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如何抑制复杂环境中的航空器惯导误差发散,是实现航空器长航时高精度自主导航的关键。地磁导航是一种全天时、全天候的无源导航方式,其中,匹配算法是地磁匹配导航系统的核心技术。针对等值线匹配均方差(Mean square difference, MSD)算法无法校正航向误差、最近等值线迭代(Iterated closet contour point, ICCP)算法在初始误差较大的情况下易发散、实时性较差的问题,提出了一种改进的地磁联合匹配算法,采用粗精结合的策略,约束精匹配过程搜索范围并缩小初始误差,并在精匹配阶段采用动态窗口技术,提高算法搜索效率和实时性。仿真实验表明,该算法取得了良好的匹配效果,具有精度高、实时性好等优点,能够抑制惯导误差发散,适合航空器长航时工作。 相似文献
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地磁导航的迭代评价匹配算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对现有地磁匹配基本算法在数据批处理上实时性能的不足和需要预先指定匹配数据序列长度的困难,提出了一种用于地磁导航的迭代评价匹配算法(Iterative evaluation matching algorithm,IEMA)。基于迭代求解思想,将算法时间分散在各个采样时刻,同时采用实时评价方式,在每一步迭代求解后根据实际情况来判断是否可以输出匹配定位结果。试验结果表明,迭代评价匹配算法应用于地磁导航是有效可靠的,并且它能够自适应调整匹配数据序列的长度。 相似文献
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针对智能运输系统对车辆导航定位和综合信息采集的要求,提出了一种集成高精度车辆导航系统和车载"黑匣子"的多功能车辆导航监控系统.首先分析了该多功能系统的结构和原理,进而研究融合"蓝牙"路标辅助车辆定位的GPS/DR/MM/BB组合高精度导航定位方案和GPS/DR最优卡尔曼滤波组合算法.大量的实际跑车试验结果表明该系统方案是可行的.它不仅能够进行高精度的导航定位,同时有效地实现了"黑匣子"行驶记录功能. 相似文献
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在GPS拒止环境下,激光雷达里程计可以利用帧间匹配跟踪车辆实现定位,但是定位误差随时间累积的特性造成激光雷达里程计(LO)缺乏持续性。为解决LO的误差累积问题,引入轻量级地图OSM。基于粒子滤波框架,以LO作为运动模型的输入,通过两次筛选提取拐点,利用拐点匹配完成与地图的对齐,并以粒子的均值作为车辆校正后的位置,实现对定位误差的校正。提出了一种新的粒子权重模型,利用不同节点的相似度模型及测量值作为粒子权重的更新依据,避免拐点与路网节点的错误关联导致定位误差加大。经由KITTI数据集上的实验验证,该算法可以有效克服LO误差漂移问题,相较于原始LO定位精度至少提高了49.22%,且具有较好的实时性。 相似文献