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51.
海风、波浪、海流等因素会产生舰船的摇摆晃动,从而给舰船导航系统精度带来严重干扰.固定区间平滑滤波处理算法能够利用观测时间间隔内全部观测信息得到状态的最小方差估计,对导航精度进行事后评估.在研究晃动环境下的SINS/GP S组合导航应用平滑滤波算法的相关原理的基础上,首先利用Kalman滤波器进行组合导航,存储相关信息后按时间逆序利用固定区间平滑滤波算法进行事后分析.该方法可以针对不同的海况以及不同的海上作业需求,有效地为组合导航系统精度提供检验标准,考核各种海洋环境下的导航系统精度. 相似文献
52.
53.
提出了一种基于凯恩方程的自主空中加油软管-锥套动态模型及性能分析方法。该方法将软管视为由有限段以铰链形式连接的刚性
杆组成,锥套为软管末端的一个质点。本文定义了描述系统状态的广义坐标及广义速率,导出了软管段位置多级递推公式和系统动态方程,估算了软管在加油机尾流、定常流和大气扰动下的气动载荷。通过数值仿真分析了平稳大气中锥套在加油机不同飞行条件下的稳态阻力和软管拖拽轨迹,验证了模型的正确性及系统稳定性。最后研究了大气扰动对锥套运动的影响及不同软管段的受扰运动。 相似文献
54.
针对微机电系统(MEMS)惯性传感器应用卡尔曼滤波(KF)处理数据时随机噪声难以估计的缺点,提出一种基于贝叶斯拉普拉斯卡尔曼滤波(BLKF)的随机噪声更新方法。该方法利用拉普拉斯近似算法,将贝叶斯边缘分布近似表示,能够避免贝叶斯方法更新过程中由于数据维数较大造成后验边缘分布较难估计的情况,提高对随机噪声的更新效率和精度。通过陀螺仪转台实验采集实验数据,运用KF与BLKF分别滤波。对比滤波结果可发现,BLKF比KF能更好地反映真实角速度状态。同时,在陀螺仪角速度变化时,BLKF的可靠性和准确性更高,滤波效果更具优势,能够达到抑制MEMS惯性传感器随机噪声的目的。 相似文献
55.
以北斗卫星导航系统三频双差为基础探讨了组合观测值及误差,针对以往采用聚类方法在研究GPS三频组合数据过程中的不足,提出了基于距离修正的增量模糊C均值算法.通过调节因子有效地修正了样本中心与聚类中心的距离,获得合理的隶属度,从而得到正确的分类;构造了基于距离修正的聚类有效性指标,自动获取最佳聚类数,避免了人为确定聚类数的不合理性;在此基础上引入增量的思想,数据增加时以原有的数据集为基础,根据阈值进行归类,不需要重新进行初始计算.通过矩阵变换法及实例验证了该方法的可行性和可靠性. 相似文献
56.
针对行人在室内导航中GPS信息无法获取以及纯惯导解算结果发散严重的问题,提出了通过协同导航的方式提高行人室内导航精度的方法.利用行人间的相对距离约束关系,抑制纯惯导解算结果的发散.详细推导了行人协同导航的模型,采用信息滤波的方法解算导航结果,并在理论推导中发现信息滤波更加适合行人协同导航的工程实践.设计了一种使用微型惯性测量器和超宽带测距设备的行人协同导航系统,进行实际效果验证.通过数据采集与处理,将行人导航轨迹图输出,分析协同导航以及单独导航的误差,验证协同导航的有效性.实验结果表明,协同导航与单独导航相比,对导航轨迹和导航误差有更好的修正效果. 相似文献
57.
《中国航空学报》2016,(3):746-753
X-ray pulsar-based navigation (XPNAV) is an attractive method for autonomous deep-space navigation in the future. The pulse phase estimation is a key task in XPNAV and its accuracy directly determines the navigation accuracy. State-of-the-art pulse phase estimation techniques either suffer from poor estimation accuracy, or involve the maximization of generally non-convex object function, thus resulting in a large computational cost. In this paper, a fast pulse phase estimation method based on epoch folding is presented. The statistical properties of the observed profile obtained through epoch folding are developed. Based on this, we recognize the joint prob-ability distribution of the observed profile as the likelihood function and utilize a fast Fourier transform-based procedure to estimate the pulse phase. Computational complexity of the proposed estimator is analyzed as well. Experimental results show that the proposed estimator significantly outperforms the currently used cross-correlation (CC) and nonlinear least squares (NLS) estima-tors, while significantly reduces the computational complexity compared with NLS and maximum likelihood (ML) estimators. 相似文献
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