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1.
针对稳瞄惯导一体化系统中,旋转炮塔相对底盘转角的测量问题,解决目前炮塔转角的动态、高精度、实时性测量存在的不足和限制。文中在刚体姿态动力学、姿态测量技术理论基础上,提出基于微电子机械系统(micro-electromechanical systems,MEMS)陀螺、加速度计和磁传感器构建的转角测量系统,设计了基于四元数的姿态估计滤波器。对测量装置进行试验和标定,结果表明:其在坦克内部复杂的环境中,能有效抑制陀螺的随机漂移,满足技术要求,测量精度达80″.  相似文献
2.
针对微机电系统(MEMS)陀螺仪随机误差成为制约其精度和应用范围的主要因素,提出基于回归滑动平均(ARMA)模型的卡尔曼滤波估计方法.首先基于Allan方差分析结果,确定出量化噪声、角度随机游走、零偏不稳定性是MEMS陀螺随机噪声主要组成部分;然后采用时间序列分析法对MEMS陀螺仪随机噪声的平稳性进行检验;最后基于随机漂移ARMA模型建立离散卡尔曼滤波方程对其开展误差估计与补偿.开展车载静、动态环境下的数字降噪与卡尔曼滤波估计补偿对比实验,结果表明基于ARMA模型的卡尔曼滤波估计法在MEMS陀螺随机误差补偿效果上具有更明显优势.  相似文献
3.
MEMS陀螺的体积小、成本低,便于集成,但其低精度极大的限制了MEMS陀螺在实际中的应用.利用多传感器融合技术进行误差补偿可提高MEMS陀螺的测量精度,人们提出了多种数据融合方法用于改进MEMS陀螺的测量精度.对多尺度融合方法、卡尔曼滤波融合和小波阈值融合方法进行比较分析.理论分析与实验结果表明,多尺度融合算法相比卡尔曼滤波融合和小波阈值融合方法在标准差、信噪比、功率谱及Allan方差等方面性能获得了较好的效果,其适用范围更宽.  相似文献
4.
作为惯导系统的重要传感器,陀螺仪的精度直接影响到导航定位的精确性,而随机噪声是影响其精度的重要因素.对随机漂移进行建模并在系统中加以补偿是提高陀螺及其导航系统精度的关键.本文对MEMS陀螺的信号进行分析,对高于通频带的噪声用切比雪夫低通滤波器进行滤波,对带内的噪声运用改进的中值滤波进行处理.DSP仿真结果表明,该方法能在保证实时性的情况下降低陀螺噪声误差对系统精度的影响,可以将信号的信噪比提高8 dB.  相似文献
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