小波中值滤波在晃动基座初始对准中的应用

针对捷联惯性导航系统(SINS)在晃动基座下进行初始对准时,陀螺和加速度计受外界干扰噪声较大,而单独采用低通滤波或小波滤波法不能有效实时地实现噪声抑制问题,采用小波阈值消噪和中值滤波相结合的混合滤波方法来实现信号的消噪。将输出信号首先经中值滤波消除信号中的突变噪声,再利用小波阈值消噪滤除振动噪声和白噪声,从而有效地消除基座晃动带来的噪声。测试实验表明,提出的混合滤波法对车载惯导系统输出信号噪声滤波效果明显,在发动机启动的情况下,可基本达到静态信号采集的效果。对准仿真实验表明,提出的滤波法能辅助捷联惯导系统实现在晃动基座下的精对准。     

UKF方法在SINS初始对准中的应用研究

惯性导航设备的初始对准在本质上是非线性的,对于建立在线性模型基础上的 EKF 方法,在一定程度上影响了系统的精度。本文介绍了一种建立在非线性模型基础上的卡尔曼滤波方法(UKF),并应用于 SINS 的初始对准。通过仿真试验研究,结果表明：UKF 方法不仅保证了良好的对准精度,而且大大放宽了对准方位失准角的约束(≤10°即可)。     

静基座捷联罗经初始对准方法

本文从分析平台罗经初始对准的原理出发,提出了静基座捷联罗经初始对准的原理并推导了便于软件编程的具体算法,通过对大方位误差角 SINS 非线性误差方程的简化,推导了粗略方位自对准的算法公式。     

两种双矢量SINS粗对准方法大俯仰角适应性研究

大俯仰角下捷联惯导粗对准双矢量定姿中,不同矢量组合下,姿态角尤其是方位角对准精确度相差很大,必须慎重选择。对此,给出了2种最常用的粗对准矢量组合模式误差方程,对其主要误差影响因素进行分析。综合传感器误差,利用蒙特卡洛随机打靶方法对全姿态角下粗对准精确度进行仿真,并开展了80°俯仰角转台静态粗对准试验。转台试验中,在惯导陀螺误差约1°/h,加速度计误差约0.1mg情况下,第1种、第2种组合模式方位角粗对准最大误差值分别为20°、7.5°,第2种组合模式约为第1种的1/3;仿真测试中,在惯导陀螺误差约0.1°/h,加速度计误差约1mg,80°俯仰角下,第1种、第2种组合模式下方位角粗对准最大误差值分别为11°与2.2°,前者约为后者的5倍。仿真与试验结果表明,大俯仰角下矢量组合模式是影响惯导姿态角与姿态矩阵粗对准精确度的最主要因素。     

捷联系统在晃动载体上的初始对准

本文叙述了在微幅晃动的载体上对捷联式定位定向系统采用递推最小二乘法进行自主初始对准的方法,详细推导了粗对准和精对准数学模型,具有很好的工程实用性。     

自适应卡尔曼滤波在SINS静基座初始对准中的应用

由于捷联惯导系统模型参数往往与实际的物理过程具有一定的偏差,并且系统的噪声与量测噪声的统计特性不是精确已知的,因此采用常规的卡尔曼滤波算法不能获得理想的滤波效果。为避免滤波发散,采用Sage-Husa自适应滤波算法应用于捷联惯导初始对准,仿真结果表明该方法相对于卡尔曼滤波方法在收敛精度和速度上都有很大的改进。     

微幅晃动下车载SINS初始对准技术研究

为了研究微幅晃动状态下车载SINS初始对准技术,本文利用导航计算机采集惯性测量组件输出的比力和角增量信号,在载车初始粗对准之后,分别采用卡尔曼滤波法和参数辨识法完成精对准实验,结果表明在粗对准算法相同、精对准时间相等的情况下,卡尔曼滤波精对准比参数辨识精对准能够获得更好的对准精度,对于工程应用具有一定的参考价值。     

捷联惯导系统动基座传递对准研究

针对动基座传递对准,为了提高对准精度和缩短对准时间,本文采用"速度匹配"方案,通过载机不同的机动方式,由卡尔曼滤波算法估出计失准角。结果表明设计在满足飞行操作简单的条件下,对准精度高和时间短,为工程使用提供参考。     

惯性导航初始对准方法研究进展

初始对准是惯导系统中的关键技术之一,其对准的时间和精度直接影响惯导系统的工作性能.从建模误差、惯性传感器随机误差、环境扰动及不可预测因素3个方面分析了当前惯导系统初始对准的研究难点,然后从传统两阶段、非线性对准、基于优化的对准3类对准方法以及运动对准方面重点阐述了当前初始对准的研究进展.在进一步的研究中,将人为操纵因素...     

基于强跟踪GHF的里程计辅助SINS动基座对准研究

为提高车载捷联惯导系统动基座初始对准精度,提出了一种强跟踪降维高斯-厄米特非线性动基座初始对准算法。里程计辅助捷联惯导粗对准后水平姿态误差角为小角度,里程计辅助捷联惯导动基座对准模型简化为大方位失准角非线性模型,采用降维高斯-厄米特滤波(GHF),以少数非线性状态积分点估计整个系统状态,减少计算量,应用强跟踪滤波,提高系统对突变的滤波状态的跟踪能力。实验表明,应用强跟踪降维高斯-厄米特滤波提高了动基座初始对准精度,减少了计算量,提高了滤波的稳定性。     

健康管理对老年冠心病危险因素治疗及控制率影响

捷联惯导系统(SINS)静基座初始对准中,过高的陀螺噪声不但导致系统状态方程非线性,也会使对失准角的估计不能收敛到真值.因此,提出了一种磁强计辅助对准方法,对系统观测方程的分析证明了该方法不仅可提高滤波精度,同时还可对磁场强度和磁倾角进行估计.非线性滤波采用平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF),SRUKF与无迹卡尔曼滤波(UKF)滤波精度相当,优于扩展卡尔曼滤波(EKF).相比UKF,SRUKF具有更高的计算效率和稳定性.仿真结果表明,该算法在陀螺噪声较高的情况下仍能满足SINS初始对准要求.     

