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针对我国高分辨率空间对地观测专项的发展需求,文章在星载多普勒无线电定轨定位(Doppler Orbitography and Radio-positioning Intergrated by Satellite,DORIS)系统的实时定轨算法和流程验证基础上,进行了应用背景限制下的模型简化研究,用数字信号处理器(DSP)实现并验证了其星载实现的可行性和有效性。首先介绍法国星载实时定轨软件(DORIS Immediate Orbit Determination by Embarked,DIODE)及定轨原理,给出星载实时定轨算法的流程。通过网站下载的DORIS接收机搭载星数据,对星载多普勒实时定轨算法的观测量修正部分和卡尔曼滤波定轨算法进行验证。针对星载实现的计算简化要求,对算法中计算量较大的地球非球形引力摄动和章动模型进行研究,对比不同模型复杂度对定轨结果的影响,为定轨算法模型的选取提供依据。最后将移植到DSP的程序运行结果与个人计算机下的仿真结果进行了对比,验证其星载实现满足精度要求,同时运行时间满足实时性要求。对如何提高实时定轨算法的性能,文章给出了后续应用的改进方向。 相似文献
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组合导航卡尔曼滤波对姿态角进行修正时,将惯导的平台角误差近似为姿态误差,会带来较大的数学模型误差,从而影响测姿精度。通过分析组合姿态算法中姿态作为量测信息时平台角误差与姿态角误差物理意义的不同,得到了两者的转换关系,从量测矩阵修正和观测值预处理两个方面对原有的姿态组合算法进行改进,有效降低了数学模型误差。仿真结果表明,改进后的姿态组合算法误差状态估算更加精确,能够有效地提高组合导航的测姿精度。 相似文献
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精确的飞机检测与追踪方法可以有助于提升我国军事实力,但是目前对小目标飞机进行有效追踪方法较少。基于深度学习的目标追踪方法较传统的方法性能更佳优越,因此针对传统方法对于小目标追踪性能不佳,本文提出了一种基于YOLOv3以及卡尔曼滤波器的飞机追踪方法以获得更好的追踪性能,该算法首先通过改进的YOLOv3算法对视频中的图像进行检测,在识别到视频中的飞机之后,通过卡尔曼滤波器对飞机的运动轨迹进行预测,并通过匈牙利算法进行数据关联。实验结果显示,该算法对小尺度飞机的检测性能较传统的YOLOv3有接近5%的提升,且对飞机的追踪效果精度高且实时性能,具有较高的军事应用价值。 相似文献
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