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81.
详细阐述了解析方位双轴惯导平台式重力测量的工作原理,并通过基于方位余弦积的惯导力学编排解决了极区工作问题。在常规平台式重力测量数据处理方法的基础上,针对高动态环境提出了基于Kalman滤波的运动扰动修正方法。在此基础上研制了ZL11-1A型国产惯导平台式海洋重力仪。通过与国外主流重力仪产品海上同船作业比对,结果表明,该型重力仪在高海况下测量精度依然优于1mGal,满足重力测量作业要求。  相似文献   
82.
提出自适应增量Kalman滤波(AIKF)的概念和定义,建立自适应增量Kalman滤波模型及其分析方法,给出主要的计算步骤.传统自适应Kalman滤波(AKF)方法能够对事先未知的系统噪声和量测噪声的统计量进行有效的估计.但是,传统自适应Kalman滤波方法也无法对由于环境因素(如深空探测)的影响、测量设备的不稳定性等原因产生的未知时变测量系统误差进行补偿和校正,从而产生较大的滤波误差,甚至导致发散.提出的自适应增量Kalman滤波方法不但能够对系统噪声和量测噪声的统计量进行估计,而且还能成功消除这种测量系统误差,有效地提高滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.   相似文献   
83.
主要研究导引头随动系统中探测器信号处理延迟的影响及其补偿控制算法。提出了一种自适应Kalman滤波延迟补偿方案,利用Kalman滤波的预测能力得到当前时刻视线角的估计值,进而得到此时的跟踪误差的估计值,取代被延迟的探测器输出进行闭环控制。考虑到导引头探测器的低更新频率、非等间隔量测等工程特点,又对上述滤波算法进行了一系列改进。仿真表明方法可以明显提高导引头在弹体扰动情况下的跟踪精度。  相似文献   
84.
一种基于神经网络的飞机载荷参数识别方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种经遗传算法优化的Kalman滤波神经网络(GA-KFNN)方法,对飞机特定机动下的载荷进行参数识别.首先,构建Kalman滤波神经网络(KFNN),设计了相关改进算法抑制滤波发散,提高了网络的预测精度和抗噪能力;其次,利用遗传算法(GA)优化KFNN的相关参数,使网络能迅速收敛,提高了运算效率.载荷识别结果显示,改进和优化后的GA-KFNN运行稳定,收敛迅速,具有良好的识别精度和泛化能力,满足工程实际需求.  相似文献   
85.
为实现基于MEMS器件的舰船测姿,对MEMS陀螺的输出信号进行研究与处理。在分析MEME陀螺的输出误差模型基础上,通过经典卡尔曼滤波与鲁棒滤波的理论对比,设计滤波器对其输出信号进行滤波降噪。实验表明:鲁棒卡尔曼滤波方法对于MEMS陀螺输出信号的平滑降噪效果显著。  相似文献   
86.
针对导弹电子设备故障预测问题,提出了一种基于综合环境加速退化试验(ADT)和粒子滤波的故障预测新方法。首先,不同于传统的ADT方案,仅以单个样本为试验对象,采用步进加速的思想,将性能退化理论拓展为加速性能退化理论(APDT),建立基于电子设备寿命退化速度的加速寿命退化模型。其次,为克服环境应力等测试不确定性因素对预测精度的影响,定义了电子设备退化度的概念,将寿命预测的不确定性问题转化为设备退化度最优估计问题,利用改进粒子滤波算法求解出电子产品动态退化的最优估计值,进而实现设备的全寿命评估。最后,实例说明该方法可行、有效,并大大提高了试验的效费比。  相似文献   
87.
针对捷联惯导系统初始对准过程中的大失准角情况,建立了基于欧拉平台误差角概念的捷联惯导系统(SINS)非线性误差模型,对于具有加性噪声的动态方程,当状态方程为非线性而观测方程为线性时,将一种简化的UKF滤波方法运用到捷联惯导系统初始对准中,并在静基座下对捷联惯导系统大失准角初始对准进行了仿真。仿真结果表明,随着失准角的增大,简化的UKF比EKF估计精度更高,是一种在进行捷联惯导系统大失准角条件下的初始对准时实用方法。  相似文献   
88.
飞机航空电子系统设备级滤波电路对系统的正常工作有重要作用,从中选取28V直流电源滤波电路作为典型电路,结合印制线路板(PCB:Printed circuit boards)图,基于计算机仿真技术(CST)对其进行场路协同仿真;最后通过矢量网络分析仪对实际滤波电路进行了共模和差模插入损耗测试,验证了场路协同仿真的正确性,并通过实验和仿真得出每种类型的电气元器件对共模和差模插入损耗的贡献。  相似文献   
89.
针对如何在时频域降低干扰噪声对椭圆球面波函数(Prolate Spheroidal Wave Functions,PSWFs)信号时频域分布特性的影响,引入精细滤波,提出了 1种新的椭圆球面波信号时频域滤波方法。仿真结果表明,所提方法在时频域以能量峰值点为基准,构造以距离为依据的滤波算子调节参数,能够有效抑制噪声对 PSWFs信号时频域分布特 性的影响,提高信号局部区域的能量聚集性。  相似文献   
90.
自主导航是航天器自主运行的核心关键技术。状态估计是实现航天器自主导航的核心手段,是指实时确定航天器在轨位置、速度和姿态等导航参数,是航天器自主导航技术的重点发展方向之一。首先,针对航天器自主导航的实际需求,阐述了研究航天器自主导航状态估计方法的必要性,具体从导航系统可观测性分析、导航滤波算法、导航系统误差补偿3个方面介绍了航天器自主导航状态估计方法的研究现状;然后,分析并总结状态估计方法在航天器自主导航系统中的实际应用;最后,结合理论研究和实际应用,给出了状态估计方法目前存在的主要问题并对其后续发展进行了展望。  相似文献   
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