排序方式: 共有14条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1.
4.
目前旋翼无人机组合导航系统大都使用扩展卡尔曼滤波算法,然而由于导航系统建模误差和传感器测量精度的影响,导航信息解算误差较大。为了改善旋翼无人机的飞行控制效果,应用自适应渐消卡尔曼滤波(Adaptive fading Kalman filter,AFKF)进行旋翼无人机组合导航解算,算法通过实时计算遗忘因子,对过去的数据权重进行削减,以提高扩展卡尔曼滤波算法的自适应能力。应用旋翼无人机真实飞行数据进行仿真,仿真结果表明,自适应渐消卡尔曼滤波算法能够有效抑制建模误差,弥补传感器测量精度不足,改善旋翼无人机组合导航解算结果。 相似文献
5.
6.
惯性测量单元(IMU)作为水下航行器导航系统关键传感器,其可靠性直接影响航行器的导航性能。为了提高IMU的容错能力,本文提出一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的IMU故障诊断技术。首先根据水下航行器的动力学方程和导航系统特点,建立描述IMU故障与导航状态量关系的解析模型;接着基于UKF非线性滤波的特点,进行导航滤波解算,基于此,提出了解耦矩阵法以实现IMU的故障检测;并且根据无迹卡尔曼滤波器新息正交原理,提出了实时估计IMU故障的方法,从而完成水下航行器IMU故障的在线检测与诊断。最后,通过实际航行数据验证了所提出算法的有效性。 相似文献
7.
针对可重构系统硬件任务划分并行度最大问题,提出一种基于并行度最大的多目标优化任务划分算法。首先,该算法在满足可重构硬件面积资源和合理依赖关系的约束下,按广度优先的遍历方式搜索待划分的操作节点;然后,着重考虑执行延迟对于系统完成时间的影响,将块内操作节点的并行度最大化;最后,在减少碎片面积和不增加块间连接边数的原则下接受新的节点,否则就结束一个块划分。实验结果表明,与现有的基于层划分(LBP)和基于簇划分(CBP)两种算法相比,提出的算法获得了最大的块内操作并行度,同时还减少了划分块数和块间的连接边数。 相似文献
8.
随着摩尔定律(Moore's law)与迪纳德(Dennard)缩放定律逐步走向终结,依靠集成电路制程工艺的进步提升计算系统性能与效能越来越困难,计算体系架构的演进成为了未来计算系统发展的重要技术途径.本文首先从应用适应性、计算驱动方式、系统重心变化、计算核心构成,以及计算逻辑使用等不同的角度回顾了体系架构的发展历程,... 相似文献
9.
10.