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在GNSS终端方案设计中,跟踪环路闭环大时延将导致传统数字跟踪环路模型与实际模型的偏离,极大限制了归一化噪声带宽的约束极限,从而影响了环路的动态性能及跟踪精度。为解决这一问题,通过分析环路噪声带宽或相干积分时间发生变化对跟踪环路Z域离散模型极点位置的影响,采用参数化根方法设计了数字环路滤波器,实现了高延时情况下数字锁相环路的稳定工作。实验结果表明,相比于传统跟踪环路,在闭环时延100 ms情况下,考虑闭环大时延设计得到锁相环路的归一化噪声带宽能够实现从0.08到1.321的扩展,对于高动态、弱GNSS信号的跟踪及后续导航解算具有重要意义。 相似文献
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纯追踪算法是无人驾驶领域中常用的路径跟踪算法,其中预瞄距离的选择影响着路径自主跟踪的精度。针对实际车辆时滞导致理论最优预瞄距离与实际最优预瞄距离不符的问题,提出了一种基于时滞补偿的纯追踪控制预瞄距离优化方法。首先,基于时延和迟滞对传统模型的影响,更新时滞车辆模型;其次,设计了一种改进樽海鞘优化算法对预瞄距离进行优化,研究不同车辆速度下最优预瞄距离配置,得到了仿真平台下最优预瞄距离和速度的一次线性关系式;最后,在实际车辆平台上,对所提优化方法进行了实验验证。实验结果表明:相比于传统模型,加入时滞补偿所得最优预瞄准确率提高了67.55%。 相似文献
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为提高车辆导航系统的精确度和可靠性,提出一种车辆动力学模型辅助惯性导航系统的方法。建立车辆非线性动力学模型,利用四阶龙格库塔法实时解算速度信息。以惯导误差方程为状态方程,动力学模型与惯性导航解算的速度差为观测量,设计了容积卡尔曼滤波器,并用估计的状态误差对惯导进行校正。仿真结果表明,所提出的利用车辆动力学模型辅助惯导的方法能有效抑制惯导误差的发散,位置精度和速度精度比纯惯导系统提高了一个数量级,航向角精度提高了73%。 相似文献
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