简介:捷联惯性导航系统静基座初始对准时一般先进行粗对准,使失准角缩小到一定范围内从而满足小失准角假设下的线性误差模型,然后再进行精对准。在不进行粗对准时失准角一般为大角度,需要采用复杂的非线性误差模型和非线性滤波方法。研究发现通过设置合理的误差协方差矩阵初值,采用反馈校正滤波结构,并引入强跟踪滤波算法可以在大失准角情况下既无需粗对准,又无需采用非线性模型来实现精对准。仿真结果表明,该方法可以实现大失准角初始对准,鲁棒性好,在任意姿态初值下都可以使航向角在300s内收敛到0.05°的理论极限精度,与小失准角精对准方法的速度和精度相当但省去了粗对准因而耗时更短,与无迹卡尔曼滤波在600s时才收敛到0.5°的速度相比大为改善。
简介:设X是实Banach空间,D是X的一个子集,T:X→X是一强增生算子,从而得到带误差的Mann迭代序列的逼近不动点的强收敛问题.
简介:在一致凸Banach空间上,研究了半紧的非扩张压缩映象的修正Ishikawasa三重迭代序列的强收敛问题,建立并证明了若干强收敛定理,推广了Mann和Ishikawa的迭代方法,改进和发展了Xu和贾如鹏等作者的主要结果.
简介:主要说明两两NQD随机变量序列的一些收敛性质是任意随机变量序列的强极限定理的推论.
简介:使用新的证明方法,在去掉数列{αn}单调递减的条件下,建立了一致凸Banach空间中的渐近非扩展映象不动点的具误差的Ishikawa迭代序列的新强收敛定理.其结果推广和改进了Schu,Rhoades及周海云等作者的相关结果.