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针对传统小波在惯性传感器去噪中存在计算复杂和分解层数固定的问题,提出了一种基于模糊逻辑的提升小波阈值去噪方法。该方法首先利用模糊逻辑判断载体当前的运动状态,并根据先验知识确定该状态下的信号带宽;然后依据小波分解层数与截止频率间的对应关系,选择惯性传感器各个轴向的分解层数;最后在提升小波框架下对信号做离散小波变换,并对各层系数进行阈值去噪。实验结果表明,该方法可以对运动状态进行正确判别,与固定层数的传统小波相比,具有更好的降噪效果和更快的处理速度。 相似文献
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基于扩展卡尔曼滤波的动中通低成本姿态估计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对动中通系统低成本姿态估计问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的姿态估计算法。该算法以四元数作为状态变量,通过融合陀螺、加速度计以及单基线GPS位置和速度信息估计载体的姿态信息。针对载体机动加速度的影响,通过单基线GPS提供的速度信息对载体的机动加速度进行初步补偿;当载体发生转弯时,利用侧滑角补偿法进一步校正。实验结果表明,该算法成功融合了陀螺的短时精确性、加速度计的长时稳定性和GPS精确的测速和定位功能,系统的动态估计精度在±0.5°内,满足了动中通的应用要求。 相似文献
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为了进一步提高无标识软件缺陷数据预测的精度,提出了一种基于超欧式距离近邻传播的软件缺陷预测方法。在近邻传播算法中引入密度思想,定义了密度因子和超欧式距离测度概念,设计了密度敏感相似度度量元(即密集度量元),解决了传统近邻传播算法采用欧式距离表示数据相似度,难以有效处理复杂结构数据的不足。该方法应用于无标识软件缺陷数据的预测,并通过三组航空航天软件数据,仿真验证了该方法的有效性,提高了无标识软件缺陷数据预测的精度,为无标识软件缺陷预测提供了一种新的思路。 相似文献
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针对无迹卡尔曼滤波(UKF)计算量大的问题,提出一种加性超球体平方根UKF算法,即ASSRUKF算法.该算法通过引入加性非扩展形式减少状态维数,并采用超球体单形采样减少采样点的数量,有效降低了算法计算量;同时采用协方差阵的平方根代替协方差阵参加递推运算,以提高滤波算法的计算效率和数值稳定性.建立了加性噪声下基于微机械惯性测量单元和磁强计的无人机姿态模型,并采用ASSRUKF算法进行姿态估计.仿真结果表明,本算法的精度与UKF相当,而执行时间仅为UKF的36.8%,有效降低了算法的计算复杂度. 相似文献
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为解决微机械电子系统(MEMS)中加速度计的零位漂移误差、标度因数误差和交叉耦合误差随时间推移而变化的问题,提出一种基于支持度的椭球拟合MEMS加速度计现场标定方法。该方法能够在室外进行简单、快捷和高效的标定,其本质是在传统的椭球拟合法基础上,采用支持度法与椭球体法相结合的方法,通过建立椭球约束模型和支持度矩阵对MEMS加速度计的误差进行标定,继而使用误差补偿方程对MEMS加速度计进行输出补偿,最终实现高精度标度。通过椭球拟合对比实验和时间推移实验,证实了该方法可在没有精密标定设备情况下进行标定,其标定精度比传统椭球拟合法提升1倍。 相似文献
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