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1.
针对常规卡尔曼滤波在组合导航中容错性不足的问题,提出了一种基于遗传模糊推理的自适应容错滤波算法。首先建立了基于模糊推理的自适应滤波模型,利用模糊推理系统的输出对组合导航系统的量测噪声实时进行调整,以实现状态的精确估计,进而达到容错目的。接着利用自适应遗传算法对模糊推理系统的隶属度函数参数进行了优化,提高了系统的输出精度,改进了传统模糊建模中系统精度取决于专家知识是否完备的问题。最后以SINS/GPS组合导航系统为平台进行了仿真,并在系统工作中间时刻引入量测噪声故障。验证结果表明遗传模糊推理自适应滤波算法比常规卡尔曼滤波具有更强的容错能力和总体精度,在仿真中,平均位置和速度均方根误差分别降低了20.87%和41.94%。  相似文献   
2.
一种改进的高动态捷联惯导解算算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对高动态环境下较大的不可交换误差难以精确补偿的问题,提出了一种改进的等效旋转矢量三子样多回路迭代姿态解算算法.首先分析了高动态环境给捷联惯导系统带来的影响,阐述了捷联解算的基本过程;然后对比分析了几种主要的姿态解算算法,针对一般算法难以较好地补偿不可交换误差问题,在旋转矢量多子样二次迭代优化算法的基础上,从提高解算精度和减小计算复杂度两方面进行考虑,研究了一种改进的等效旋转矢量三子样多回路迭代算法;最后,对改进的算法的性能进行了深入的分析.实验结果表明,在低动态条件下改进的算法和毕卡四元数法姿态解算精度相当,在高动态条件下其精度较毕卡四元数提高约3个数量级.  相似文献   
3.
低成本的MIMU元件在组合导航领域取得了广泛应用,但其精度较低,无法实现自主初始对准。针对此问题,研究并提出了一种基于GPS辅助的MIMU/GPS组合导航系统对准方法。方法的基本思想是通过同一位移矢量在载体和导航两种坐标系下的不同表现形式来找出两种坐标系之间的关系,进而实现系统的初始对准。方法先用GPS对某一短距离位移进行精确定位,再用其定位结果反推MIMU捷联解算中的初始对准角。为了加强对非线性方程组的求解能力,在求解过程中引入了遗传算法,并选取了六组不同失准角状态下的数据进行了验证。计算结果表明,该方法具有较高的对准精度和较快的对准速度,因此是有效可行的,同时该方法的实现不借助于任何外部对准信息,由此节省了应用成本。  相似文献   
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