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491.
利用目标信号估计目标角度会受到主波束干扰的影响,解决该问题的一个办法就是综合多个传感器的数据。自适应单脉冲多信号分类(MUSIC)算法可以在干扰中区辨出目标方位角估值和俯仰角估或真实频谱。但在进行目标识别和分类时,仅依靠这种算法不能得到理想的误差概率。通过综合综合导航系统(INS)和单脉冲雷达的方位与俯仰信号,能提高精确检测目标位置的概率。设计AIMS算的目的是进行目标瞄准,并综合自适应INS系统、四孔径单脉冲雷达和空时自适应信号处理器的信号。自适应INS系统不断测量地基目标的位置变化;四孔径单脉冲雷达用MUSIC算法自适应地降低主波束干扰,实现可靠的角度估计;空时自适应处理机(STAP)则将目标从杂波中分离出来。结果表明,AIMS算法有效地综合了传感器数据。并提出了识别正确目标信息的效率。 相似文献
492.
基于置信度加权的组合导航数据融合算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对联邦滤波融合算法中由于模型量测噪声统计特性未能被准确描述导致其子滤波器误差变大,进而导致联邦滤波估计出现偏差的问题,为了改进联邦滤波融合方法,将模糊自适应卡尔曼滤波方法和置信度加权方法与联邦滤波融合方法相结合,应用于组合导航系统。该方法首先将模糊自适应卡尔曼滤波方法应用于各子滤波器,使其能够跟踪真实量测噪声统计特性。然后通过模糊方法计算得到各子滤波器的置信度,进而得到联邦滤波器的置信度,再由得到的置信度对各子滤波器及联邦滤波器输出进行加权,得到最终的全局输出。对车载组合导航系统的仿真结果表明,这种算法对量测噪声具有较强的自适应性,能够抑制置信度低的子滤波器在融合系统中所占的权重,提高联邦滤波融合算法的精度,是一种可行的车载组合导航数据融合算法。 相似文献
493.
494.
495.
496.
497.
针对包含预滤波器的GNSS/INS非相干超紧组合架构,提出了一种基于预滤波器的两级AIME慢变故障检测方法。该方法首先基于预滤波器构建第1级AIME检测,并设计了关于第1级AIME检测统计量的检测量Kalman滤波器。在发生慢变故障时,第1级AIME故障检测统计量存在递增趋势。对于检测量Kalman滤波器而言,这种递增趋势也可视作一种慢变故障。以检测量Kalman滤波器为基础,构建了第2级AIME检测算法,以达到减小故障检测时间的目的。在单星和两星伪距慢变故障场景下,进行了仿真与对比分析。仿真结果表明,所提方法能够正确识别故障卫星并且可以显著减小慢变故障的检测时间。对于小变化率的慢变故障,所提方法在检测时间上的优势更加明显。 相似文献
498.
用GPS信息的惯导快速对准方法 总被引:4,自引:0,他引:4
如何快速、准确地完成惯导系统的初始对准一直是惯导系统研究的关键技术,方位对准精度和对准时间的矛盾至今未能很好地得到解决。为解决这一问题,本文提出了双全球定位系统(GPS)同惯性导航系统(INS)进行深组合的方法。仿真结果表明,该方法使方位对准时间缩短为不到2min,精度达到14.67(″),较好地解决了方位对准问题,同时也提高了导航精度。 相似文献
499.
SINS空中初始对准滤波器的设计 总被引:8,自引:0,他引:8
论述了一种捷联惯导系统(SINS)空中对准的方法,它通过适当地增加卡尔曼滤波器系统方程中的白噪声来补偿由模型简化而带来的系统噪声,并通过大幅度的机动来克服外界环境的干扰。仿真表明,它不仅能在较短的对准时间内获得高对准精度,而且对系统噪声和环境噪声有很强的鲁棒性。 相似文献
500.
空空导弹动基座低成本传递对准技术研究 总被引:6,自引:0,他引:6
针对空空导弹的特点,采用低成本惯性器件实现其动基座对准,文中重点研究了主惯导为平台式的惯导系统,子惯导为捷联式的惯导系统的传递对准原理和精度计算方法;建立了传递对准数学模型,进行了仿真研究;给出了具有实际参考价值的对准方案 相似文献