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191.
MD- 82飞机电子系统故障发生比较频繁,本文对长春飞机维修厂执管的该机的导航、飞行操纵、自动飞行和通讯四大类系统, 1999年出现的重大故障、重复性故障进行了分析,预测故障趋势,并提出对策。 相似文献
192.
多尺度滤波算法在多传感器组合导航系统中已得到成功应用,然而该算法用到多个时刻的量测向量,导致算法计算量过大,并影响系统的实时性。针对上述问题,首先利用分块技术与小波变换将时域内描述的系统原始状态方程转换为块状态方程,然后将实时得到的当前时刻的量测向量表达为块状态向量的形式,最后结合常规卡尔曼滤波技术与序贯滤波的思想,提出了一种改进的多传感器组合导航系统多尺度滤波方法。将该算法应用于GPS/SST/SINS多传感器组合导航系统,仿真结果验证了该算法不仅具有较好的实时性,而且相对于传统算法,系统的定位精度提高1倍以上。 相似文献
193.
本文在分析野战输油管线泵站作业现状的基础上,提出野战输油管线泵站附属设备(简称附设)方舱车载化的研究设想,首先论述了该研究设想的必要性,接着提出了其研究依据和基本方案,最后分析了该研究设想的技术,经济可行性。 相似文献
194.
195.
ALlJamshaid FANGJian-cheng 《南京航空航天大学学报(英文版)》2005,22(2):132-138
This paper presents an in-flight alignment technique for a strapdown inertial navigation system (SINS) and employs a star pattern recognition procedure for identifying stars sensed by a CCD electrooptical star sensor.Collinearity equations are used to estimate sensor frame star coordinates and the conventional least square differential correction method is used to estimate the unknown orientation angles. A comparison of this attitude with the attitude estimated by the SINS provides axis misalignment angles. Simulations using a Kalman filter are carried out for an SINS and the system employs a local level navigation frame. The space stabilized SINS is discussed in conjunction with the celestial aiding. Based on the observation of the Kalman filter, the estimating and compensating gyro errors, as well as the position and velocity errors caused by the SINS misalignments are calibrated by celestial attitute information. 相似文献
196.
航天器的自主导航技术 总被引:4,自引:0,他引:4
本文首先总结航天器自主导航技术的发展史,在此基础上分折了目前几种候选的自主导航系统,对比了它们的性能和优缺点。然后介绍了自主导航技术及系统组成规律。着重介绍了载人飞船自主导航系统的组成,自主导航的算法。最后提出了发展我国飞船自主导航系统的建议。 相似文献
197.
自学习自适应INS/Doppler组合导航系统 总被引:1,自引:0,他引:1
本文通过引入文[1]提出的自学习适应Kalman滤波,而将氢此组成的具有自学习功能的智能组合导航系统直接建立在噪声分布密度的异步自学习估计上,由于此时的LAKF在每次重复滤波实验后可离线异步地学习模型与量测噪声的统计特性,从而可有效地避免滤波发散现象并能确保实时性。文中结合某飞行器,对INS/Doppler组合导航系统进行了仿真研究,所得结果十分满意。 相似文献
198.
认识到美国运营的名为“全球定位系统”(GPS)的星基导航系统是军民两用系统,可提供精确的授时、导航和定位信号; 相似文献
199.
基于模糊自适应卡尔曼滤波的INS/GPS 组合导航系统算法研究 总被引:15,自引:2,他引:15
针对车载组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车载INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否在一附近,应用模糊推理系统不断的调整量测噪声协方差阵的加权,对卡尔曼滤波的量测噪声协方差阵进行递推在线修正,使其逐渐逼近真实噪声水平,从而使滤波器执行最优估计,提高导航系统的精度。对车载组合导航系统的仿真结果表明,这种算法对时变的量测噪声具有较强的自适应性,进而精度比常规卡尔曼滤波也大为提高,是一种可行的车载组合导航算法。 相似文献
200.