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针对动中通测控系统中低成本陀螺和倾角仪的姿态估计和陀螺误差校正问题,提出一种利用UKF(Uncented Kalman Filter)滤波器对载体姿态角进行估计,然后利用互补滤波器对陀螺漂移进行估计的算法。该算法通过设计三维完全可观测UKF滤波方程和陀螺误差校正模型对姿态角和陀螺漂移分别进行估计,有效避免了利用卡尔曼滤波进行姿态估计和陀螺漂移误差估计时由于误差模型不准确而产生的发散问题,同时降低了滤波器维数。试验中姿态角估计误差在1°以内,x轴陀螺漂移估计误差为0.0148°/s,y轴陀螺漂移估计误差为0.0017°/s,试验结果表明该算法能有效提高姿态角估计和陀螺漂移估计的精度。 相似文献
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太阳矢量在行星际探测器姿态估计中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在基于矢量观测的行星际探测器姿态确定中,参考矢量的几何关系是影响姿态估计精度的一个重要因素。针对这一问题,本文提出了一种利用太阳矢量来提高探测器姿态估计精度的最优算法。该方法在引入太阳矢量的基础上,将星敏感器测得的姿态四元数转化为两个互相垂直的参考矢量,并根据敏感器的测量精度计算相应的规范化权值系数;结合姿态四元数估计算法,给出最小二乘意义下的探测器最优姿态估计。最后,以深度撞击任务的实际飞行数据对本文所提算法进行验证。仿真结果表明,引入太阳矢量后的三轴姿态角估计误差小于150μrad,完全满足深度撞击任务的要求。 相似文献
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基于相关匹配的弹道中段目标章动角估计 总被引:1,自引:0,他引:1
章动角是弹道中段目标的重要进动特征,可用于识别弹头和诱饵。首先提出了基于相关匹配的章动角估计方法,将观测的目标雷达截面积(RCS)序列与不同参数下的RCS序列模板进行相关匹配,搜索匹配函数的最大值,从而得到章动角的估计值。然后给出了具体的实现算法,将初始时刻的采样间隔设置为脉冲重复周期(PRI)的整数倍或1/K(K为整数,且K≥2),在此基础上减少了匹配函数的计算量,并且可通过单层或多层相关匹配来估计章动角。仿真结果表明,由于RCS测量存在系统误差,相关匹配的章动角估计性能远优于最小二乘匹配。同时分析了全姿态RCS数据的角度采样间隔对相关匹配估计性能的影响。最后比较了多层相关匹配和单层相关匹配的估计性能和计算量。 相似文献
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空间翻滚非合作目标相对位姿估计的视觉SLAM方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对空间翻滚非合作目标相对位姿测量中目标先验信息缺失和模型不确定问题,将移动机器人视觉同步定位与建图(SLAM)贝叶斯滤波估计模型推广到非合作目标相对位姿测量中,提出一种基于视觉SLAM的翻滚非合作目标相对位姿估计方法。首先,构建了相对位姿估计的贝叶斯滤波状态转移模型和量测更新模型。其次,为避免平动噪声协方差过大导致滤波性能下降的问题,对状态转移方程进行优化,采用最小二乘估计方法预测位置参数。最后,采用一种联合无损卡尔曼滤波和粒子滤波的贝叶斯滤波方法实现了目标全部位姿参数的快速平滑估计。基于计算机合成图像数据和真实图像序列的仿真实验表明:提出的方法具有较优的速度和精度,且对目标速度变化、特征提取和数据关联误差等具有较好的鲁棒性。 相似文献
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将空间目标等效为椭球体,在分析椭球体RCS方向图的基础上,提出了利用空间目标RCS序列极大值与极小值比值来估计空间目标长短轴比值的方法。实测数据处理结果表明,该方法能有效估计出目标长短轴比值。目标长短轴比值反映了目标的形状信息,具有明显的物理意义,有利于后续的空间目标分类与识别。 相似文献
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针对对称结构空间目标相对位姿解算过程中点云误匹配带来的误差问题,提出一种基于点云深度学习的对称结构空间目标相对位姿测量方法。首先设计空间目标点云特征提取网络及关键点回归网络,将位姿测量问题转换为空间目标点云关键点回归问题,通过两个并行的回归网络分别输出空间目标平移向量和具有固定标签的目标点云三维边界框角点;其次利用具有连续稳定标签的角点求解目标姿态,可有效解决目标的对称结构导致的点云误配准问题;最后通过仿真数据集的实验表明,该方法相比于传统的点云配准方法有更高的准确率,能够精确求解具有对称结构的空间目标相对位姿。 相似文献