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定位导航与授时(positioning, navigation and timing, PNT)体系是支撑人类社会发展的基础设施。当前以卫星为核心的天基PNT应用广泛,但在卫星拒止环境下面临严峻挑战。通过总结天基PNT在国民经济发展与国防建设中的重大作用,分析天基PNT的脆弱性与依赖风险,明确了对不依赖卫星的PNT体系的迫切需求。提出了不依赖卫星的PNT体系概念与特征,即以“惯导+时钟”为核心增强基础PNT能力,利用外源传感器多源融合提高精度保持能力,在卫星拒止条件下为用户提供可承载的高性能PNT服务。基于现有技术基础重点发展微小型、高精度、低成本惯导技术,微时钟技术以及智能融合技术是有效途径,能够实现不依赖卫星的PNT覆盖性、精确性与可承载性的全面提升。 相似文献
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北斗高精度定位系统因噪声等因素会产生一定范围内的随机误差,这导致传统模型难以直接对监测数据进行精准分析,因此提出基于分数阶理论的北斗监测数据分析方法,从数据整体趋势角度挖掘铁路基础设施形变演化规律。首先,给出分数阶分析方法的理论框架,并对基础理论进行详细介绍;其次,提出利用α稳定分布对原始数据进行概率密度拟合,实现数据的非高斯特性估计;再次,通过长程相关特性和多重分形特性挖掘隐藏在监测数据中的深层次趋势特征,从数据分数阶特性维度分析未来变化趋势;最后,所提分析方法应用于国内某重载铁路的基础设施形变监测,实验结果表明所提出的分析方法能够在噪声干扰下实现北斗监测数据的精准分析,能够对各组监测数据的演化规则和铁路基础设施形变程度进行精准判别。 相似文献
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MEMS陀螺仪由于小体积、低价格等优点在民用领域得到了广泛应用,但是由于工艺水平限制,MEMS陀螺仪测量数据中存在大量的随机误差。为了减小MEMS陀螺仪测量的随机误差、提高测量精度,提出了基于渐进遗忘多新息Kalman滤波的随机误差滤波方法。建立了MEMS陀螺仪随机误差的AR模型,在经典Kalman滤波中引入了多新息修正方法,并使用渐进遗忘因子削弱历史数据的积累干扰作用,从而给出了随机误差的渐进遗忘多新息Kalman滤波方法。同时,使用经典Kalman滤波和渐进遗忘多新息Kalman滤波对MEMS陀螺仪输出数据进行处理,并使用Allan方差分析各噪声含量,可知:渐进遗忘多新息Kalman滤波后的数据其QN噪声比经典Kalman滤波减小了2个数量级,ARW噪声减小了1个数量级,BI噪声减小了2个数量级,RRW噪声和RR噪声减小为原来的约1/5,实验结果验证了渐进遗忘多新息Kalman滤波在陀螺仪随机误差滤波中的先进性。 相似文献
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在轨实时引导多星成像任务规划方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对遥感卫星在轨自主任务规划的强时效需求和依赖地面系统的现状,通过分析卫星的轨道特性和多载荷工作配合的方式,提出了一种面向在轨实时引导成像的多星自主任务规划方法。文章首先根据成像的要求,将卫星载荷对目标的可见性,统一转化为"时间-姿态"信息,在保留有效信息的前提下对轨道递推模型合理简化,设计了卫星成像的无冲突任务序列生成方法,并为优化成像收益设计了临机调整策略。仿真结果表明:面向在轨实时引导成像的多星自主任务规划方法能实现将多目标向多星系统的分配,增加临机调整策略后,可实时地通过用高收益目标替代低收益目标的方式提高整个规划方案的成像收益,所提出的方法有效,研究结果可为多星在轨自主任务规划技术研究提供参考。 相似文献