基于极大似然法改进的船摇预报
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摘要
船摇数据是航天测量船执行任务中需要实时处理的一种重要的数据。为了提高实时船摇预测精度,提出了一种基于改进极大似然法的M步船摇预报方法。利用现有的比较稳定的40点端点平滑算法,解决了现有210点滤波算法(极大似然法)初始精度不高的问题。改进后的极大似然法不仅初始精度得到了提升,所需的滤波点数比现有算法少。利用某次任务实时数据作为检验,仿真运行结果表明改进后算法初始精度比原算法高,滤波点数也大为降低,与理论分析一致。
The ship rock data is one of important data which need to be handled real-time during the mission of track and control ship. In order to improve the accuracy of the ship rock data, the paper proposes an improved M-step maximum likelihood ship rock data predictive method. The proposed method uses the stable 41 point-endpoint smoothing algorithms to solve the low accuracy level of the beginning 210-point filtering algorithm, which is also called maximum likelihood method. Besides, the proposed method need less filtering data than existing 210-point filtering algorithm. The paper uses some ship rock data from a real-time mission as a simulation data, and the simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm.
The ship rock data is one of important data which need to be handled real-time during the mission of track and control ship. In order to improve the accuracy of the ship rock data, the paper proposes an improved M-step maximum likelihood ship rock data predictive method. The proposed method uses the stable 41 point-endpoint smoothing algorithms to solve the low accuracy level of the beginning 210-point filtering algorithm, which is also called maximum likelihood method. Besides, the proposed method need less filtering data than existing 210-point filtering algorithm. The paper uses some ship rock data from a real-time mission as a simulation data, and the simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm.
引文
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[11] 张忠华,吴孟达.船摇数据实时滤波与预报的时序法[J].中国惯性技术学报,2000,8(4):24-30.
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