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针对捷联惯导对准卡尔曼滤波器初始条件无法很准确给定的情况,研究了卡尔曼滤波器初始条件对捷联惯导对准精度的影响。分析了错误先验假设条件下卡尔曼滤波算法的误差,推导了滤波器计算均方误差与实际均方误差的关系。对于一般多元回归系数估计问题,比较了卡尔曼滤波算法与最小二乘算法,给出了当先验假设不准确时卡尔曼滤波算法优于最小二乘算法的一个充分条件。对捷联惯导静基座对准问题进行了仿真,仿真结果表明:合理选择初始均方误差矩阵能大大改善卡尔曼滤波启动阶段性能。初始均方误差矩阵选择为真实初始均方误差矩阵的一个较小上界是合理的。 相似文献
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基于RBF网络的惯导系统初始对准 总被引:18,自引:2,他引:18
建立了惯导系统(INS)初始对准的线性和非线性误差模型。分析了径向基函数(RBF)网络的结构和工作原理。研究了RBF网代替初始对准中的卡尔曼滤波器的实现方法。通过仿真表明,用神经网络进行初始对准,既可获得与卡尔曼滤波相同的对准精度,又提高了系统的实时性。 相似文献
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一种快速精确的惯导系统多位置初始对准方法研究 总被引:6,自引:2,他引:6
传播的多位置初始对准方法虽然使惯导系数静基座初始对准的精度得到明显提高,但是用卡尔曼滤波器对其状态变量进行估计时,方位失准角收敛很慢。本文通过对惯导系统误差模型的合理简化,提出了一种快速精确的多位置估计方位失准角的方法,直接利用水平失准角快速收敛的特性估计方位失准角,从而提高了整个惯导系统静基座对准的精度和速度,计算机仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对弹道修正弹药出炮口后滚转角处于随机状态,捷联惯导系统(SINS)失准角过大时卡尔曼滤波收敛困难的问题,提出在卫星拒止环境下利用神经网络快速估计初始滚转角的改进方法。在炮口处布设少量导航信标,建立反向传播(BP)神经网络拟合初始滚转角与观测量间的非线性映射模型。针对信标辅助下姿态弱可观的问题,引入惯导测量参数作为输入,提高网络估计精度。采用主成分分析法进行特征提取,简化网络结构。仿真结果表明,与基于非线性卡尔曼滤波的对准方法相比,本算法可实现任意滚转角下的快速粗对准;对射角、初始俯仰角误差未在训练范围内以及存在布设误差等场景也进行了测试,与未优化的BP网络相比,对准精度更高,鲁棒性更好。 相似文献
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为了对惯导系统空中动基座对准精度进行评估 ,文中提出了逆序递推滤波算法 ,利用对准结束后一段时间的主从惯导系统的导航数据 ,通过一次卡尔曼滤波运算 ,便可求出对准误差。经飞行实验结果处理证明 ,该方法有效 ,具有工程应用价值 相似文献
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对于车载全球导航卫星系统(GNSS)/捷联惯性导航系统(SINS)组合导航系统,针对GNSS失效而SINS单独工作时仅使用速度约束辅助SINS其纵向位置误差逐渐发散的问题,提出一种神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法。通过径向基函数(RBF)神经网络预测SINS纵向位置误差修正系数,以提高SINS单独工作时的定位精度;此外,提出一种限定记忆指数加权实时估计量测噪声的自适应滤波算法。在人为设置GNSS失效以及真实隧道场景下进行车载试验,结果表明本文算法能够在不停车情况下在线修正SINS纵向位置误差,相比于速度约束与卡尔曼滤波相结合的常规算法,有效地提高了GNSS失效时的车载SINS定位精度。 相似文献
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组合导航系统初始对准的稳定性分析及其控制 总被引:2,自引:0,他引:2
针对INS/GPS组合导航系统的初始对准问题 ,对该组合系统的稳定性进行了理论分析和仿真研究。理论分析表明 ,该系统是稳定的 ;仿真结果说明 ,载体在外部周期激励作用下 ,如系统采样频率选择不当 ,状态变量的估计结果也出现周期性的振荡 ;如果是外部随机脉冲激励 ,状态变量的估计结果则呈现随机性。对于外部周期激励 ,采用改变采样频率或适当的线性状态反馈 ,可以较好的避免状态变量估计结果的振荡 ,满足对估计结果的精度要求。 相似文献