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1.
平台惯导系统(PINS)长期重复性参数是评价PINS综合性能是否满足导航精度的重要因素。在PINS动态飞行条件下,采用PINS导航误差模型能够根据PINS各单项性能参数对其综合性能进行精确计算,但该方法计算时间长,在PINS应用决策阶段不能满足快速评判的时效要求。对此提出了基于PINS导航误差模型和最小二乘支持向量机回归(LS-SVR)相结合的PINS综合性能预测方法。在PINS贮存准备阶段采用导航误差模型与LS-SVR组合方法构建PINS综合性能预测模型,在应用决策阶段采用实时预测的PINS各单项性能指标参数,运用PINS综合性能预测模型对每套PINS进行足够次数综合性能预测,使用PINS综合性能评判指标对每套PINS综合性能进行评判,可以快速得到PINS综合性能评判结果。经过计算验证,表明该组合预测方法不仅具有很高的PINS综合性能预测精度,而且有效提高了PINS综合性能预测效率和评判效果,具有很好的实际应用及评判决策价值。  相似文献   
2.
在时变通信延迟下研究了无人机群编队的鲁棒自适应控制问题。对于无人机编队系统中存在外部扰动和模型不确定性的情况,通过选取包含位置跟踪误差和速度跟踪误差的辅助变量,提出了一种适用于时变通信延迟的鲁棒自适应编队控制策略。提出了自适应律对无人机质量、外界扰动的上界等未知参数进行估计,并且利用Lyapunov稳定性理论分析了闭环系统的渐近稳定性,给出了系统渐近稳定所需要满足的条件。数值仿真结果表明,所提出的控制方法既能抑制外界扰动和模型不确定性对控制器的影响,同时队形跟踪和队形保持的稳态误差分别小于0.1 m和0.05 m。  相似文献   
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