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设计INS/GPS组合导航系统时,考虑到观测量GPS位置和速度是正相关的,可通过降低单个滤波器的维度形成两个局部滤波器,主滤波器融合局部滤波器的状态估计,得到整个组合导航系统的误差状态估计值。同时,根据各局部滤波器的故障情况选择输出,仅利用未失效系统的局部滤波器得到可靠的最优误差状态估计值,使得容错性能大大提高。结果表明,由于采用了并行运算,增加了系统的余度,有效提高了导航系统的精度和可靠性,有较好的容错性和环境适应性,具有较高的应用价值。 相似文献
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针对惯导系统中应用较为成熟的RS232、RS422、RS485、CAN 等数据传输
方法传输带宽低、可靠性低、距离近并且引入电磁干扰等问题,将基于IEEE-1394b 的光
通信引入惯导系统。利用惯导系统中FPGA 资源配合物理层芯片和光电转化模块,搭建
基于IEEE-1394b 的数据传输系统。详细介绍了各个模块的工作流程,为满足数据传输特
殊需求对链路层请求方式和数据包进行惯导专用化改进。借助QuartusⅡ 集成开发环境
提供的SignalTapⅡ逻辑分析仪进行验证。结果表明,数据传输系统可以使用立即请求发
送广播形式的异步数据包,也可以进行点对点异步数据传输,实现了预期目标。该方法
不仅屏蔽了惯性导航系统的外界电磁干扰,还实现了惯导系统的大带宽、高可靠传输,
具有很高的工程应用价值。 相似文献
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基于FPGA设计的功能仿真和时序仿真 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了FPGA设计流程中的仿真应用;详细讨论了FPGA设计的功能仿真和时序仿真的各个步骤,重点阐述了仿真激励的添加方法和仿真库的编译等。 相似文献
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虚拟仿真系统是民用飞机系统正向设计及集成验证的重要工具,可有效降低物理测试成本,提升系统可靠性与安全性。针对民机系统仿真的异地协同和实时计算性能有限等问题,提出一种基于边缘计算的“云-边-端”仿真系统模型及分布式仿真物联网络的构建方法;设计了一种支持多元仿真节点间通过点-点、广播及订阅/发布模式进行数据交互的通用信息服务总线,构建了一种基于边缘计算环境的支持民机机载系统跨地域协同的通用仿真设计框架。针对B737-800的典型起飞场景建立分布式仿真原型系统,验证了所提出的仿真框架及分布式仿真系统的有效性。 相似文献
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在GPS/SINS组合导航系统的研究中,对基于位置,速度组合模式的研究相对成熟,而基于伪距,伪距率组合模式的研究相对较少。而基于伪距,伪距率的组合导航系统研究中又以协方差仿真居多,基于仿真数据和实测数据的研究更少。文章对基于伪距,伪距率的GPS/SINS组合导航系统进行仿真研究,建立了系统各模块的数学模型并进行Matlab仿真;然后,设定系统中各项参数,获得仿真数据;对同一组仿真数据进行基于伪距,伪距率和基于位置,速度的导航计算,并将计算结果对比研究。由实验结果可知:与基于位置/黻的组合模式相比,基于伪距,伪距率的组合模式具有更高的导航精度。 相似文献
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针对采用传统语言编程方法实现数学仿真存在效率低、可视性差等缺点,基于Matlab/Simulink动态仿真环境,使用模块图和编制S-函数相结合的方法,设计了SINS/GPS组合导航的仿真模型。SINS和GPS采用位置、速度综合模式,使用Kalman滤波技术。结果表明使用该仿真模型进行系统仿真简便、迅捷、可视性好、数据分析能力强,且其结构简单、参数修改方便,具有很大的工程使用价值和推广意义。 相似文献
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多传感器组合导航系统是组合导航发展的方向之一。针对复杂环境,多模型自适应算法可以较好地解决模型及参数不确定的问题;而多尺度融合算法将基于模型的动态系统分析与具有统计特性的多尺度信号变换方法相结合,可有效提高系统的滤波精度。为此,文章将多模型估计与多尺度滤波算法相结合构成多模型多尺度滤波算法,该算法用于多组合导航系统后,经仿真验证,相对于多模型或单模型多尺度滤波算法,系统的滤波精度明显提高。 相似文献
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基于LMI的组合导航多目标控制 总被引:2,自引:0,他引:2
针对模型不确定性和噪声非高斯容易导致Kalman滤波精度下降的问题,研究了一类组合导航系统的鲁棒H2/H∞多目标控制问题。将组合导航误差状态方程转化为不确定系统多胞型描述,基于线性矩阵不等式(LMI)将控制器存在条件转化为凸优化问题进行求解。系统的稳定性通过Lyapunov稳定性理论得到保证,通过H2和H∞控制达到抑制干扰的目的,通过保性能控制提高系统的快速性,而对于非零初始条件通过极点配置加速初始阶段的收敛。由仿真结果可以看出,该方法收敛快、鲁棒性强、精度较高。 相似文献
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基于置信度加权的组合导航数据融合算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对联邦滤波融合算法中由于模型量测噪声统计特性未能被准确描述导致其子滤波器误差变大,进而导致联邦滤波估计出现偏差的问题,为了改进联邦滤波融合方法,将模糊自适应卡尔曼滤波方法和置信度加权方法与联邦滤波融合方法相结合,应用于组合导航系统。该方法首先将模糊自适应卡尔曼滤波方法应用于各子滤波器,使其能够跟踪真实量测噪声统计特性。然后通过模糊方法计算得到各子滤波器的置信度,进而得到联邦滤波器的置信度,再由得到的置信度对各子滤波器及联邦滤波器输出进行加权,得到最终的全局输出。对车载组合导航系统的仿真结果表明,这种算法对量测噪声具有较强的自适应性,能够抑制置信度低的子滤波器在融合系统中所占的权重,提高联邦滤波融合算法的精度,是一种可行的车载组合导航数据融合算法。 相似文献