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针对低成本皮纳卫星姿态确定系统在质量、体积、计算量以及能耗等方面的限制问题,本文基于区间分析理论提出了卫星姿态区间化描述方法并建立了运动学区间化方程,提出了基于盒粒子滤波(BPF)的皮纳卫星姿态确定算法。该算法首先采用双矢量算法对太阳敏感器和磁强计得到的量测进行姿态解算,并将解算出的姿态四元数作为伪量测值输入传递给BPF,从而降低敏感器噪声对估计精度的影响。仿真实验表明,相比于传统粒子滤波的姿态确定算法,本文所提出的BPF姿态确定算法能够在保证姿态确定精度的同时大幅缩短算法运行时间。 相似文献
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基于SAR图像匹配结果可信度评价的INS/SAR自适应Kalman滤波算法 总被引:1,自引:1,他引:0
在惯性导航系统(INS)/合成孔径雷达(SAR)组合导航系统中,SAR图像易受斑点噪声的影响,图像匹配的精度对整个导航系统精度的影响十分明显,能够准确地分析SAR图像匹配过程中的误差特性,利用有效的图像匹配信息辅助INS进行组合定位尤为重要。针对上述问题,在加权Hausdorff距离匹配算法的基础上,对影响SAR图像匹配精度的因素进行了分析,提出了一种基于模糊推理的匹配结果可信度评价准则,经过可信度筛选,将有效的匹配信息与INS进行组合;对合理范围内的匹配误差变化引起量测噪声统计特性发生变化,进而导致Kalman滤波精度下降的问题,研究采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法对量测噪声方差阵进行动态调整,使其更加接近系统的当前状态。搭建仿真验证平台对所提算法进行了验证,结果表明,该算法能够在合理的匹配误差范围内,有效地筛选出可信的图像匹配结果,相比常规Kalman滤波算法,显著地提升了INS/SAR组合导航系统水平方向的定位精度。 相似文献
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边缘检测是图像处理领域中最重要的关键技术之一。针对经典边缘检测算法抗椒盐噪声性能较差及阈值选取适应性不强等问题,提出了一种基于Canny的算法架构,结合自适应中值滤波(Adaptive Median Filtering,AMF)、大津法(Otsu)以及最大熵法(Maximum Entropy Method,MEM)的改进图像边缘检测算法。该算法首先结合改进自适应中值滤波对图像降噪,从而在保留图像细节的同时较好地滤除了椒盐噪声干扰。而后利用基于Otsu和MEM提出的改进双阈值选取方法,获取自适应的高低阈值对图像边缘进行检测,边缘检测准确度可以达到96%以上。实验结果表明,本文算法在椒盐噪声干扰下针对背景复杂的图像有更好的边缘检测效果。 相似文献
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为了解决遮挡情况下的实时定位问题,美国提出了Micro-PNT方案,我国也提出了定位导航授时微终端(Micro Positioning Navigation and Timing Terminal,MPNTT)方案。定位导航授时微终端集成了卫星导航系统、微惯性测量单元、微型原子钟及处理器系统,可为终端用户提供精确可用、完好及时、连续安全的定位导航服务。介绍了一种用于定位导航授时微终端的SoC系统设计,其包括了基于SoC FPGA的硬件设计和基于GNSS/MIMU的组合导航滤波算法。SoC系统集成了FLASH、SSRAM等存储芯片,通过RS422、RS232、CAN等通信接口接收GNSS、MIMU及外源传感器信息,并在ARM核中完成组合导航算法,以得到导航结果。SoC芯片单片实现了ARM与FPGA的功能,系统集成面积满足小型化需求,为后续移植为ASIC芯片提供了基础。对组合导航滤波算法进行嵌入式软件移植并测试,结果表明:SoC系统单次惯导解算时间为7ms,实测与仿真输出的导航位置差距在0.05m以内,俯仰角差和横滚角差在0.005°以内,航向角差在0.05°以内。本文设计的SoC系统高精度、集成化、可扩展,满足了微终端的要求。 相似文献
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