简介:TNNS(真航向导航系统)由MS860接收机、INS及处理数据的PC/104架构的嵌入式工控机构成.针对TNNS推导了INS(惯性导航系统)的误差模型,提出了适合于TNNS的降阶扩展卡尔曼滤波算法组合GPS和INS。系统在东海作了三次海试,软件及滤波算法平台由C/C++编制.海上试验表明,组合滤波后,INS的位置误差由i00m降低到40m以下;进行最优化滤波后的航向误差α由原来的0.105°减小为0.034°,纵横摇的误差也大幅减小.整个海试结果表明,在TNNS中组合GPS/INS采用的降阶扩展卡尔曼滤波算法,大幅提高了系统精度和可靠性.
简介:基于微喷三维打印机制造压力传感器,用于可穿戴的个人导航系统中。在基底表面不规则或者使用中经常被折弯的情况下,微喷打印工艺制备的MEMS器件精度更高,性能更好。研究了器件的可打印模型和工艺,给出压力传感器可打印的分层物理结构;研究了平面结构投影到三维基底上的投影空间,基于Terzopoulos弹性模型使用材料弹性度和结构弹性度模型给出投影空间;使用射线投影NURBS曲线来拟合边界轮廓,给出分层切片模型。为验证打印PZT膜的压电性能以及设计的压力传感器件的功能,使用不同的机械负荷测试其刚度,使用不同的直流偏置来测试耗损因数、品质因数等。通过比较实验对象的测量值和理论预测值之间的关系可以看出,打印的压力传感器薄膜具有很好的机械和电气性能。
简介:为了提高潜器导航定位精度,针对等值线算法在惯导系统初始误差较大时易发散的问题,提出基于概率神经网络调优的等值线改进方法。首先,在搜索区域内,利用概率神经网络算法对惯导系统航迹进行调优,并经过卡尔曼滤波器与惯导系统航迹进行信息融合形成待匹配航迹;在此基础上利用实时等值线算法得到最佳匹配位置。分别在不同初始条件下进行仿真分析,得出概率神经网络算法在大的初始误差下不易发散但定位精度不高的结论,然后在潜器行驶6h后,初始误差为5.438?的条件下进行仿真验证,结果表明,改进方法定位精度均值优于0.537?,从而证明改进方法是有效的,即使在大的初始误差下仍然能够达到较高的定位精度。
简介:基于传统小卫星对轨道和姿态参数确定采用分别计算的复杂模式,提出了一种利用地磁场和天文信息同时确定卫星轨道和姿态参数的新方法.首先通过分析小卫星轨道动力学J2模型和卫星姿态动力学模型,建立系统状态方程.其次将三轴磁强计与地磁场模型参考值的矢量作差,分析微分差值与状态变量的数学关系,建立定位/定姿观测方程.利用星敏感器提供的高精度姿态信息,建立定姿观测方程,同时利用星敏感器间接敏感地平观测折射恒星,建立定位观测方程.最后提出基于信息融合的先进滤波算法,并通过对多种导航模式进行数值仿真及结果分析,论证所设计一体化方法提高了系统定轨/定姿的精度和可靠性.
简介:为了提高标准Cubature卡尔曼滤波(CKF)的稳定性和鲁棒性,提出一种改进的多重渐消H∞滤波cubamre卡尔曼滤波算法。首先基于系统状态的可观测性给出多重渐消因子矩阵求解过程,提高滤波算法的稳定性,抑制滤波发散;其次,引入H∞鲁棒思想,构造多重渐消H∞滤波Cubature卡尔曼滤波器;最后,提出采用一种奇异值分解的矩阵分解策略代替标准Cubature卡尔曼滤波中的Cholesky分解,进一步提高算法的数值稳定性。实际GPS/INS组合导航实验表明,改进的多重渐消H∞滤波Cubature卡尔曼滤波算法不仅能有效抑制滤波发散提高算法的稳定性,而且对观测野值具有更高的鲁棒性;提出的新算法与标准CKF算法相比,XYZ三个方向的位置精度分别提高了55.8%,46.6%和39.7%。