Galileo系统对卫星导航系统的增强作用

介绍了正在建设的Galileo系统，从卫星导航系统的星座、完备性、通讯能力、求解载波相位整周模糊数能力以及对系统轨道漂移影响抑制能力五个方面入手，研究了Galileo系统对空间飞行器导航的增强作用。最后通过仿真研究．进一步分析了Galileo系统在空间飞行器导航应用中的增强作用。     

晃动基座上捷联式惯导系统的对准与标定

 本文提出了一种粗对准姿态阵的实时修正和最小二乘估计相结合的捷联式惯导系统在晃动基座上的对准方法。给出的算法在几种不同的晃动条件下进行了仿真计算,并和经典的陀螺罗经对准法作了比较。结果说明这种方法有效地改善了捷联惯导系统在晃动条件下的对准性能。在同样的模拟环境下,与罗经对准法相比,方位对准时间缩短将近一倍。     

某型飞机导航系统惯导校正方式研究

从校正方式组成及原理入手,详细地介绍了某型飞机导航系统惯导几种校正方式的使用特点及相互交联关系。通过数学模型的建立,对几种校正方式的逻辑关系和转换关系进行了整理。本文的研究,为该型飞机导航系统校正方式控制率的改进研制,提供了相应的理论支持。     

某导航计算机系统的设计与实现

从某导航计算机系统硬件及软件的设计与实现方面,描述它的原理。重点从硬件设计与实现方面做出了阐述,对各模块内部的硬件设计与实现及各模块之间的硬件交连关系做出了详细的阐述和探讨。从而为某导航计算机系统的进一步改进和完善做了有益的铺垫。     

无人机攻击预警机飞行仿真模型初探

高空快速反辐射无人机是未来攻击预警机的重要武器之一。以某型无人机的技术参数为原型,将某型预警机作为假想目标,讨论了将高速反辐射导弹技术与无人机技术相结合的途径,并建立了无人机攻击预警机的飞行仿真模型。对数字仿真的实时结果所进行的分析同时也表明,无人机攻击预警机是可行的。     

The Marginal Rao-Blackwellized Particle Filter for Mixed Linear/Nonlinear State Space Models

In this paper, the marginal Rao-Blackwellized particle filter （MRBPF）, which fuses the Rao-Blackwellized particle filter （RBPF） algorithm and the marginal particle filter （MPF） algorithm, is presented. The state space is divided into linear and non-linear parts, which can be estimated separately by the MPF and the optional Kalman filter. Through simulation in the terrain aided navigation （TAN） domain, it is demonstrated that, compared with the RBPF, the root mean square errors （RMSE） and the error variance of the nonlinear state estimations by the proposed MRBPF are respectively reduced by 29% and 96%, while the unique particle count is increased by 80%. It is also found that the MRBPF has better convergence properties, and analysis has shown that the existing RBPF is nothing more than a special case of the MRBPF.     

一种基于亚像素匹配的高精度视觉定位方法

大多数应用到无人机景象匹配导航中的匹配算法都只能满足像素级精度,且当无人机利用景象匹配定位时图像之间往往存在较大的视觉差异,这种情况下图像匹配精度低且性能会急剧下降。所以选用具有仿射不变特性的特征点进行匹配,结合高斯亚像素拟合原理及特征描述符简化方法,并采用渐进采样一致性(PROSAC)算法剔除误匹配点,最终实现亚像素级的景象匹配定位。实验结果表明,采用此方法可以大大提高图像匹配的精度,提高到0.05像素以内。     

噪声协方差估计新算法在惯性导航系统中的仿真研究

研究一种在动态系统常值误差未知的情况下对线性时变随机系统误差协方差进行估计的新方法。该方法通过构造一个新的时间序列,其协方差由未知参数的线性组合组成,然后用递推最小二乘法来计算新序列的协方差,该方法不需要任何关于噪声的先验知识。从仿真结果来看达到了较好的效果。     

一种新的车载DR系统自适应卡尔曼滤波模型

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.     

自适应卡尔曼滤波实时性研究及其应用

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。