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《中国惯性技术学报》2019,(6)
针对GNSS/SINS/摄影测量组合导航中某个子系统发生故障时,整个导航系统易受到故障数据污染的问题,提出了一种基于快速强跟踪AUKF的双状态卡方(Χ~2)检测数据融合方法。首先,采用快速强跟踪AUKF算法进行滤波;然后,引入卡方检验通过检测UKF子滤波器输出的状态向量来定位故障参数;最后,采用强跟踪滤波准确跟踪状态矢量突变以增强系统鲁棒性,并根据自适应因子实时调整预测协方差阵以修正增益矩阵,使滤波结果不受异常信息的干扰。将提出的改进算法与常规算法分别应用于无人机着陆导航系统,结果显示:与传统UKF相比,提出的算法得到的位置误差减少了62.6%以上;与强跟踪UKF相比,导航误差也至少减小了32.6%。 相似文献
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系留升空平台的目标定位技术在军民领域中具有广泛的应用,定位精度的高低已成为评价无人机、系留升空平台综合性能的一项重要指标。开展了无人升空平台光电探测系统的精度测试研究,对目标高精度定位误差进行分析,推导出光电探测系统误差转换模型,对误差转换坐标进行仿真验证。运用蒙特卡罗思想, 综合分析了升空载荷光电探测系统中各误差参数对定位精度的影响,提出了提高目标高精度定位精度的改进方法,为无人升空平台光电吊舱的目标定位精度、光电吊舱的高精密设计提供了理论基础。 相似文献
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基于KPCA-K-means++和GA-LMS模型的改进RBF神经网络室内可见光定位 总被引:1,自引:0,他引:1
针对室内可见光定位接收光功率不均匀、定位精度低等问题,提出一种自适应花授粉定量式灯源优化方案结合改进径向基函数(RBF)的神经网络接收信号强度指示(RSSI)可见光定位方法.所提方法采用自适应花授粉算法优化发射器的光照强度;通过基于改进RBF神经网络的RSSI定位方法处理接收到的均匀光信号,实现精确有效定位.利用核主成分分析K-means++(KPCA-K means++)聚类模型对RSSI样本值进行预处理,得到最优聚类数目和聚类中心,作为隐含层神经元个数和中心值.通过遗传算法-最小均方(GA-LMS)模型对RBF神经网络参数进行寻优.仿真结果表明,在9 m×12 m×3.5 m的室内环境中,接收光功率为 28.6 dBm~-25.1 dBm,定位误差小于0.1m.因此,所提改进后的可见光定位方法具有定位精度更高、实用性更强等优点. 相似文献
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圆合成孔径声呐(CSAS)的成像性能受平台运动误差影响而下降,利用单侧回波可估计CSAS基阵的斜距误差,但单侧回波在小测绘带时无法估计升沉误差,针对此问题,提出了一种利用单侧回波信号的声呐平台三维运动估计和补偿方法。首先,对CSAS在不同观测角度的目标回波取极大值获得目标回波的到达时间;其次,基于多个点目标的到达时间建立CSAS三维定位模型;然后利用列文伯格-马夸尔特方法对声呐三维坐标进行估计;最后将位置估计结果与时域反投影成像方法结合实现对目标的成像.仿真结果表明:该方法能精确估计声呐平台运动误差,其空间坐标的估计误差小于仿真信号波长的1/8,从而精确补偿了CSAS在不同空间采样点上的阵元回波时间差,显著提高了目标成像质量。湖上试验结果表明,该算法能够实现对CSAS的运动误差补偿。仿真和试验结果均验证了方法的可行性和有效性。 相似文献
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双耳重放的目标之一是在耳机重放中产生不同方向和距离的虚拟源感知。本文研究了动态双耳Ambisonics重放自由场虚拟源方向和距离信息的简化信号处理方法。该信号处理方法包括两步:第1步是基于目标声场的球谐函数分解,合成采用扬声器的近场Ambisonics重放中逐级重构目标声场的信号;第2步是采用虚拟扬声器重放的方法,用动态头相关函数滤波处理将Ambisonics的扬声器重放信号转换为双耳重放信号并用耳机重放。进一步研究了动态双耳Ambisonics的阶数对定位效果的影响,为简化信号处理提供依据。对重放产生的双耳声压分析表明,5阶动态双耳Ambisonics重放足以提供听觉方向定位和距离感知的重要信息。同时心理声学的实验结果表明,结合声源距离相关的响度因素,5阶动态双耳Ambisonics重放可产生不同方向和1.0 m以下不同近场距离的自由场虚拟源的听觉感知。本文的方法仅需要固定距离的48个均匀空间方向的远场非个性化HRTF处理,实现了信号处理的简化。 相似文献