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81.
Kalman滤波技术在磁航向和捷联惯性组合系统初始对准中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
研究了磁航向和捷形惯性组合系统初始对准的设计方法。该方法能在初始对准过程中用卡尔曼滤波器估计出陀螺仪的随机常值漂移,从而提高了系统的对准精度。文中给出了系统的状态方程和测量方程,建立了完全闭环控制的卡尔曼滤波器,最后给出了二组不同条件下的模拟结果。 相似文献
82.
83.
介绍了建立在差分GPS和航位推算(DR)组合基础上的低成本陆地车辆跟踪与监视系统.从低成本角度出发,文中提出了采用单方向通讯数据链的新方案。为了保证定位精度,给出了差分GPS算法,并且详细研究了一个8状态的Kalman滤波器.最后使用两台C/A码GPS接收 机进行野外跑车试验.结果表明,差分定位精度小于5m. 相似文献
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
85.
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
86.
针对飞行器在高速飞行时受气流干扰、惯性数据易发散等问题,从传感器数据融合角度出发,提出了通过无迹卡尔曼滤波(UKF)融合嵌入式大气数据观测系统(FADS)和惯性导航系统(INS)估计飞行器实时大气数据的算法。算法使用高维度非线性方程对惯性系统和大气系统间的关系建模,结合FADS与INS的数据,计算飞行器速度和高度,进而估算出攻角、侧滑角等参数。实验结果显示,与INS直接解算、扩展卡尔曼滤波(EKF)融合等原有估计方法相比,文章所述的算法在估计精度和系统稳定性方面均有所提高。 相似文献
87.
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
88.
89.
90.
通过研究BL-代数的implicative滤子的等价条件,得到了normal滤子与implicative滤子之间的关系,并给出了两个公开问题"一个normal滤子在什么合适条件下成为fantastic滤子?"和"在什么合适的条件下,normal滤子的拓展性成立?"结论成立的一种条件。 相似文献