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传递对准精度评估中的算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文分析了进行传递对精度评估的两种现滑算法,指出了固定点平滑算法在使用中存在的不足之处,计算机仿真给出了采用固定区域平滑算法和固定点平滑算法估计某一实际工程项目的对比图形。 相似文献
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惯性导航具备完全自主、高度隐蔽、数据频率高等优点,在机载精确制导武器中得到广泛应用。由于空中传递对准可能处于恶劣条件下,初始失准角较大,传统的线性传递对准模型不能反映系统的真实情况,线性滤波算法也将导致很大的对准误差,为实现精确对准,需要应用非线性模型和非线性滤波算法。而非线性滤波算法如无迹卡尔曼滤波(UKF)、容积卡尔曼滤波(CKF)等,在高维情况下,计算量很大,在弹载计算机计算资源受限的情况下,如何降低滤波算法的计算量是一个重要问题。本文将降维容积卡尔曼滤波算法应用在非线性传递对准模型中,将容积卡尔曼滤波的采样点由30个减少为6个,大幅减少了所需计算量。 相似文献
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在简要分析导航传感器试飞现状的基础上, 提出了利用数据融合算法获取导航传感器数据基准的实现方案, 在方案中充分考虑了不同导航传感器的性能特性, 提出了基于集中Kalman滤波的试飞导航数据初步融合和在Kalman滤波基础上利用固定区间平滑滤波实现全局信息优化融合的导航传感器基准获取方法, 并利用试飞数据对融合算法进行了验证。结果表明: 该方法有效利用了不同传感器的特性和事后数据处理的优势, 融合输出精度较融合前有明显提高, 为导航传感器的试飞评估提供了新的思路和方法。 相似文献
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针对舰载机快速反应的要求,提出速度+姿态+角速度匹配的快速传递对准方法。基于联邦滤波的分散化并行滤波思想,设计了一种基于高斯马尔可夫估计的最优加权最小二乘的传递对准联邦滤波器,有效解决集中卡尔曼滤波进行传递对准时存在的状态维数高、计算量大和滤波更新率低的问题。给出了此方法的数学模型,设计了快速传递对准联邦滤波器结构和信息融合算法,并在舰载条件下进行了仿真验证。仿真结果表明,采用该文提出的联邦滤波器与集中滤波器精度相当,且快速性好。主滤波器在4s内完成了对失准角的估计,而子滤波器在1s内就完成了对舰体静、动态挠曲变形角的估计,估计精度均在2′以内,计算量也减小了。 相似文献
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卡尔曼滤波器在导航系统初始对准中的应用 总被引:6,自引:1,他引:5
文章分析了惯导系统初始对准的动态模型,介绍了卡尔曼滤波算法在平台式惯导初始对准中的应用.并进行了计算机仿真试验,结果表明:此方法有算法简单,能有效缩短初始对准时间,稳态精度较高等特点.是一种较为理想的初始对准方案。 相似文献
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在应用低精度微机电系统-惯性测量单元(MEMS-IMU)和全球定位系统(GPS)的车载组合导航中,由于IMU的精度问题,无法通过传统的解析方法实现方位失准角的粗对准,造成了大方位失准角问题。该文通过变换状态量,用方位失准角的两个三角函数代替方位失准角作为状态量,建立了新的线性系统方程,统一了精对准和粗对准的过程,避免了粗对准切换到精对准时状态间的协方差信息损失。完成了车载导航试验。结果表明,本初始对准方案在低精度的组合导航中能将对准精度控制在1°以内。 相似文献
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