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编队卫星是重要的空间设施,为保证编队卫星在空间复杂环境中的工作效率,需对编队卫星的工作原理、状态进行分析。以三星编队的海洋定位卫星为例,由于该编队卫星工作状态常受到星间基线、目标源位置、卫星高度等多种因素的制约,易造成定位模糊等问题。在评价海洋定位卫星性能方面,传统的方法主要着眼于定位精度,而忽略了定位迭代解算时间这一指标,而在特定的场景下(海上搜救、抢险救灾),较短的解算时间可以迅速找出目标源的概略位置。通过分析海洋定位卫星的时差测量定位原理,对定位误差精度进行了分析,提出水平精度因子(HDOP)和最小二乘迭代结合的评价方法,分析了影响卫星性能的因素,包括目标源相对几何位置、卫星高度及卫星几何构型等方面的影响。仿真结果表明:本文的设计可以提高卫星的定位效果,为定位卫星的参数设定提供参考。 相似文献
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考虑了在外弹道测量中由于定位的测量误差(主要指常值误差)而带来的测速折射修正的误差。从折射修正的原理出发,推导了该项误差的表现形式。理论分析与仿真计算表明,在高准确度测量定轨中该项误差是不能忽略的。给出了扣除该误差的方法,以利于在数据处理中来消除该项误差,从而可提高定轨的准确度。 相似文献
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随着城市智能化的发展, 基于WiFi接收信号强度(RSS)的指纹室内定位服务受到社会的广泛关注。深度学习技术是利用RSS信号获得高室内定位性能的一种重要手段, 但其易遭受对抗样本攻击, 给定位系统带来严重安全隐患。为此, 提出了一种抵御对抗样本攻击的基于深度学习的RSS指纹室内定位方法(AdvILoc)。该方法基于图像识别领域对抗样本防御方法的研究和分析, 结合室内RSS指纹数据特征单一且高维的特点, 通过在RSS指纹室内定位深度学习模型中添加池化层、全连接层, 以及满足差分隐私的噪声层来抵御对抗样本攻击, 解决了基于深度学习的室内定位模型易过拟合且泛化能力不高的问题。通过添加Dropout层, 以及设计模型参数正则化方法, 提高模型抵御对抗样本攻击的鲁棒性。在2个真实RSS指纹室内定位数据集上的实验结果表明:与已有基于多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)的RSS指纹室内定位方法相比, 所提方法在保证时间开销和基本不影响定位模型性能的情况下, 提高了模型抵御对抗样本攻击的鲁棒性;在满足l 2范式规范的C&W攻击下, 随着攻击大小不断增大, 模型的定位准确率下降也更平稳。 相似文献
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精密单点定位(PPP)时间比对数据会受到观测噪声的影响,因此对时间比对数据进行消噪是一项重要工作。提出一种基于经验模分解(EMD)的PPP时间比对数据消噪方法,并将该方法与Vondrak滤波方法的消噪效果进行对比。结果表明,两种方法的消噪效果相当,均能有效滤除PPP时间比对数据中的随机噪声,明显改善时间比对的稳定度。 相似文献
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卡尔曼滤波的极坐标算法及应用 总被引:3,自引:1,他引:3
介绍了极坐标下卡尔曼滤波算法,给出模型的推导过程及卡尔曼滤波的标量计算式,并给出了空舰攻击中目标速度的计算方法.实践证明该算法是一个收敛快、精度较高的算法. 相似文献