | 江苏省南京市江宁经济技术开发区正方中路199号 |
摘要文本
江苏君立华域信息安全技术股份有限公司取得“一种透气窗帘布”专利技术,本发明公开了一种用于无人机航迹预测的增强卡尔曼滤波方法及系统,用于解决传统卡尔曼滤波在无人机航迹预测方面的不准确性等问题。该方法包括:接收并记录无人机飞行过程中的传感器数据;基于传感器数据和无人机动态模型,构建无人机的非线性动态模型,使用增强卡尔曼滤波方法对非线性动态模型进行状态估计,实时估计无人机的状态;基于校正后的状态估计进行无人机航迹预测。本发明的增强卡尔曼滤波方法不仅提供了更准确的航迹预测,还包括了反馈控制环节,以确保无人机在不确定性和环境变化下的可靠性;通过将外部数据源与卡尔曼滤波相结合,可以适用于各种无人机应用领域,提供了更精确、更稳健的航迹预测。
专利主权项内容
1.一种用于无人机航迹预测的增强卡尔曼滤波方法,其特征在于,所述方法包括:接收并记录无人机飞行过程中的传感器数据,包括GPS数据、INS数据、气象数据和地形高度数据;基于所述传感器数据和无人机动态模型,构建无人机的非线性动态模型,使用增强卡尔曼滤波方法对所述非线性动态模型进行状态估计,实时估计无人机的状态,包括:初始化状态估计、进行预测步骤以更新状态估计、进行更新步骤以校正状态估计;基于校正后的状态估计进行无人机航迹预测。