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由于可以补偿惯性器件在三个轴向上的输出误差,双轴旋转调制技术被广泛应用于捷联惯导系统(SINS)。选择了一种合理且实用的十六次序双轴转位方案,并对其调制原理和误差进行了分析。初始对准技术是捷联惯导系统的一项重要技术,其对准精度直接决定了后续导航的精度。在粗对准完成后,当姿态误差角较大时,后续的精对准误差模型呈非线性特性,故选择了滤波精度高、稳定性强的平方根容积Kalman滤波算法(SCKF)来解决这一问题。考虑到在实际对准过程中,量测噪声的统计特性易发生变化,将SCKF算法与Sage-Husa算法相结合,在传统Sage-Husa SCKF算法的基础上提出了一种改进的自适应滤波算法(ASCKF)。该算法采用QR分解来完成对噪声协方差的平方根矩阵估计,从而避免了传统Sage-Husa SCKF算法中所估噪声协方差矩阵不正定的问题。最后,通过仿真证实了ASCKF算法可被很好地应用于量测噪声统计特性发生变化的初始对准中。 相似文献
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提出一种面向未来卫星在轨应用的闭环物理高精度时间同步方法。比较了所提方法与其他时间同步方法的区别与优势,建立了远程系统时间同步基本模型与误差传递模型,基于双向测距和时间传递技术分析了高精度钟差获取原理,给出了时钟调整环路的时域频域参数依赖关系。完成了高精度时间同步地面试验系统构建,测试了开环非调钟状态下钟差测量精度误差、闭环调钟状态下时间同步准确度误差以及长时运行情况下的时间同步监测结果。测试结果表明,该方法能够实现优于1 ns量级的时间同步,为高精度时间同步技术研究提供了新的途径。 相似文献
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复杂背景下的红外弱小多目标检测是红外目标检测的难点,现有算法的稳健性难以满足实际弹载应用需求。针对弹载环境下的红外场景图像开展了基于典型深度学习网络模型的目标检测应用研究,提出一种基于YOLO(you only look once)网络的智能目标检测方法,通过高维特征学习表征和推理实现红外弱小多目标检测。采用传统的模板匹配算法和YOLO深度学习算法进行识别性能对比分析,验证了YOLO网络在红外弱小多目标检测方面的良好性能。实验结果表明:YOLO算法的检测概率可达92.2%,平均检测精度为0.844,与传统的模板匹配方法相比,YOLO具有明显的优势。 相似文献
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对采用时分多址轮询建链体制的导航星座星间链路网络,为了指导星间链路网络地面前向数据接入的应用,分析了不同地面前向数据接入方式的星-星-地联合数据交互机制及其对网络通信性能的影响,并结合应用代价给出了综合评价和使用建议。以前向数据最快路径接入方式和固定节点接入方式为代表,分析了星间链路网络与地面间星 星 地联合数据交互机制的特点,明确了两种方式下星间链路网络拓扑路由规划策略的制定原则。通过构建Walker 24/3/1导航星座星间链路网络数据处理模型及典型星地运行场景,对两种地面前向数据接入方式仿真分析了星间链路通信容量和传输时延等网络通信性能,比较分析了通信容量及数据拥塞规律,得出前向数据最快路径接入方式相比于固定节点接入方式在通信性能上有较明显优势的结论。最后,综合给出了两种星 星 地联合数据交互机制的应用性评价,同时给出了在通信容量较低且通信时延要求不高、但可靠性要求较高的应用条件下,可适度采用固定节点接入方式的建议。 相似文献
18.
为了精确控制导弹在有限时间内以期望攻击角度拦截机动目标,采用将导弹自动驾驶仪简化为惯性环节的方法,结合终端滑模控制理论设计了一种带攻击角度约束的有限时间收敛制导律。为了滤除视线角速率噪声,提出一种非线性跟踪微分滤波器对噪声进行滤波,建立了考虑滤波的制导系统状态方程,基于此方程设计非齐次干扰观测器,用于目标机动不确定项的估计补偿。仿真结果表明,所设计的制导律能达到对视线角速率有效滤波,对目标机动状态精确估计的目的,克服系统动态延迟对制导精度的不利影响,满足攻击角度和制导精度的双重要求。 相似文献
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建立了射流泵数学模型,采用数值计算方法对其工作特性进行了模拟,搭建了实验台,采用RP-3燃油,通过实验数据验证了模型的正确性.在此基础上,分别选择了RP-3和JET-A两种燃油,计算了从-40℃~40℃温度下,不同操作压力对射流泵流量比的影响.结果表明:燃油温度高于0℃时,温度对射流泵工作特性影响并不明显,随着温度的降低,射流泵性能与标准温度下(20℃)偏差越来越大,且压比越高此偏差越明显.当温度高于0℃时,采用RP-3和JET-A燃油性能相差不大,RP-3燃油性能略优于JET-A燃油,但是在低温下,RP-3燃油性能远高于JET-A燃油.因此当燃油温度较低且压比较高时,必须充分考虑温度对射流泵特性的影响. 相似文献