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1.
基于网络技术的综合导航系统研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
通过对局域网的分析,提出了基于1553B数据总线技术综合导航系统设计方案,并对其可行性进行了充分论证,这种方案在很大程度上保证了系统的可靠性和实时性。  相似文献   
2.
研究了非线性克尔效应对光纤陀螺噪声的贡献,得到了可以通过采用宽谱光源和调制光路中的光功率来减小甚至消除克尔效应引起的非互易相位差的结果。采用调制光功率的方法消除克尔效应。为了避免因调制光功率降低探测器信噪比,通过分析探测器的噪声原理得到了保证足够信噪比的最小功率输入。设计了光纤放大器光源来实现这种光功率的调制。分别分析了泵浦光功率和泵浦方式对光源的影响,进一步协调了光纤放大器光源的输出功率和放大增益,首次证明了光纤放大器光源的优越性。在实验中,采用了光纤放大器光源的光纤陀螺的随机游走系数被减小到了原来的0.8。  相似文献   
3.
捷联惯性导航系统的大失准角初始对准过程具有非线性特性,Sigma点卡尔曼滤波算法可用于解决大失准角的对准问题。为提高Sigma点卡尔曼滤波的数值稳定性并降低算法复杂度,推导了简化的方根形式的滤波算法。为评估不同Sigma点卡尔曼滤波在初始对准中的性能,引入了一种适用于姿态角全为大失准的欧拉角误差模型。最后对不同Sigma点卡尔曼滤波在初始对准中的应用进行了仿真,并对算法的精度与复杂度作了分析与总结。结果显示该算法可较好的处理大失准角情况下的对准问题,所推导的简化方根滤波算法在不影响对准精度的情况下可使算法的复杂度降低20%,并增强了数值稳定性,是一种较为实用的方法。  相似文献   
4.
在旋转加速度计重力梯度仪的重力梯度测量原理的基础上,本文提出了加速度计标度因子的在线调整方法。此方法对加速度计组合输出信号中的标度因子不平衡信息进行解调,通过反馈实现标度因子的调整,同时可实现对重力梯度仪系统误差的补偿。  相似文献   
5.
水下磁异常定位中两种矢量磁力仪配置方式的比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
在简述水下磁异常定位原理的基础上,提出了八单轴和十单轴两种矢量磁力仪配置方式,推导了两种配置方式下磁场大小及梯度的量测方程,对磁场大小及梯度的解算精度进行了比较分析。数值仿真了磁场大小及梯度、载体相对位置误差与测量基线长△X之间的变化关系,结果表明这些误差都随△X加大而增长。相比于八单轴磁力仪配置,十单轴磁力仪配置方式中磁场大小和梯度计算精确,定位误差很小,在水下磁定位实验中应选用十单轴磁力仪配置方式。  相似文献   
6.
摇摆状态下捷联惯导系统初始对准技术的研究   总被引:6,自引:4,他引:2  
研究了摇摆状态下捷联惯导系统的初始对准技术,提出了一种新的对准方案:将初始对准作为一种工作状态嵌入到导航解算中,利用姿态解算构建的“数学平台”来隔离基座的摇摆运动,同时采用二阶调平、方位误差估算方法完成初始对准。通过计算机仿真和三轴转台摇摆实验证明该方案可以有效实现摇摆状态下的对准。  相似文献   
7.
船用CAN网络监测装置的设计与实现   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对船用导航系统CAN网络化的实施的需要,提出船用CAN网络监测装置系统的设计与实现方案,并具体介绍了CAN网络监测装置系统的设计原则、功能设计、硬件设计以及基于Vxworks的Zinc6.0的软件实现,并给出CAN网络监测装置系统操作平台主界面显示参考实例。  相似文献   
8.
基于大方位失准角条件下捷联惯导系统误差模型的非线性特点,采用非线性滤波方法进行初始对准.扩展卡尔曼滤波存在精度低,且需要计算雅可比矩阵等不足,而中心差分卡尔曼滤波在递推过程中具有计算量大,数值不稳定等缺点.针对上述问题采用了一种改进的中心差分滤波算法一一平方根中心差分卡尔曼滤波.仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波相比,平方...  相似文献   
9.
海洋重力图加密仿真实验研究   总被引:3,自引:3,他引:0  
研究Krige插值算法在海洋重力数据加密中的应用。对已知海域内的重力数据进行等间隔提取,产生1′×2′、2′×1′、2′×2′、4′×4′间隔的重力数据,应用Krige算法及交叉检验的方式分析Krige算法执行能力。仿真结果表明采用Krige方法对重力实际测量数据进行插值处理可以获得高密度、规则网格化的数字重力图。  相似文献   
10.
当海况不佳时,水下航行器大幅晃动,捷联惯导系统无法快速完成自主初始对准,因此提出了利用多普勒计程仪提供的速度信息进行运动中辅助对准。针对在非线性对准中扩展卡尔曼滤波存在精度低,且需要计算雅可比矩阵等不足,提出了一种基于非线性预测滤波的求容积卡尔曼滤波算法。该滤波算法将惯性器件测量误差作为模型误差使用非线性预测滤波器进行实时预测,然后再利用求容积卡尔曼滤波对模型误差补偿后的系统进行状态估计。仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波和求容积卡尔曼滤波算法相比,该滤波算法能够不仅提高失准角特别是方位失准角的估计精度,其精度约为45″,而且加快了收敛速度。同时由于该滤波算法降低了系统状态的维数,因此也大大减少了计算量。  相似文献   
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