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卫星信号捕获是接收机内基带信号处理的关键步骤,捕获的速度严重影响接收机首次定位的时间(TTFF)。在基于快速傅里叶变换(FFT)的并行码相位捕获(PCPS)方法基础上,将具有亚线性运算量的稀疏傅里叶变换(SFT)引入捕获过程中,提出了基于SFT的快速捕获方法,通过优化捕获过程中相关运算的效率,提高捕获速度。仿真结果表明,与传统的基于FFT的捕获方法相比,基于SFT的快速捕获方法运算效率提高到原来的2倍,更好地满足了卫星信号对快速捕获的要求。 相似文献
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微惯性测量单元(MIMU)的标定技术是低精度惯性导航领域中的重要研究方向,传统标定方法操作复杂,标定精度严重依赖转台精度。为解决大批量MIMU快速标定的问题,提出了一种基于自适应遗传算法(GA)的微机电系统(MEMS)加速度计快速标定方法,将加速度计标定问题转化为参数优化问题。首先,利用模观测原理构造目标优化函数;然后,分析系统可观测度确定最优标定编排方案;最后,采用全局搜索的自适应遗传算法优化标定参数。实验结果表明:与牛顿迭代法相比,标定精度提升1~3个数量级,运算速度提高61%。标定后解算的水平姿态角误差小于0.1°,可实现与传统标定方法相同量级的姿态精度,验证了所提方法的优越性和实用性。 相似文献
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INS作为一种精密的仪器,容易发生由于自身老化或受到外界环境干扰出现故障无法正常工作的情况。因此,深入研究了INS/GPS的故障检测算法,提出了一种基于残差卡方检验和动态Allan方差的INS/GPS故障检测与定位算法。在系统层面,通过残差式卡方检验法,能够在组合导航系统出现故障时及时准确识别,并为后续的动态Allan方差法确定一个故障发生的时间段,大大减小了Allan方差的计算量。随后通过动态Allan方差法对惯性传感器时变特性的表征,从传感器层面准确识别出故障发生的位置,两者结合实现了INS/GPS系统故障的及时检测与准确定位。通过对仿真和实验数据的分析,验证了这种方法对INS/GPS故障检测及定位的有效性。 相似文献
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