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991.
针对系统模型和统计信息不能精确已知的条件下Kalman滤波无法给出最优解这一问题,单一渐消因子Kalman滤波算法对于简单的系统是有效的,但是对于复杂的多变量系统,仅仅利用单个的渐消因子是不够的。本文提出了一种多渐消因子滤波算法,通过利用开窗法计算新息序列协方差的无偏估计获得渐消因子矩阵。利用渐消因子矩阵调节一步预测均方误差矩阵k|k1P,对不同的滤波通道提供不同的渐消速率。将该方法应用于SINS的初始对准中,仿真和试验结果表明:当真实系统噪声统计特性同设定参数不一致时,对准精度明显高于其他滤波算法。其对不确定性噪声具有较低的敏感度,对系统参数具有较好的滤波效果。因而,在实际应用中具有重要的参考价值。 相似文献
992.
Aiming to the reliable estimates of the ionosphere differential corrections for the satellite navigation system in the presence of the ionosphere anomaly, a fault-tolerance estimating method, which is based on the distributed Kalman filtering, is proposed. The method utilizes the parallel sub-filters for estimating the ionosphere differential corrections. Meanwhile, an infinite norm (IN) method is proposed for the detection of the ionosphere irregularity in the filter processing. Once the anomaly is detected, the sub-filter contaminated by the anomaly measurements will be excluded to ensure the reliability of the estimates. The simulation is conducted to validate the method and the results indicate that the anomaly can be found timely due to the novel fault detection method based on the infinite norm. Because of the parallel sub-filter architecture, the measurements are classified by the spatial distribution so that the ionosphere anomaly can be positioned and excluded more easily. Thus, the method can provide the robust and accurate ionosphere differential corrections. 相似文献
993.
Improved Wavelet-based Spatial Filter of Damage Imaging Method on Composite Structures 总被引:1,自引:0,他引:1
WANG Yua b YUAN Shenfang a QIU Lei a a College of Aerospace Engineering Nanjing University of Aeronautics Astronautics Nanjing China b School of Information Science Nanjing Audit University Nanjing China 《中国航空学报》2011,24(5):665-672
Piezoelectric sensor array-based spatial filter technology is a new promising method presented in research area of structural health monitoring (SHM) in the recent years. To apply this method to composite structures and give the actual position of dam-age, this paper proposes a spatial filter-based damage imaging method improved by complex Shannon wavelet transform. The basic principle of spatial filter is analyzed first. Then, this paper proposes a method of using complex Shannon wavelet transform to construct analytic signals of time domain signals of PZT sensors array. The analytic signals are synthesized depending on the principle of the spatial filter to give a damage imaging in the form of angle-time. A method of converting the damage imaging to the form of angle-distance is discussed. Finally, an aircraft composite oil tank is adopted to validate the damage imaging method. The validating results show that this method can recognize angle and distance of damage successfully. 相似文献
994.
995.
996.
R. Pacione B. Pace H. Vedel S. de Haan R. Lanotte F. Vespe 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2011
In this article we present two methods for combination of different Global Navigation Satellite Systems (GNSS) Zenith Total Delay (ZTD) time-series for the same GNSS site, but from different producers or different processing setups. One method has been setup at ASI/CGS, the other at KNMI. Using Near Real-Time (NRT) ZTD data covering 1 year from the E-GVAP project, the performance of the two methods is inter-compared and validation is made against a combined ZTD solution from EUREF, based on post-processed ZTDs. Further, validation of the ASI combined solutions is made against independent ZTDs derived from radiosonde, Numerical Weather Prediction (NWP) model and Very Long Baseline Interferometry (VLBI) ZTD. 相似文献
997.
998.
文章应用基模和高次模设计了Ku频段的4阶椭圆函数响应滤波器,并对其仿真和实测结果进行了详细的分析;针对频偏和寄生耦合进行了仿真和结构调整,取得了性能优良的滤波器响应。 相似文献
999.
水下相对于水面环境,准确估计厄特沃思效应更为困难,进而影响重力测量精度。由于传统重力匹配算法未考虑水下厄特沃思估计误差对重力辅助导航定位性能的影响,根据不同导航参数对厄特沃思估计误差的影响程度,构建了水下惯导系统/计程仪/重力仪组合导航框架,采用UKF非线性滤波算法,分析了不同导航模式下厄特沃思估计误差特性,并评估了有无厄特沃思估计误差时重力辅助导航性能的差异。半物理仿真结果表明采用DVL的辅助导航方式可有效抑制惯导误差积累,INS/DVL/Gravimeter三者信息融合导航模式定位性能得到了进一步提高,即使在考虑厄特沃思估计误差的情况下,与仅采用DVL作为辅助信息源相比,水平径向误差定位精度依然提升了17.02%。 相似文献
1000.
惯组在外场进行标定时常会受到地基振动的干扰,这种干扰会对惯组的测试精度造成极大的影响.为解决这一问题,根据工程实际需要,提出了一种基于经验模态分解和数字信号滤波技术相结合的惯组输出振动干扰分离方法.首先利用经验模态分解将受振动干扰的惯组输出分解成若干本征模态分量,然后采用低通滤波器对高频分量进行滤波,对低频分量相应区段做幅值修正,最后将处理过的各分量叠加,即重构出消除振动干扰的信号.相对于传统的剔除野值后的平滑滤波方法,新方法保证了数据信息的完整性,有效降低了振动干扰的不利影响,提高数据信息的可靠性和真实性.仿真实验和工程实践表明,该方法对外场的瞬时振动干扰有较强地分离能力. 相似文献