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导航卫星是环绕地球运行的.它们的运行轨道不断地通过地球的质心:为了确切地描述作为动态已知点的导航卫星.必需建立一个以地球质心为原点的大地坐标系。本文从介绍相关基本概念入手.主要论述了WGS-84.CGCS2000.PZ-90.02等三大坐标系及其应用问题。 相似文献
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目前的飞行校验系统以 GPS 作为空间基准,这种定位方式在精度、性能、可靠性方面都存在着固有缺陷。本文介绍的同步定位-姿态-导航(SPAN,Synchronous Position,Attitude and Navigation)技术集合了两种不同但互补的技术:全球导航卫星系统(GNSS,Global Navigation Satellite System)定位技术和惯性导航技术。通过二者的结合,SPAN 技术可以达到取长补短的目的,组合后的导航系统无论在精度、性能、可靠性方面都优于单独的子系统。将这项技术应用于飞行校验系统,利用 GNSS 定位的绝对精度加上惯性测量单元(IMU)陀螺和加速计测量的稳定性,就可以在卫星信号丢失或者高动态应用环境下仍然提供持续、稳定、可靠的位置及姿态数据。 相似文献
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针对强非线性和时变噪声统计特性不明的高动态运动环境下全球卫星导航系统/惯导系统(GNSS/INS)深组合导航系统滤波精确度较差甚至发散的问题,提出一种自适应混合无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。该算法以UKF算法为基础,采用混合滤波思想对UKF滤波算法进行简化;并根据高动态下系统量测噪声时变,且易快变、突变的特点,设计了一种基于渐消记忆指数加权的自适应量测噪声估计器,实时估计和修正噪声统计量并自适应调节估计周期。仿真结果表明,在量测噪声变化的情况下,相比于常规UKF算法,本文算法各向定位测速精确度均有所提升,水平方向精确度提升60%以上,效果明显;此外,算法耗时减少18.64%,说明本文算法能够在提升滤波精确度的同时减少部分计算量。 相似文献
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混合SRUKF在GPS/INS组合导航中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了GPS/INS(Global Positioning System/Inertial Navigation System)紧组合模式下的线性/非线性模型,针对SRUKF(Square Root Unscented Kalman Filter)不能与该模型达到最佳匹配的问题,提出一种基于混合滤波思想的SRUKF.将时间更新分为两个阶段:利用线性状态方程得到状态的一步预测并根据该值构造Sigma点,求取Sigma点加权和以实现对量测值的一步预测.新的算法省去了线性状态方程的UT(Unscented Transform)环节,在保证滤波精度的前提下,降低了计算量.将改进的算法应用于已建立的模型,仿真实验表明,相比于UKF(Unscented Kalman Filter)及SRUKF,该算法不仅能够有效获得导航参数的精确估计,还具有较强的实时性,发挥出了算法的最佳性能. 相似文献
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平台的姿态信息对导航十分重要,但合成孔径雷达辅助惯导系统无法获得平台的姿态信息,单天线GPS(Global Positioning System)无法完成姿态测量的需求.针对以上问题提出基于条纹匹配的干涉合成孔径雷达辅助惯导的组合导航方法,该导航方法中干涉合成孔径雷达系统对平台的姿态角比较敏感,可以高精度地反演平台的姿态信息.本文通过分析平台的姿态误差对定位误差的影响,建立姿态角反演模型,根据条纹匹配得到的定位偏移结果,利用Levenberg-Marquardt(LM)算法求解非线性方程组完成平台姿态角的反演.最后通过仿真和干涉合成孔径雷达实际数据验证了姿态角反演模型的有效性. 相似文献
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针对工程应用中塔康(TACAN)数据在进行惯导参数校正过程中存在着多种坐标变换的问题,根据校正算法的特点提出了一系列坐标变换方法,将目标相对TACAN信标台的反方位角和斜距等信息变换到WGS-84大地直角坐标系,并利用Matlab仿真详细估计了坐标变换所引入的误差,结果表明,坐标变换后的定位精度完全满足工程应用要求. 相似文献
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模糊自适应滤波方法在相对导航系统中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
编队飞行中需要确定主机和从机之间的相对位置关系,就是要解决导航定位问题。针对无人机在编队飞行过程中由于机动性较大,惯性元器件测量容易出现偏差,进而影响系统的运动状态方程的情况,或者是在系统噪声与观测噪声的统计特性不能够准确得到的情况,提出了一种新的模糊自适应滤波方法。根据实时得到的量测新息的实际方差与理论方差的差值和量测新息的均值,按照判定条件选择适合的滤波方法,然后由设计的模糊推理系统在线实时调整系统噪声和量测噪声矩阵,或是调整状态误差协方差阵即强跟踪滤波,使无人机编队飞行即使在恶劣的环境下依然保持确定的队形不变。仿真结果表明,该算法具有较好的自适应效果。 相似文献