SINS静基座初始对准的超球体采样STFUKF算法

初始对准是实现惯性导航高精度的一项关键技术.无迹滤波(UKF)在SINS系统静基座大方位失准角初始对准中计算量大,在不精确或错误的噪声统计情况下,收敛速度变慢,估计精度下降,甚至滤波发散.针对这一问题,将超球体采样与强跟踪无迹滤波(STFUKF)算法相结合,提高了运算速度和对准精度.利用SINS的非线性误差模型,通过数字仿真将卡尔曼滤波、UKF和STFUKF的性能进行比较,证明该方法具有精度高、抗干扰性好、跟踪能力强的特点.     

基于蚁群算法与中心比对算法的多序列比对研究

多序列比对问题是生物信息学中一个非常重要且具挑战性的课题.为了克服以往算法应用于多序列比对时所遇到的比对序列数受限制以及比对寻优速度慢的缺点,提出一种基于蚁群算法与中心比对算法相结合的新求解算法,给出了具体的算法设计.该算法充分发挥了蚁群算法和中心比对算法的优越性,可提高求解MSA问题的计算精度和计算速度,同时较好地解决了群体的多样性和收敛深度的矛盾.     

基于中心差分卡尔曼滤波的SINS初始对准研究

研究了在大失准角条件下,捷联惯导系统初始对准非线性误差模型,分析了扩展卡尔曼滤波算法因对非线性模型线性化而存在的缺点,研究了中心差分卡尔曼滤波算法,提出将中心差分卡尔曼滤波算法应用于捷联惯导系统大失准角初始对准中.仿真结果表明,在水平失准角为小角度、方位失准角为大角度时,中心差分卡尔曼滤波算法同扩展卡尔曼滤波算法相比,提高了初始对准的估计精度和收敛速度.     

基于小波的惯导系统初始对准方法研究

目前远程武器系统广泛采用捷联惯性导航系统,该系统在发射前要经过初始对准。由于惯性导航系统中所采用的陀螺仪和加速度表的噪声很大,影响了初始对准,降低了打击精度,为减小噪声影响,提出了一种基于小波消噪理论的捷联惯性制导系统初始自对准方法。研究显示,小波分解滤波可以显著减小惯性器件的噪声,利用经过消噪的信号进行初始对准,滤波器的收敛速度加快,在相同对准时间内精度有明显提高。     

基于符号检测的LS与MIN-WLI结合的干扰对齐算法研究

第5代移动通信系统(Fifth generation mobile communication system 5G)是面向2020年以后的人类信息社会,尽管在一些标准的制定上还存在很多争议,但是5G的一些基本特征已经明确:大规模天线阵列、基于滤波器组的多载波技术、全双工复用、超密集组网、自组织网络、软件定义网络。这七大特征将会是5G移动通信的研究重点与热点。在5G的诸多特征中干扰始终是限制其发展的一个重要因素,例如在超密集组网(Ultra-Dense Network)中的干扰问题,由于超密集组网可以大幅度的提升单位面积的系统容量,所以导致网络节点离终端更近,会造成很严重的干扰问题。在这里我们提出一种基于符号检测的LS(Least squre)和Min-WLI(Minimum Weighted Leakage Interference)结合的干扰对齐算法去消除干扰,经过计算机仿真验证该算法在系统的误码率降低上有着比之前算法都优越的性能。     

基于等效叠栅的反射式光刻对准模型研究

针对接近接触式光刻技术的特点,提出了一种实用的反射式光刻对准方案。方案采用差动叠栅条纹对准技术,以叠栅条纹相位作为对准信号的载体。在掩模和硅片上分别设计两组位置相反、周期接近的光栅对准标记。电荷耦合器件(CCD)成像系统接收叠栅条纹图像,采用傅里叶变换提取叠栅条纹相位,得到掩模与硅片的相对位置关系。设计的标记可同时探测横纵方向的对准偏差。给出了合理的光路设计方案,详细分析了整个系统对准的内在机制,建立了可行的数学模型。研究表明,当对准偏差小于1pixel时,最大误差低于0.002pixel。与透射式光路对比,该方案更具有实用性,满足实际对准的要求。     

简化SSUKF在车载SINS行进间对准中的应用

基于大失准角条件下的非线性初始对准误差模型,通过捷联惯导系统 (SINS)与全球定位系统 (GPS)的速度和位置匹配实现SINS行进中初始对准.为了降低滤波计算量,根据系统噪声为复杂加性噪声、量测噪声为简单加性噪声且量测方程是线性方程的特点,采用计算量小的简化超球面无迹卡尔曼滤波(SSUKF)对车载SINS进行行进间初始对准.最后进行SINS行进中初始对准仿真试验,结果表明大失准角条件下的SINS误差模型和简化SSUKF滤波估计法不仅适用于大失准角,同样适用于小失准角和大方位失准角.本对准方案可提高车辆机动能力.