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301.
惯性导航系统凭借其自主性强、隐蔽性好、可靠性高的优势,在单兵作战、反恐救援中发挥越来越重要的作用。针对单兵惯性导航系统精度较低,在长期工作后精度下降严重,需要重新初始化的问题,以单兵与无人平台的协同作业为背景,提出了一种基于移动式辅助节点的单兵导航系统协同快速初始化方法。该方法以目标节点的角增量、位移增量信息与测距信息作为输入,采用粒子滤波技术对单兵导航系统的位置和航向进行协同估计。试验表明,该算法最少仅需1个辅助节点即可实现较好的单兵惯导系统位置和航向初始化。 相似文献
302.
303.
宫峰勋 《中国民航学院学报》2004,22(5):46-49
比较全面地分析了造成彩色电视图像及图像细节清晰度下降的主要原因,提出了一种提升电视图像清晰度的方法———自适应信号对消法。阐述了自适应提升图像细节清晰度的基本原理,并着重分析了自适应色差信号对消方法和提升图像细节清晰度的理论依据。 相似文献
304.
在跟踪机动目标的交互式多模型自适应滤波算法(IMM)基础之上介绍了一种基于状态的扩充具有固定延时的平滑IMM算法(IMMF-LS).蒙特卡洛仿真结果表明IMM具有明显的综合多模型的优点,IMMF-LS的跟踪精度明显高于IMM算法. 相似文献
305.
首先给出了惯导系统初始对准技术的发展现状分析,介绍了惯导系统的初始对准的任务和分类,然后分析了初始对准误差模型及对精度的影响关系,综述了惯导系统初始对准技术方法,最后指出了它的发展趋势。 相似文献
306.
本文考虑了同时具有状态偏差和测量偏差的两段卡尔曼估值器及其最优条件问题,首先给出了增广状态的最优卡尔曼滤波和两段卡尔曼估值器。 相似文献
307.
308.
一种新的车载DR系统自适应卡尔曼滤波模型 总被引:4,自引:0,他引:4
房建成 《北京航空航天大学学报》1998,24(6):722-725
提出了车载DR系统(Dead-Reckoning System)改进的自适应扩展卡尔曼滤波模型及其滤波算法.由于考虑了速率陀螺漂移误差中的马尔柯夫过程成分,和采用描述机动载体运动的"当前"统计模型及自适应算法,提高了DR系统模型的准确性.计算机仿真结果表明,应用该模型和算法与改进前相比,DR系统的定位精度得到明显提高. 相似文献
309.
自适应卡尔曼滤波实时性研究及其应用 总被引:3,自引:0,他引:3
自适应卡尔曼滤波在估计系统状态的同时,也估计系统噪声统计值,因而计算量很大,通常在实际的应用中,其实时性很难保证。通过在TMS320C30芯片上实现惯性导航系统/全球定位系统(INS/GPS)组合导航系统的自适应卡尔曼滤波可以看出,采用TMS320C30芯片来解决自适应卡尔曼滤波的实时性问题是可行的。 相似文献
310.
匹配数据的平滑滤波技术 总被引:6,自引:2,他引:6
讨论了匹配测量数据的平滑,滤波和外推问题,所谓匹配测量数据是指位置参数和速度参数呈求导的匹配关系,提出了利用数据的匹配特性这一先验信息来改善多项式最小二乘滤波器的设计,对测量数据中的位置和测速数据进行统一处理,在最小方差意义下给出了平滑滤波公式及其效率方差比,由于充分利用了先验信息,减少了待估计参数的个数,显著提高了参数的估计精度,仿真计算结果表明该方法能显著改善目标运动参数的估计精度。 相似文献