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561.
为了提高组合导航系统后处理精度和数据稳定性,将R-T-S最优固定区间平滑算法引入数据后处理中,在前向Kalman滤波的基础上,进行了后向R-T-S最优固定区间平滑处理,并针对GPS观测值中存在异常的问题,将抗差Kalman滤波算法引入数据后处理中,并对该算法进行实物仿真。结果表明,与传统Kalman滤波相比,R-T-S平滑算法不仅可以提高位置、姿态精度,而且在卫星信号失锁的情况下精度也得到显著改善,并且在不丢星的时刻,抗差Kalman滤波可以有效处理GPS信号中的异常观测值,遏制滤波发散,是一种有效的数据处理方法。 相似文献
562.
扫描式合成孔径雷达(ScanSAR)因不受光线、天气影响,能够提供宽测绘带图像而被广泛应用在海洋监测领域。但ScanSAR图像的扇贝效应(Scalloping)和子带拼接效应(Inter-Scan Banding,ISB)严重地降低图像质量,尤其在海陆相接一类的非平稳场景下,干扰更为严重,影响图像的应用效能。针对上述问题,文章给出了一种基于图像分层和卡尔曼滤波的ScanSAR图像扇贝效应和子带拼接效应的抑制方法。针对非平稳场景,先进行图像分层处理使其满足线性卡尔曼滤波需求;然后,利用加性二维周期函数对子图层的扇贝效应和子带拼接效应进行建模;再将卡尔曼滤波器应用于条纹抑制;最后,对真实ScanSAR图像数据的有效处理结果验证了算法的有效性。 相似文献
563.
利用激光测雾仪(PDA)对尾缘吹气式火焰稳定器尾缘出口的初始雾化场进行了实验研究, 在静止空气中测量了尾缘出口下游不同截面上的各点处的液滴直径、速度等参数, 分析了雾化场结构, 初步探讨了初始雾化场的特征.同时, 根据初始雾化场的实验结果给出燃烧数值模拟的初始雾化条件, 并把计算结果与燃烧实验数据和经验数值计算结果进行对比, 分析了实验初始雾化场数据对燃烧数值计算的改进效果.结果表明, 初始雾化场实验数据对燃烧室出口温度分布及燃烧效率的计算, 都有一定程度的改进, 其中对燃烧效率计算的改进效果更为明显. 相似文献
564.
分析了零点配置/回路传函恢复(ZP/LTR)方法稳定性, 给出并证明了其稳定性条件.但该条件较为苛刻, 限制了ZP/LTR方法的应用.为了对ZP/LTR方法改进, 在设计过程中引入了Kal man滤波器, 通过选取特殊的参数, 使Kal man滤波器回路逼近并取代原目标回路, 从而在保留ZP/LTR方法性能的同时, 通过保证Kal man滤波器回路的稳定性保证了最后闭环系统的稳定性.给出并证明了改进后的ZP/LTR方法的稳定性条件, 指出改进后的ZP/LTR方法的稳定性条件较为宽松, 拓宽了原ZP/LTR方法的应用范围. 相似文献
565.
566.
提出了一种采用基于边缘检测的小波滤波和自适应阈值分割算法,实现叶片裂纹的自适应快速检测;仿真结果验证了这种检测算法的有效性,能满足外场对发动机叶片裂纹检测的要求。 相似文献
567.
在进行在轨维修以及清除等任务时,需要确定航天器的姿态四元数和角速度。失效卫星常处于自由翻滚状态,通常带有柔性帆板,其运动规律相较于刚性帆板更为复杂。一方面,空间失效卫星的姿态确定常使用激光雷达、双目相机作为测量装备,其测量精度常受到光照、磁场等的影响,会对识别精度产生较大干扰。另一方面,柔性航天器的质量特性容易发生变化,导致很难对其动力学模型进行精确描述。针对柔性自由翻滚目标的状态难以获取的问题,本文提出基于无迹卡尔曼滤波的姿态估计方法,并采用神经网络补偿柔性航天器模型误差。仿真结果显示:无损卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter,UKF)算法对柔性航天器的姿态四元数预测误差值在10-3范围内,角速度误差值最高0.08 rad/s,采用神经网络补偿动力学模型后对四元数的预测误差稳定在9×10-4范围内,角速度误差稳定在1.5×10-3范围内。结果表明,使用神经网络补偿柔性航天器动力学模型的不确定项之后,UKF对柔性自由翻滚目标的姿态估计精度满足工程要求。 相似文献
568.
Unscented粒子滤波在静基座捷联惯导系统大方位失准角初始对准中的应用研究 总被引:7,自引:0,他引:7
静基座大方位失准角的捷联惯导系统误差方程是非线性的,Unscented粒子滤波从非线性系统状态向量概率分布出发,结合Unscented卡尔曼滤波和粒子滤波的特点,无需对非线性系统模型进行处理而能达到较高的滤波精度。本文对Unscented粒子滤波进行了研究,并结合重采样算法,运用于捷联惯导系统静基座大方位失准角初始对准中,计算结果验证了该方法的有效性与优越性。 相似文献
569.
A Polynomial Prediction Filter Method for Estimating Multisensor Dynamically Varying Biases 总被引:1,自引:0,他引:1
GAO Yu ZHANG Jian-qiu HU Bo 《中国航空学报》2007,20(3):240-246
The estimation of the sensor measurement biases in a multisensor system is vital for the sensor data fusion. A solution is provided for the estimation of dynamically varying multiple sensor biases without any knowledge of the dynamic bias model pa- rameters. It is shown that the sensor bias pseudomeasurement can be dynamically obtained via a parity vector. This is accom- plished by multiplying the sensor uncalibrated measurement equations by a projection matrix so that the measured variable is eliminated from the equations. Once the state equations of the dynamically varying sensor biases are modeled by a polynomial prediction filter, the dynamically varying multisensor biases can be obtained by Kalman filter. Simulation results validate that the proposed method can estimate the constant biases and dynamic biases of multisensors and outperforms the methods reported in literature. 相似文献
570.
研究了不同边缘连接设计对座舱透明件承载能力的影响.测定了拉伸破坏载荷和冲击能,结果表明,材料种类、边缘连接形式、孔边距等多种因素均会影响边缘连接件的承载能力. 相似文献