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231.
针对双频多星座全球卫星导航系统提供垂直引导服务的先进接收机端完好性监测技术(ARAIM)是当前完好性研究的重要热点之一,完好性支持信息(ISM)是实现ARAIM可用性的核心内容。为了探讨ARAIM可用性对ISM参数偏差的敏感度,在梳理ISM各参数和ARAIM性能关系的基础上,研究了基于阶梯式变化的ISM参数偏差对ARAIM可用性的影响情况。研究结果表明,ARAIM算法的四种可用性判据对ISM参数偏差表现出不同的耐受性,ISM各参数偏差对ARAIM可用性影响差异较大,且ISM参数中的用户测距精度(URA)对ARAIM可用性的影响最为明显,可造成大于10%的严重影响。 相似文献
232.
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
233.
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
234.
针对常用高动态GPS(Global Positioning System)频率估计算法扩展卡尔曼滤波(EKF,Extended Kalman Filter)的缺陷,提出了一种新的称为简化无迹高斯粒子滤波(SUGPF,Simplified Unscented Gaussian Particle Filter)的算法.SUGPF将卡尔曼滤波(KF,Kalman Filter)、无迹卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter)与高斯粒子滤波(GPF, Gaussian Particle Filter)三者相结合.在时间更新阶段,用KF的方法更新预测分布;在测量更新阶段,用UKF的方法得到重要采样函数,并用GPF的方法更新后验分布.仿真结果表明:与EKF和UKF相比,SUGPF性能更优越,功能更全面,在高斯与非高斯观测噪声环境下均能取得与GPF类似的良好性能,并且其计算复杂度低于GPF. 相似文献
235.
全姿态捕获是指航天器丢失姿态基准而需恢复正常姿态或者定向新姿态目标时的一种控制过程.以往卫星全姿态捕获控制过程一般采用喷气推进系统或磁力矩器作为执行机构,这些方法需要消耗燃料或捕获时间长.提出了一种基于动量轮的全姿态捕获方法,采用的部件为卫星的常规配置,可以实现对任意目标的定向,该方法克服了以往方法的缺陷,在轨验证结果表明该方法有效、工程可操作性强. 相似文献
236.
为了监测小规模固定海域的溢油状况,针对岸基接收平台提出了一种基于北斗卫星反射信号的海面溢油探测方法,该方法将全球导航卫星系统反射信号(GNSS-R)技术应用于岸基条件下的海面溢油探测。进行了岸基试验,利用右旋圆极化(RHCP)天线和左旋圆极化(LHCP)天线分别采集北斗卫星直射与反射信号,在信号同步的基础上提取卫星直射和反射信号的相关功率,并结合北斗卫星的高度角与方位角信息,反演目标海域的介电常数来判断海面有无溢油。试验结果表明探测表面为油面时,介电常数反演结果均值为3.6,标准差为2.13,这与油的真实介电常数范围2.0~4.5一致,远小于海水介电常数,证明将GNSS-R应用到岸基海面溢油探测中具有可行性。 相似文献
237.
针对无人机(UAV)获取的图像易受雾、霾等天气影响导致图像质量降低的问题,本文提出一种基于大气光鲁棒估计的无人机图像去雾方法。首先,选取具有不同表面反照率的像素块,得到各个图像块的像素直线,利用各条像素直线与大气光共面的性质,估计得到大气光的方向;然后,利用无人机对地成像时图像各像素点的景深相似的特点,定义了图像的全局透射率,通过全局透射率和各像素直线在大气光方向上的投影计算得到大气光幅度;最后,通过对雾天图像模型进行变换得到无雾图像。为使本文方法适用于不同类型的图像,采用了自动调整图像块尺寸和条件阈值等措施来提高方法的鲁棒性。通过真实无人机图像的去雾实验证明,相比现有的图像去雾方法,本文方法在去雾的视觉效果和客观评价指标上都有较大的提升。 相似文献
238.