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551.
以往的速度匹配方法通常水平失准角估计精度很高,对准时间快而方位失准角估计不理想,为了克服这个问题,本文推导了一种新的方位估计方法。首先由新的速度匹配方法估计出两个水平失准角,然后把这两个失准角信息当做已知量,计算出了方位失准角。并且根据理论推导进行了仿真,结果表明,该方法估计方位失准角精度高,有很好的实用性。 相似文献
552.
结构光光条中心的提取算法 总被引:1,自引:1,他引:0
在线结构光测量系统中,光条中心的准确提取是影响整个测量系统精度的关键因素之一。由于被测物体表面的性质等系统噪声的影响,使得精确提取光条中心存在一定的难度。采用了抛物线拟合法和基于光条骨架的方向模板法对采集的光条图像进行光条中心提取,实验结果表明当光条图像的曲率较大时,基于光条骨架的方向模板法能够有效、准确的提取光条中心。 相似文献
553.
554.
针对飞翼飞行器多操纵面气动布局的结构特点与当前控制分配方法中存在的不足,提出了以多操纵面协调控制的综合效果尽量接近期望单操纵面控制的效果为优化目标,得到了多操纵面控制分配的连续多变量目标函数,并给出基于分布估计算法的控制分配求解策略,完成了飞翼飞行器多操纵面的优化分配。仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
555.
GPS/SINS超紧组合导航的性能分析 总被引:1,自引:0,他引:1
GPS接收机在高动态环境下很容易失锁,特别是载体的高动态造成的应力对接收机载波跟踪环影响很大。为了解决高动态环境下的组合导航,分析了GPS接收机载波跟踪环的测量误差和跟踪门限,采用惯导速度辅助GPS接收机跟踪环路的超紧组合结构。超紧组合需要涉及到GPS接收机跟踪环内部编排及高动态环境下的实验数据,难度较大。针对超紧组合仿真专门开发了GPS实时软件接收机、高动态GPS中频信号仿真器和惯导模拟器并构建了一个完整的GPS/SINS超紧组合仿真系统。仿真结果表明,该超紧组合导航系统可以跟踪50g的加速度和10倍音速。 相似文献
556.
提出了一种使用结构总体最小二乘(Structured Total Least Squares,STLS)进行卫星质量和质心参数在轨估计的方法。其相对于现有方法有三个优点:采用完整的动力学模型,考虑敏感器测量误差,估计模型中不包含误差很大的推力值。首先推导了卫星质量和质心参数的估计方程,将其化为STLS模型的形式,对该模型定义了质量质心参数的STLS估计,并使用结构总体最小范数(Structured Total Least Norm,STLN)算法进行具体求解。证明了当敏感器噪声为高斯分布时,该估计为极大似然估计。仿真结果验证了该STLS估计方法的有效性。 相似文献
557.
基于测量数据的不确定性结构分析的模糊理论 总被引:2,自引:1,他引:1
针对不确定性结构力学问题,提出了基于测量数据的模糊分析方法.该方法利用差值因子构造了不确定参数的隶属度函数,对不确定参数的有限个分散数据进行不确定性描述和定量化处理,估计出其真值估计和区间估计,将其运用到不确定性结构力学问题的模糊有限元分析中,以求得结构的不确定性响应.最后以十杆桁架结构为例,运用该方法对结构的不确定响应进行了分析,仿真结果验证了该方法的有效性. 相似文献
558.
目标成像方位估计是合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)自动目标识别中一个重要的预处理过程。提出一种基于支持向量回归机(support vector machine for regression,SVR)并结合SAR目标阴影信息的方位角估计方法。首先通过长直边拟合法与脊波变换法对目标图像进行方位的粗估计.再由SVR完成精确估计。利用“运动与静止目标的获取与识别”(moving and stationary target acquisition and recognition, MSTAR)项目组提供的实测数据所做实验表明,此方法可以有效估计SAR目标方位角,精度高、泛化能力强.特别是在水平成像方位附近利用了目标的阴影信息,明显提高了相应区间的方位角估计精度。 相似文献
559.
多普勒调频率是SAR方位向压缩的关键参数之一. 调频率的失配会带来严重的方位向散焦, 从而影响成像质量. 基于减灾、防灾目的, 需要对SAR数据快速成像, 从而相应要求对多普勒调频率进行快速估计处理. 根据多普勒调频率快速估计需求, 提出了一种基于轨道参数法和Map Drift算法估计多普勒调频率的综合反演算法, 利用多普勒调频率与距离的关系, 简化整个估计流程, 从而提高估计速度. 同时给出了一种块数据筛选的方法, 用于选择综合反演法中所采用的块数据. 实验结果表明, 综合反演法能够在满足成像质量要求的基础上, 快速估计出多普勒调频率. 相似文献
560.
无人直升机视觉着陆中的运动状态估计算法 总被引:3,自引:0,他引:3
对无人直升机(UH)视觉着陆中基于视觉图像处理的运动状态估计问题进行了研究。介绍了视觉着陆原理,分析了运动估计、特征图像处理与着陆控制间的关系,推导并建立了UH相对着陆平台位姿估计算法、线速度与角速度估计算法。相邻两帧图像对应特征点像点位置为位姿估计算法提供数据,一帧图像特征点像点位置及其对应像点平移速度为线速度与角速度估计算法提供数据。利用UH着陆控制仿真数据模拟UH着陆运动过程中像点位置及其对应平移速度的视觉图像处理结果。仿真验证了运动状态估计算法,结果表明所提出的运动状态估计算法能有效地利用视觉图像处理结果数据估计出UH的位置、姿态、线速度和角速度。 相似文献