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机载合成孔径雷达(SAR)运动补偿用位置姿态系统(POS)的定位精度直接影响SAR成像的效果。为进一步提高POS的导航精度,提出将模型预测滤波(MPF)与扩展卡尔曼滤波(EKF)相结合的方法应用于POS中。该方法不需要假设模型误差为高斯过程,并能够在线实时估计并修正系统模型,有效解决了MPF算法与系统模型不完全兼容的问题。飞行试验结果表明,该方法的收敛速度和滤波精度均明显优于目前工程应用中的KF和EKF,特别是大大提高了POS的定位精度;同时该算法与线性滤波KF的计算量相当,更好地满足了工程应用对导航精度和实时性的要求。 相似文献
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基于SVD的R-T-S最优平滑在机载SAR运动补偿POS系统中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
机载合成孔径雷达(SAR)运动补偿用位置姿态系统(POS)的导航精度直接影响SAR成像的效果。为进一步提高POS的导航精度和数值稳定性,提出将基于奇异值分解(SVD)的Rauch-Tung-Striebel(R-T-S)最优固定区间平滑应用于POS后处理中。在基于SVD的前向卡尔曼滤波(KF)的基础上,进行了基于SVD的后向R-T-S最优固定区间平滑,获得位置、速度和姿态的最优估计。该方法将原算法中均方误差阵进行奇异值分解,不仅具有很好的数值稳定性和鲁棒性,而且避免了矩阵的求逆。半物理仿真结果表明,该方法在导航精度和数据平滑度上明显优于目前工程中应用的KF,是一种有效的事后处理方法。 相似文献
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为了改善磁悬浮反作用飞轮制动过程的动态性能和转速过零特性,提高飞轮的输出力矩精度,提出一种磁悬浮反作用飞轮速率模式非线性协同控制方法。首先建立包含电机和功率变换器的飞轮系统状态空间平均模型,然后基于飞轮系统的状态空间平均模型设计了加速和制动运行的协同控制律,并对控制律中的不确定扰动力矩项进行符号化处理,以提高控制系统抑制力矩扰动的动态响应速度。仿真和实验结果表明,该控制方法改善了转速过零特性,增强了飞轮对随机力矩扰动的鲁棒性,提高了制动控制的准确性,飞轮输出力矩精度达到6.2×10-4N·m。 相似文献
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一种组合导航系统快速滤波方法及半物理仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
在利用卡尔曼滤波器对数据进行处理时,协方差矩阵的预报运算过程需要的计算量最大,每一步迭代的计算量与n3(n为状态矢量维数)成正比,约占整个卡尔曼滤波过程70%的CPU时间.协方差阵预报计算过程中,数据输入输出所需要的传递工作量也最大.由于微小型飞行器导航系统采用小体积、低功耗、低成本的微处理器作为导航计算机,为了保证导航实时性的要求,提出了一种降维滤波器加矩阵外积法的快速滤波方法来减少MIMU(Micro Inertial Measurement Unit)/GPS(Global Positioning System)/MMC(Micro Magnetic Compass)组合导航滤波算法的计算量,以提高算法的实时性.半物理仿真试验结果表明:此种算法不仅可以提供较为满意的导航精度,而且大大减小了计算量,提高了系统的实时性. 相似文献
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由于快速性的要求,微小型无人机不经过地面精确初始对准就升空作业,因此MIMU(Micro Inertial Measurement Unit)空中对准在大失准角下进行. 为了提高微小型无人机空中的反应速度和作业精度,把非线性误差部分作为状态变量,建立MIMU在大方位失准角下无需小角度近似的空中对准的线性模型,同时为解决噪声不确定导致滤波器发散的问题,提出将AKF (Adaptive Kalman Filter)应用在GPS(Global Positioning System)辅助MIMU的空中对准中,半物理仿真结果证实其取得了比基于非线性误差模型的EKF(Extended Kalman Filter)精度高且速度快的结果,不仅使MIMU的方位失准角由60° 快速下降到2° 左右,且所需时间仅为EKF的67%. 相似文献
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设计并制作了3种新型的复合材料吸能圆管薄弱环节,即内倒角、花冠型和端部开缝的薄弱环节.通过准静态轴向压溃试验研究了这3种薄弱环节对复合材料圆管耐撞性的影响,并将试验结果与不含薄弱环节及含外倒角薄弱环节的试验结果进行对比,以评估这些薄弱环节的引发效能.研究表明:外倒角、内倒角、花冠型和端部开缝薄弱环节都能有效改善复合材料圆管的耐撞性能;内倒角与外倒角薄弱环节具有相同的引发效能;花冠型和端部开缝薄弱环节的引发效能均优于外倒角薄弱环节.由于端部开缝薄弱环节加工简便,故它具有更好的工程应用前景. 相似文献
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Aimed at low accuracy of attitude determination because of using low-cost components which may result in non-linearity in integrated attitude determination systems, a novel attitude determination algorithm using vector observations and gyro measurements is presented. The various features of the unscented Kalman filter (UKF) and optimal-REQUEST (quaternion estimator) algorithms are introduced for attitude determination. An interlaced filtering method is presented for the attitude determination of nano-spacecraft by setting the quaternion as the attitude representation, using the UKF and optimal-REQUEST to estimate the gyro drifts and the quaternion, respectively. The optimal-REQUEST and UKF are not isolated from each other. When the optimal-REQUEST algorithm estimates the attitude quaternion, the gyro drifts are estimated by the UKF algorithm synchronously by using the estimated attitude quaternion. Furthermore, the speed of attitude determination is improved by setting the state dimension to three. Experimental results show that the presented method has higher performance in attitude determination compared to the UKF algorithm and the traditional interlaced filtering method and can estimate the gyro drifts quickly. 相似文献