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基于Simulink高精度组合导航系统研究与仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了基于MATLAB/Simulink的组合导航系统仿真模型,并将系统分解成一系列功能相对独立的模块,如轨迹发生模块,捷联惯导解算模块,卡尔曼滤波器模块等.研究并设计了SINS/GPS(RDSS)/CNS/SAR组合导航算法,利用无重置联邦型卡尔曼滤波技术,将各子滤波器输出的系统状态局部最优估计值送入主滤波器,采用全局最优融合算法计算得到系统状态的全局最优估计值;通过每15分钟对导航系统进行重置,有效抑制了无重置联邦滤波器在长时间运行时的发散问题,并进行了仿真验证,仿真结果表明,该组合导航系统具有很高的导航精度,定位精度为5米,姿态精度为0.5角分,仿真模型建立正确,方法采用得当、有效. 相似文献
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一种适用于SINS动基座初始对准的新算法 总被引:7,自引:1,他引:6
在运载体运动情况下,提出了一种适用于捷联惯导系统(SINS)初始对准的新算法,该算法以惯性空间为过渡参考基准,即建立了初始时刻惯性坐标系(i0系)和初始时刻捷联惯组惯性坐标系(ib0系)两个惯性坐标系。将捷联惯组坐标系(b系)与导航坐标系(n系)之间的初始对准姿态矩阵的实现分解为三步骤:(1)通过地理位置和初始对准时间求解i0系至n系的变换矩阵;(2)通过惯导比力方程变形,引入测速仪速度辅助,求解从ib0系至i0系的常值变换矩阵;(3)使用姿态更新算法实时计算b相对于ib0系的变换矩阵。最后,载车运动环境下的初始对准试验结果表明航向角对准精度达到了0.1°(1σ)。 相似文献
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神经网络在捷联式寻北仪中的应用研究 总被引:2,自引:1,他引:1
介绍扫联式寻北仪的工作原理,研究当车体受到随机干扰时如何提高寻北仪的寻北精度问题,神经网络对非线性曲线具有较好的曲线拟合能力,用神经网络模拟寻北仪输出信号,用神经网络和低通滤波器相结合的组合滤波器对寻北仪输出数据进行处理,当系统受到冲击干扰时,用神经网络的输出代替实际传感器的输出,通过对实际的带有干扰的信号滤波结果表明,该组合滤波器能较好地抑制随机干扰对寻北结果的影响。 相似文献
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动基座条件下捷联惯导系统由于动态环境的影响,即使采用辅助信息下的组合初始对准也需要较长时间。针对这一问题提出了一种基于观测量扩展的捷联惯导动基座快速初始对准方法。在不改变系统状态方程的情况下,利用车体坐标系横向和垂直方向上速度为零这一约束条件,将基于车体坐标系横向和垂直方向的速度作为扩展的观测量。推导了扩展后的观测方程。进而利用卡尔曼滤波完成捷联惯导动基座初始对准。进行了运动条件下的仿真。仿真结果表明新方法在保证对准精度的同时缩短了对准时间。该方法算法简单,不需要增加辅助信息,具有很好的工程应用价值。 相似文献
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