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171.
172.
为了提高惯性/卫星深组合导航系统的滤波性能,在抗差自适应滤波算法的
基础上,研究了一种优化抗差自适应滤波算法。该算法通过比较实际预测残差协方差矩
阵和理论协方差阵的差值来生成自适应因子,从而优化抗差自适应滤波。将所研究的算
法应用于惯性/卫星深组合导航系统, 在高动态环境下进行仿真验证, 并与常规卡尔曼
滤波、抗差自适应滤波进行比较。结果表明,优化算法能有效地控制观测异常和动态模
型异常对状态参数估值的影响,所得组合导航位置误差和速度误差明显减小,提高了组
合导航系统的滤波精度。 相似文献
173.
民用飞机的救生筏是飞机应急着陆时使用的一种救生设备,需要有专门的储存箱来存放。详细地阐述了救生筏安装的适航要求,同时结合具体型号,以客舱天花板式储存箱为例,对救生筏储存箱的设计思路进行了探讨,并对其进行了人机功效分析。 相似文献
174.
论述了球铰接杆式支撑臂的组成和主要构型参数。利用有限元分析软件建立了球铰接杆式支撑臂有限元模型,进行了模态分析并与试验结果进行了对比,验证了模型的正确性;分析了单元段跨距、套筒半径、横向框架边数和斜拉索预紧力对支撑臂性能的影响。结果表明单元段跨距的增加有利于支撑臂总体性能的提升,而套筒半径和横向框架边数的增加能提高支撑臂刚度但同时增加了系统总质量。斜拉索预紧力应从最小允许预紧力和球铰取得最大刚度值时对应的预紧力中选取较大值。分析结果为支撑臂的工程设计提供了依据。 相似文献
175.
针对卫星通信中传统载波频偏估计算法精度低的问题,提出一种新的频偏估计方法。该方法首先利用传统方法在解调前端进行初始频偏估计,然后充分利用译码信息对残留频偏进行进一步估计和补偿。仿真结果表明,该方法可有效抑制传统频偏估计方法带来的残留频偏的波动,减少残留频偏对系统性能的影响,提高了系统译码性能,降低了解调门限,在不占用系统频带的同时,提高了系统功率利用率。 相似文献
176.
组合航天器转动惯量在轨两步辨识标定 总被引:1,自引:0,他引:1
在轨辨识转动惯量参数是主动航天器与非合作空间目标构成组合体后实现高精度姿态控制的重要前提,文章提出了一种两步在轨辨识组合航天器转动惯量参数的方法。第一步以航天器本体坐标系滚动轴转动惯量为基准将转动惯量矩阵归一化,得到特殊的转动惯量比矩阵,建立与其相关的姿态动力学模型,提出了基于扩展卡尔曼滤波的在轨辨识算法,基于星上陀螺角速率测量信息在100s左右辨识出所有转动惯量比参数,克服了由于模型简单导致转动惯量信息辨识不完整的缺点;第二步基于第一步辨识得到的转动惯量比参数,采用最小二乘算法辨识得到滚动轴转动惯量值,计算量小,消耗能量少。最后给出仿真算例,辨识精度基本在1|之内,验证了方法的有效性。 相似文献
177.
对“嫦娥二号”(CE-2)卫星进入环绕日地拉格朗日L2点的李萨如轨道后卫星喷气卸载所产生的影响进行了研究.提出了一种利用光压力矩辅助卫星太阳电池翼角度调整进行角动量管理的方法.在轨试验表明,太阳光压强度足够对飞行在L2点环绕轨道上的CE-2卫星进行角动量管理,可以大幅度减少动量轮在轨喷气卸载的次数,有利于CE-2卫星的轨道维持. 相似文献
178.
为了增强多目标粒子群优化算法的收敛性与多样性,提出一种改进的多目标粒子群算法.采用Kent映射对种群进行初始化,并将目标空间均匀划分为若干扇形区域;基于一种新的多样性和收敛性判定标准,选取合适的收敛性最优解和多样性最优解,并提出一种改进的粒子群更新公式进行全局搜索;采用聚类算法对外部种群与坐标轴夹角进行分析,维护外部种群.通过标准测试函数的仿真实验,与多目标优化算法基本MOPSO(Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm)和NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)进行对比,结果表明了该改进算法的有效性. 相似文献
179.
针对民用飞机中广泛采用的双梁式机翼结构,以机翼结构纵向构件(长桁)和横向构件(翼肋)的数量为参数生成机翼CAD模型,然后基于Patran的PCL(Patran Command Language)语言,根据整体模型分割、局部模型编号、局部网格控制、整体有限元生成的思路,实现了以纵向和横向构件的数量变化为基础自动进行机翼结构有限元模型的构建及分析,并将上述流程集成到机翼结构的布局优化中.最后参照某大型民用飞机的机翼外形尺寸建立了CAD模型,以机翼的静强度、刚度和蒙皮稳定性为约束,以机翼结构质量最低为目标,对上、下蒙皮长桁和翼肋数量进行了优化.优化后的布局使机翼结构质量降低了10.1%,表明了布局优化方法的有效性和可行性. 相似文献
180.
基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波 总被引:1,自引:0,他引:1
为了进一步增强去噪时对图像细节的保护能力,并同时提高算法实时性,提出了基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波算法,该算法首先将待处理图像像素转化为量子叠加态,然后依据量子测量原理对此叠加态进行量子测量,最后将测量后的坍缩态转化为输出图像.该算法使用双量子比特态来描述单像素,拓展了单量子比特态与单像素的对应关系.双量子比特态的4个叠加基态增加了被描述像素的信息量,可以更精确地对像素进行操作.该算法根据噪声特点设计双量子比特态的概率密度公式,并根据测量坍缩态自适应地调整滤波窗口尺寸.实验证明,该算法与标准中值滤波和经典自适应中值滤波相比,具有更好的综合滤波能力,既可以有效地滤除噪声点,很好地保护图像细节,又具有很好的实时性. 相似文献