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智能导弹等智能化飞行器在快速跨域、高速机动飞行时,由于传感器切换、外形改变等因素,会对组合导航信息融合系统引入随机非Gauss噪声等影响,离线优化的参数往往不能满足滤波器精度的需求。自适应网络模糊推理系统ANFIS是一种将人工神经网络和模糊推理技术相结合而成,符合人类认知特点的决策方法,它可以对导航数据进行学习,实现智能决策、实时修改滤波器内部参数,对滤波器进行优化。仿真结果表明,基于ANFIS优化的智能导航自适应滤波算法可以有效减少噪声和干扰带来的影响,提高导航精度。 相似文献
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针对高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)算法在传递对准中的应用问题,提出综合运用多变量函数泰勒级数展开和计算复杂度分析的性能评估方法。基于高阶球面-径向容积准则建立HCKF算法模型,并对其估计精度和计算量进行量化和对比分析:HCKF具有5阶泰勒级数展开精度且计算复杂度为O(n 4),综合性能优于高斯厄米特积分滤波(GHQF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)。将三种非线性滤波算法应用到舰机大失准角传递对准系统中,摇摆台试验结果表明:HCKF的估计精度比UKF高17%,计算量比GHQF小2个数量级,与HCKF性能评估结果一致。 相似文献
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针对月面着陆器下降过程中的姿态快速调整需求,导航系统必须具备实时快速解算能力,而传统天文导航算法星图识别过程计算量大,占用了一定的硬件资源和能耗,限制了月面着陆器动态响应能力的提高。针对这一问题提出一种基于图像灰度误差的惯性/天文深度组合导航方法。该方法利用惯导辅助星敏感器构建灰度误差函数,根据灰度误差梯度优化姿态失准角,无需星图识别过程依旧可以完成对姿态的估计。仿真结果表明,在导航星数目不少于3颗时,该方法可在与惯性/天文松、紧组合姿态精度一致的前提下,将计算时间缩短60%,姿态精度维持在10″(非光轴)、50″(光轴)以内;在导航星数目小于3颗时,依旧可以进行导航解算,姿态精度维持在50″(非光轴)、100″(光轴)以内。将其应用于月面着陆器等实时性需求较高的背景中,有助于降低算法的计算量,节约硬件资源和系统功耗,为未来月面着陆器导航系统的设计提供新思路和理论参考。 相似文献
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针对重复使用运载器(RLV)再入段的姿态控制问题,设计一种具有自主学习干扰观测器(SLDO)的滑模控制器。基于奇异摄动理论及时标分离原则,将RLV的姿态动力学方程划分为外环和内环子系统。根据RLV再入段模型不确定性和外部干扰均随时间变化、不可忽略且无法预知边界等特点,结合2型模糊神经结构、误差反馈学习架构以及滑模控制(SMC)理论,提出一种新型在线自主学习干扰观测器。设计基于SLDO驱动的多元超螺旋滑模控制器,完成对再入段姿态的跟踪。最后,针对6自由度RLV模型进行了仿真分析,仿真结果证明了控制方法的有效性以及鲁棒性。 相似文献
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针对月面着陆器动力下降过程中,基于描述子的传统视觉特征提取和跟踪方法耗时长、误匹配率高等问题,提出一种采用边缘光流的多尺度特征提取与跟踪方法。首先通过构建序列图像金字塔和应用多级掩膜提取方法,改善了图像平面上特征点分布的均匀性;在此基础上,利用边缘直方图灰度差平方和(SSGD)滑窗搜索算法,将光流计算由二维迭代简化为一维匹配,大幅缩短了算法耗时;进一步利用多尺度边缘直方图迭代搜索算法在改善大尺度运动下特征跟踪鲁棒性的同时,将光流计算精度拓展至亚像素级。仿真结果表明,本方法计算耗时不超过描述子方法的50%,非大尺度运动下具有更高的稳定跟踪特征点数目,大尺度运动下相比描述子方法下降不超过15%,在跟踪效率和稳定性方面取得了较好的平衡。 相似文献
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针对低成本惯性/卫星组合导航系统在复杂环境中易受环境干扰、航向精度较差等问题,对双天线GPS/MEMS-INS深组合导航方法开展研究。考虑不同信号强度下的跟踪特性,基于矢量延迟锁定环(VDLL)、二阶锁相环(PLL)、速度辅助的一阶锁相环,设计了分别适应强信号、弱信号、失锁状态的跟踪环路结构。同时提出一种实用的信号强度判别方法,防止失准通道参与导航滤波器计算,提高导航精度。为保证航向精度,使用双天线接收卫星信号,将双天线载波相位差加入到导航滤波器的量测量中。采用视线矢量水平投影变换,构造了隔离俯仰信息的相位差量测方程,在不对俯仰角造成干扰的条件下修正航向角误差。车载导航试验表明,所设计的导航系统可以在城市环境中提供连续、高精度的导航输出。 相似文献