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171.
用加权几何精度因子选星的GPS抗多径定位方法 总被引:2,自引:0,他引:2
宋茂忠 《南京航空航天大学学报》2000,32(5):510-515
在GPS(Global positioning system)中普遍用几何精度因子(Geometric dilution of precision,GDOP)来选星,但对近距差分GPS,多径干扰已变成了主要误差源,传统的GDOP值选星不是最佳的。为减小多径误差,文中提出了一种新的加权GDOP值选星方法。在仿真验证过程中,分析了多径的几何传播机理,并考虑了抗多径天线的抑制效应。仿真结果表明,用加权G 相似文献
172.
提出了一种捷联惯性/天文/雷达高度表的弹道导弹组合导航方法。针对传统SINS/星敏感器组合无法从根本上解决惯导速度位置误差发散的问题,引入RA测量数据,以海拔计算高度与海拔观测高度的差值作为新的量测量,并推导了全微分方程,结合姿态误差角建立4维观测模型,针对弹道中段导航,以SINS误差方程作为系统状态模型,通过扩展卡尔曼滤波(EKF)进行组合导航解算。仿真结果表明,当SINS精度为惯导级、星敏感器测量精度10″、RA测量精度50 m时,经过1 810 s的飞行,再入点时刻速度误差小于1 m/s、圆概率误差(CEP)为1.2 km,比传统SINS/CNS方法速度和位置误差分别减小了76.1%和65.0%。 相似文献
173.
当前火星探测器环绕段的导航信息主要依赖地面深空探测网提供,基于光学成像的导航方式尚不能提供较高的导航精度。因此提出一种应用相对测量的探测器实现火星环绕段的自主导航。两颗编队飞行的探测器进行相对测量,观测信息为探测器之间的相对视线矢量(LOS)。同时利用主星的星敏感器确定星体在惯性空间的姿态,将观测信息转换至惯性系下获得简化的观测方程,使用扩展卡尔曼滤波器(EKF)对卫星的轨道进行确定。介绍了具体导航方案的实现方法和技术细节,使用粒子群优化方法(PSO)对模型设计的相关参数进行优化,导航精度得到明显提高。实现位置确定精度10 m,速度确定精度0.01 m/s。为设计最优的编队导航系统参数提供了有效思路。 相似文献
174.
谢义成 《南京航空航天大学学报》1988,(Z1)
本文以PN-01型制导陀螺平台系统为对象,对其横滚通道和俯仰通道的随机漂移进行了数据采集和平稳化处理,并建立了随机数学模型。模型残量检验表明,所建立的平台系统随机漂移数学模型是适用的。从而为今后进一步改善平台系统的精度提供了必要的数学模型。 相似文献
175.
本文研究了分布式卡尔曼滤波器在GPS/INS组合导航系统中的应用。给出了系统的结构框图和动态方程,设计一个分布式卡尔曼滤波器,并进行了计算机误差模拟分析。结果表明;采用分布式卡尔曼滤波器的组合系统可减少计算时间,且导航位置误差小于15m。 相似文献
176.
全球尺度高时空分辨率海面风场探测是当前全球气象研究及预报预测领域的关注热点之一,传统海面风场探测技术存在测量区域有限,且受天气环境限制明显等问题.基于全球导航卫星系统-反射(GNSS-R)测量技术风速反演原理,以捕风一号1级数据产品为输入,欧洲中期天气预报中心再分析风速数据为参考风速,采用地球物理模型函数(GMF)方法... 相似文献
177.
地球是月球上可视半径最大的天体,且在天球上运动范围较小,不存在升降现象.当月球车在月球对地面区域活动时,利用地球敏感器对地球成像可实现月球车长期自主天文导航.地球图像地心位置提取是利用地球敏感器进行天文导航的关键技术之一,直接决定了地球敏感器的观测精度.本文通过研究地球敏感器镜头投影模型分析地球成像规律,提出一种不受地相变化约束的地球敏感器图像地心位置提取算法,采用取半搜索法和循环搜索法两步实现地球真实边缘线的充分筛选,并基于此拟合地心位置.半物理仿真实验校验结果表明,本算法能针对不同地相图像有效提取地球中心,外符合平均精度约为9.78"~16.68",在实验条件随机改变的情况下,地心位置外符合精度标准差互差最大不超过0.98". 相似文献
178.
摘要: 白昼恒星探测技术是船载星光定向仪海上应用的关键技术之一.本文基于实测星图给出白昼恒星探测技术的理论公式和实现方案.该技术针对实测红外星图中的背景噪声、伪星点、坏像素、对灰度背景的适应性问题,分别设计星图滤波算法、多帧伪星点剔除算法、坏像素索引表以及多梯度渐进积分时间调整算法.通过外场观星和组合导航实验验证该技术的有效性和精度. 相似文献
179.
180.
智能导弹等智能化飞行器在快速跨域、高速机动飞行时,由于传感器切换、外形改变等因素,会对组合导航信息融合系统引入随机非Gauss噪声等影响,离线优化的参数往往不能满足滤波器精度的需求。自适应网络模糊推理系统ANFIS是一种将人工神经网络和模糊推理技术相结合而成,符合人类认知特点的决策方法,它可以对导航数据进行学习,实现智能决策、实时修改滤波器内部参数,对滤波器进行优化。仿真结果表明,基于ANFIS优化的智能导航自适应滤波算法可以有效减少噪声和干扰带来的影响,提高导航精度。 相似文献