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1.
基于动力学约束的实时弹道滑动处理方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
应用卫星短弧定轨理论,根据导弹运动特性建立被动段弹道动力学模型来约束其运动,研究了基于动力学约束的实时弹道滑动处理方法,能有效地提高弹道的定轨精度和稳定性。同时通过设计合理的累积窗口和滑动窗口宽度,可实现弹道处理近实时的快速计算。仿真结果表明,将该方法用于被动段实时弹道处理,其速度精度可提高1~2个量级,明显地克服了滤波定轨的收敛时间较长和单点定位精度较差的不足。  相似文献   
2.
本文研究了四站距离差(时间差)的空间定位问题,给出了空间定位的两种求解析解方法。一种由几何原理导出,另一种则通过定位方程的演变得到;两方法最终都将双曲面定位问题简化为一个二次方程求解。由此还可弄清距离差相关定位一些基本特性。  相似文献   
3.
双曲面相关定位的两种解析解法   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文研究了四站距离(时间差)的空间定位问题,给出了空间定位的两种求解析解方法,一种由几何原理出发,另一种则通过定位方程的演变得到,两方法最终都将双曲面定位问题简化为一个二次方程求解,由此还可弄清距离差相关定位一些基本特性。  相似文献   
4.
多测速雷达弹道测量体制研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
对多测速雷达弹道测量体制进行了概念性研究,阐述了其数学原理并提出了一个具有工程意义的系统组成设想。分析结果表明,多测速雷达弹道测量体制是一种很有潜力的高精度测量体制,它在保证高精度测量的同时,可以实现系统机动、小型化,减少人员编制,简化设备维护,这些特性正是未来靶场测控系统发展趋势和导弹试验任务的迫切需求。  相似文献   
5.
Unscented Kalman滤波在空间飞行器被动测距中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了Unscented Kalman滤波及其空间飞行器被动测距中的应用。Unscented Kalman滤波通过设计少量的sigma(抽样)点,计算这些点经过非线性函数的传播,获得滤波值基于非线性方程的更新。Unscented Kalman滤波避免了广义Kalman滤波等线性化方法的缺点,并提高了滤波精度。  相似文献   
6.
针对在传统卫星定轨方法中存在的轨道根数解算复杂,实时定轨精度低,以及系统误差校不准等问题,提出并详细阐述了具有约束项的自校准卡尔曼实时滤波定轨方法。该方法复杂度低、实时性强、计算量小,仿真结果表明该方法同时具有收敛速度快、定轨精度高的优点,具有很好的应用前景。  相似文献   
7.
钱卫平  郭军海 《宇航学报》2005,26(Z1):117-120
针对飞行器试验中多目标测量的需求,设计构造了一个遥、外测合一的无线电测量系统.它采用码分多址区分多目标、扩频伪码测距、GPS单星共视定时、多站距离差定位等技术,实现了多目标的遥测、外测.给出了系统的工作原理、设备组成,分析了系统在工程实现中的几个关键技术问题及解决途径,并给出了一些试验结果.试验结果表明,系统的距离差测量精度(标准差)在5m以下,距离差变化率测量精度(标准差)在0.08m/s以下.对飞机进行定位时,定位精度在2m左右,速度精度在0.2m/s左右.该系统已经在飞行器试验中成功完成了多目标的遥、外参数综合测量,填补了我国靶场在这一领域的空白.  相似文献   
8.
基于最优节点样条逼近的观测数据平滑方法   总被引:7,自引:0,他引:7  
提供了一种基于最优节点样条逼近的观测数据平滑方法。它利用节点自由分布B样条描述目标运动,在最小二乘准则下,采用非线性最优化方法,搜寻样条的最优节点分布,使逼近过程能够实时自适应目标的运动规律,提高逼近精度。这种方法即使在目标运动变化剧烈的情况下仍有较好的平滑和微分平滑效果。  相似文献   
9.
通过分析导弹目标识别问题的特殊性,设计了适用于导弹目标识别的动态贝叶斯网络。根据导弹目标的特点,选取了几种具有较好普适性的目标特征,并给出了每种目标特征的条件概率。通过分析导弹目标识别流程,提出了合理的贝叶斯网络模型。最后经过仿真试验,证明该模型相比单特征识别模型识别概率有明显提高,并且具备较好的稳健性。  相似文献   
10.
针对高速机动飞行器的跟踪应用,对SJ(Singer Jerk)、CSJ(当前统计Jerk)、MCSJ(修正当前统计Jerk)和αJ等4种主要Jerk模型进行了综述。比较了它们的建模假设、设计参数以及实际应用时的限制因素。基于UKF(无迹卡尔曼滤波)算法,分别在单台和2台雷达的测量条件下,在3种滤波参数集设置下,利用各模型对近空高速滑翔飞行器进行了跟踪仿真。飞行器真实飞行轨迹根据简化动力学方程通过四阶龙格库塔数值积分方法得到。仿真结果表明:4种模型都具有很好的初值鲁棒性;在目标弱机动段落,4种模型具有较好的参数鲁棒性;但在强机动段落,SJ、CSJ、MCSJ等3种模型的参数鲁棒性很差,滤波误差发生严重突跳,αJ模型的参数鲁棒性最好。针对高速机动飞行器的跟踪应用,αJ模型的综合性能最优,而MCSJ模型最差。  相似文献   
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