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921.
介绍了一种自动化的频率计量测试系统。该系统由频标比对器、E324计数器和Apple-ⅡPlus型八位微机组成。本文着重分析其软件功能。该软件使系统既能自动进行数据采集、处理、计算,又能绘制高分辨图形。全套程序采用BASIC语言编写和技巧连接。该系统操作方便,能够满足全部测试要求,并得到良好的结果。 相似文献
922.
一种组合导航系统快速滤波方法及半物理仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
在利用卡尔曼滤波器对数据进行处理时,协方差矩阵的预报运算过程需要的计算量最大,每一步迭代的计算量与n3(n为状态矢量维数)成正比,约占整个卡尔曼滤波过程70%的CPU时间.协方差阵预报计算过程中,数据输入输出所需要的传递工作量也最大.由于微小型飞行器导航系统采用小体积、低功耗、低成本的微处理器作为导航计算机,为了保证导航实时性的要求,提出了一种降维滤波器加矩阵外积法的快速滤波方法来减少MIMU(Micro Inertial Measurement Unit)/GPS(Global Positioning System)/MMC(Micro Magnetic Compass)组合导航滤波算法的计算量,以提高算法的实时性.半物理仿真试验结果表明:此种算法不仅可以提供较为满意的导航精度,而且大大减小了计算量,提高了系统的实时性. 相似文献
923.
由于快速性的要求,微小型无人机不经过地面精确初始对准就升空作业,因此MIMU(Micro Inertial Measurement Unit)空中对准在大失准角下进行. 为了提高微小型无人机空中的反应速度和作业精度,把非线性误差部分作为状态变量,建立MIMU在大方位失准角下无需小角度近似的空中对准的线性模型,同时为解决噪声不确定导致滤波器发散的问题,提出将AKF (Adaptive Kalman Filter)应用在GPS(Global Positioning System)辅助MIMU的空中对准中,半物理仿真结果证实其取得了比基于非线性误差模型的EKF(Extended Kalman Filter)精度高且速度快的结果,不仅使MIMU的方位失准角由60° 快速下降到2° 左右,且所需时间仅为EKF的67%. 相似文献
924.
在迭代最近等值点ICCP(Iterative Closest Contour Point)算法的地形辅助导航中,利用单纯形优化方法实现对最优航迹的估计,但在匹配中往往得到的只是局部最优解,导致误匹配发生,严重时导致匹配发散.以ICCP算法为研究对象,研究并建立了ICCP方法的误匹配判断准则,以减小误匹配误差的影响和提高匹配精度.利用概率数据关联建立ICCP算法的误匹配判断准则,仿真结果表明,与无误匹配方法匹配结果相比,提高了其收敛性和精度;与 M/N 方法相比,降低了误匹配概率的30%,提高了导航的精度和算法的稳定性. 相似文献
925.
阐述基于模糊优化算法的导航系统惯性元件误差补偿方法.该方法的基本思想是将遗传算法与模糊逻辑推理相结合,保留遗传算法的强全局搜索能力,把隶属函数作为遗传的个体通过选择、交叉及变异等遗传操作使模糊规则得到进化,实现模糊规则的在线优化,进而根据优化了的模糊规则,再对遗传操作及参数在线进行调整,从而进一步优化模糊规则,使得模糊控制系统具有良好的"自进化"能力.仿真结果表明,该模糊优化算法对导航系统惯性元件的误差补偿是可行的,而且是有效的,具有一定的实用价值. 相似文献
926.
针对飞航导弹惯性导航系统(INS,Inertial Navigation System)单独使用时存在位置和速度估计误差发散的问题,在不需要弹目距离信息的情况下,提出了一种基于对航路上单个已知地标连续、被动观测的INS误差修正方法.根据导弹与地标间的相对运动关系,采用虚拟视线交会的方法,将问题转化为多虚拟地标协同定位导弹问题.在此基础上,利用最小二乘思想,实现了导弹位置的有偏估计.以估计得到的有偏位置信息和基于大气系统得到的INS速度误差大小作为观测量,应用考虑系统误差估计补偿的卡尔曼滤波,实现了导弹位置和速度的无偏估计.仿真结果验证了方法的有效性. 相似文献
927.
航天飞行器需要满足长时间待机、长轨迹飞行及高准确入轨的要求。新一代运载火箭从单一的惯性平台导航方式,改进为多套捷联惯组冗余制导方式。火箭飞行时,其中一套惯组作为主份,控制火箭飞行,其它惯组则处于热备份状态,参与冗余判断,并在主份出现故障时接管其工作。这就要求在火箭飞行前,需对冗余惯组之间的初始角度差进行现场标定。提出了利用光电测角技术原理,对冗余惯组之间的初始安装相对角度差进行测量,论述了标定方法及测量设备的研制方案,并对测量结果进行解算和原理验证,试验表明其具有测量原理正确、测试结果准确以及可操作性强等优点。 相似文献
928.
929.
930.
为补偿MEMS陀螺随机漂移,采用时间序列分析法对其进行自回归滑动平均(ARMA)模型辨识,提出一种滑动平均(MA)参数估计的新方法。先将陀螺随机漂移建模为带观测噪声的ARMA模型,在估计出自回归(AR)部分的参数后,针对AR滤波后的残差,推导出一种方差小的MA自协方差估计值,并将该估计值作为输入,利用Gevers-Wouters(GW)算法估计出MA部分的参数。仿真结果表明,MA参数估计精度得到提升的同时,参数估计可靠性也得到了增强。MEMS陀螺的随机漂移补偿实验进一步验证本文所提算法的补偿精度高于改进前。 相似文献