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1.
刘建业  钱伟行  曾庆化  孙茜 《航空学报》2010,31(11):2238-2244
 新型瞄准吊舱系统中安装捷联惯导系统,使其在跟踪、探测目标的同时具备一定的自主导航能力。吊舱系统中的捷联惯导一般采用较低精度的惯性器件配置,且传递对准实现过程受到机动条件的严格限制。针对该问题提出了一种“比力积分/角速度匹配”传递对准方法,利用主惯导导航信息与惯性器件输出,以及子惯导惯性器件输出实现子惯导的对准。推导了基于主、子惯导系统误差的数学模型,详细分析了器件精度与低动态条件对系统状态量可观测度的影响,并针对低精度惯性器件与低动态条件下的传递对准性能进行了数字仿真。仿真结果表明,该方法在器件低精度与低动态条件下,对准性能达到5′,优于常规传递对准方法,可满足瞄准吊舱捷联惯导系统的快速对准性能要求。  相似文献   
2.
一种陀螺量测信息辅助的快速初始对准方法   总被引:2,自引:1,他引:1  
惯导初始对准的精度与对准时间是衡量惯导系统性能的重要指标,由于系统的不完全可观,导致方位失准角对准精度低、对准时间长.对惯导自对准存在的问题进行了深入研究,利用奇异值分解方法分析了常规惯导自对准的町观测度,针对常规惯导自对准方法未充分利用惯性器件信息的问题,增加等效东向陀螺输出作为观测量,并提出了一种基于陀螺量测信息的快速初始对准方法,在进行了可观测度分析的基础上,对该方法的收敛速度和收敛精度进行了理论证明.最后通过仿真验证了该方法的有效性,与常规初始对准方法相比,该方法在不增加其他设备的基础上可有效提高对准精度并缩短对准时间,具有重要的应用参考价值.  相似文献   
3.
基于转动基座的SINS初始对准方法研究   总被引:7,自引:1,他引:6  
提出了一种基于转动基座的快速估计平台失准角的初始对准方法,研究了扩展观测量的Kalman滤波算法,运用谱条件数方法分析了载体在转动基座方式下各状态量的可观测度,指出转动基座初始对准的可观测度优于传统最优二位置对准。初始对准计算机仿真结果进一步验证了该方法的快速性与精度,可为进行SINS快速精确对准方法研究提供理论与工程应用参考。  相似文献   
4.
本刊于第30卷第4期刊登了熊剑,刘建业,赖际舟,钱伟行同志的"一种陀螺量测信息辅助的快速初始对准方法"一文后,编辑部先后收到读者高伟熙和齐建宇(北京航天自动控制研究所)的来稿、来信。他们对熊剑的文章提出了一些商榷意见。经审查并与作者商榷,高伟熙的来稿在本期刊登,同时下面给出熊剑等人的答复,以供读者参考、探讨。  相似文献   
5.
钱伟行  刘建业  李荣冰  郑智明 《航空学报》2009,30(12):2395-2400
 针对机载惯性/全球导航卫星系统(INS/GNSS)组合导航系统地面静基座对准时间较长、航向对准精度较低以及惯导空中故障重启后无法快速得到精确姿态信息重新进入导航状态等问题,提出一种快速初始对准方法。该对准方法基于惯性导航比力方程,利用GNSS的定位、测速信息与惯性测量组件(IMU)的输出信息解算载体姿态信息,并结合遗传-牛顿算法与求和自回归滑动平均(ARIMA)模型卡尔曼滤波信号降噪技术提高姿态信息的解算精度。基于实测飞行数据的解算验证了该方法的有效性、对准精度以及在实际工程应用中的优越性。  相似文献   
6.
基于强跟踪滤波的GPS/INS组合导航系统对准技术研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对卡尔曼滤波鲁棒性较差的问题,研究了基于强跟踪滤波方法的GPS/INS对准。建立了GPS/INS组合导航系统对准的误差模型,对机载装备系统进行GPS/INS组合导航系统的对准仿真分析,验证该方案的可行性及强跟踪滤波器的性能。仿真结果表明,采用强跟踪滤波能够根据残差的变化求出渐消因子,能够在机动过程中有效跟踪系统状态量,从而提高对准精度和速度。采用强跟踪滤波的GPS/INS组合导航系统对准技术可以保证对准的快速性及对准精度,对工程应用具有重要的参考价值。  相似文献   
7.
在机载设备惯导系统的工程实现过程中,研制半物理仿真系统具有重要的意义和实际应用价值。文章从机载设备惯导系统实际工程应用出发,研究了动基座下快速传递对准和高精度捷联姿态解算的实现方法,基于"比力差积分"匹配传递对准算法,及一种改进的四阶龙格库塔捷联姿态算法,设计并实现了基于DSP微型导航计算机的动态传递对准与导航一体化半物理仿真系统。半物理仿真结果表明:系统工作稳定可靠,传递对准和捷联解算精度能够满足低动态下机载设备惯导系统的性能指标。  相似文献   
8.
针对高动态环境下视觉同步定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)系统的可靠性受运动模糊的限制,研究了一种基于生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)和AKAZE特征点的运动去模糊视觉SLAM方案。首先对因相机快速运动而产生的模糊图像进行AKAZE特征点的提取与检测,并根据特征点分布的丰富程度计算图像块权重,结合灰度图像的方差信息建立特征点与模糊程度之间的量化关系表;之后将达到模糊分数阈值的图像同步输入至改进GAN网络模型,该网络以端对端的形式恢复中心模糊帧的纹理信息,最后将输出的清晰图像重新进行位姿估计参与ORB-SLAM2后端优化过程。在公开数据集TUM上进行测试,对于受模糊影响较严重的数据集,方案可以明显降低相机轨迹估计的整体误差,同时维持较好的鲁棒性。  相似文献   
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