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为了解决SINS/GPS组合导航系统信号易受干扰和导航精度爱影响的问题,设计了一种SINS/OD/电子地图组合的自主式车载导航系统。利用电子地图提供的位置信息和里程仪提供的速度信息,设计kalman滤波器;并在分段式定常系统模型(PWCS)的基础上,采用奇异值分解法对系统的可观测性进行了分析,研究了系统在静止、匀速和转弯三种不同机动条件下的可观测性,得出一些具有实用价值的结论。仿真结果表明:对系统的可观测性分析结果有效,提高了组合导航系统的精度,并为载体在导航中最佳机动方案的选择提供了理论依据。 相似文献
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针对导弹发射车的特点,提出了一种高精度的定位定向算法。事先在发射场周围布设地标,用差分全球卫星定位系统测量出这些地标的位置;当发射导弹时,用发射车顶上的光电探测器测出其中3个地标的方位角和俯仰角;然后将参数分为垂直与水平两个通道交替估计,解算出发射车的位置和姿态。仿真结果表明,特别是在平原地形中不可避免的发射车与地标接近共面的情况下,与类似算法相比,本算法能够更加稳定地收敛到正确解。作为一个系统,外场实验证明本系统的位置精度为厘米级,方位精度为13角秒,横滚与俯仰精度均为25角秒。 相似文献
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传统道路边缘检测算法很少能用于乡村道路。该文提出基于消失点迭代重估的道路边缘检测方法:Gabor滤波器估计像素纹理方向,同时计算对应的置信度;根据纹理方向,由置信度大于阈值的像素投票确定初始消失点;以初始消失点为起点,向下建立一组射线,并计算由颜色差和二倍角正弦函数加权的方向一致率,将最大值对应的射线作为初始道路边缘;交替采样两侧边缘,选取最优消失点,由此得到两条道路边缘。实验测试了不同类型的乡村道路图片,并与经典算法对比。结果表明该方法在乡村道路中具有较高精准度与鲁棒性。 相似文献
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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. 相似文献
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无人机组合导航滤波器的设计需要考虑器件和外部环境不稳定带来的影响,同时在飞行过程中也面临着组合导航系统噪声和量测噪声统计特性不确定问题,从而导致滤波精度低,稳定性差,甚至有可能发散,传统常规卡尔曼滤波无法解决上述问题。提出一种根据极大似然准则的自适应卡尔曼滤波算法,利用滤波残差的均值和方差不断对卡尔曼滤波的状态噪声方差阵和测量噪声方差阵进行实时修正,提高滤波器对模型不确定性和噪声变化的适应能力和鲁棒性。仿真表明,所提出的组合导航滤波器能够满足无人机导航任务的要求,并且具有很好的导航精度和稳定性。 相似文献
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