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891.
892.
详细阐述了工程化多功能集成光学单Y芯片的物理特性及对集成光学陀螺性能的影响。在陀螺相位检测过程中着重分析单Y器件的背反射量对陀螺输出信号畸变的影响,由此建立的数学模型能很好地说明实验结果。 相似文献
893.
捷联惯导系统粗对准方法比较 总被引:5,自引:2,他引:5
通过误差分析对三种捷联惯导系统解析粗对准方法进行了比较.指出在相同的传感器精度条件下,利用正交向量计算捷联矩阵比传统方法有更高的对准精度,直接计算法不仅精度高,而且计算简单,更适合工程应用. 相似文献
894.
895.
利用双星系统确定载体姿态研究 总被引:4,自引:0,他引:4
提出一种基于优化方法的双星定姿算法 ,将载波相位观测作了适当的变形 ,得到适用于基于向量观测的姿态确定算法的问题形式 ,然后采用QUEST算法求解姿态。深入分析了定姿方差和基线布局对定姿精度的影响。计算机仿真结果表明 ,分析的理论定姿精度与统计定姿精度吻合 ,说明了算法的可行性 ,对于实际应用具有一定的指导意义。 相似文献
896.
可应用于运载火箭上的组合制导方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
以惯性导航为基础的组合制导技术,既保持了惯性导航的独立性和抗干扰的特点,又可以提高制导的精度,在航空航天领域得到了广泛应用。组合制导的形式很多,适合于运载火箭的组合制导方法主要有惯性导航 卫星导航组合制导、惯性导航 星光导航组合制导两种基本形式。本文对以上两种组合制导方式的主要技术问题和应用情况进行了综合分析,对组合制导在运载火箭上的应用进行了研究。 相似文献
897.
898.
偏振光/地磁/GPS/SINS组合导航方法 总被引:2,自引:1,他引:2
为了提高微小型飞行器导航系统姿态测量性能,提出偏振光/地磁/GPS,SINS组合导航方法。推导了三维空间中应用偏振光/地磁辅助测姿原理,并证明了系统具有完全能观性,指出了观测结构具有退化现象和退化条件。采用联邦卡尔曼滤波方法实现了组合导航算法,利用Madab仿真方式对单独使用偏振光和同时使用偏振光/地磁辅助的组合导航系统的测姿修正效果和能观度改善效果进行了检验和比较。结果表明偏振光/地磁/GPS/STNS组合对测姿的修正能力优于单独使用偏振光辅助的情况。由此可以得出该方法能够改善导航系统能观性和精度的结论。 相似文献
899.
900.
In this article we discuss a network model, which simulates functionallysome of the features intrinsic to human navigation and the merits ofincorporating such features on a behavior-based robot. Specifically thepaper deals with implementing a memory based reasoning strategy duringreal-time navigation of a mobile robot. For the purpose ofimplementation, memory has been identified with an ability to cognizethe local environment or scenario, classify such scenarios in terms ofpreviously learned primitives or landmarks, remember and recollect suchprimitives at later instants and correlate over time similar experiencesof scenarios. Such memory based reasoning enhances the robot'snavigation capabilities through intelligent decisions due to spatialunderstanding, scene recollection abilities by remembrance and detectinglocal minimum traps through place recognition. A double layeredspatio-temporal classification scheme consisting of a fuzzy rule-basedspatial classifier and a temporal classifier based on self-organizingmap and ART networks are adopted for this purpose. The classifiernetwork reduces the robot's experience of its environment consisting ofa stream of sensor patterns into weight vectors that signify aparticular landmark. An extension of the network architecture is alsointroduced to cognize the presence of dynamic obstacles amidststationary ones. 相似文献