简介:多路径误差是北斗导航定位系统高精度动态监测的主要误差源。针对北斗导航定位系统多路径误差的特性,结合广义特征值盲源分离方法的优势,提出一种基于参考信号的广义特征值盲源分离算法来削弱多路径效应的影响。首先将前一天的原始坐标残差序列通过奇异谱分析方法进行去噪,其结果作为初始参考信号;然后将当天的原始坐标残差序列进行经验模式分解方法分解,分解得到的IMF分量作为虚拟观测数据,利用广义特征值盲源分离算法获取当天多路径误差信号;最后,利用仿真数据和连续10天的实际观测数据进行试验分析,结果表明利用该方法建立的多路径误差改正模型能有效地了削弱多路径的影响,北、东、天三个方向精度分别提高了78.8%、35.3%、90.1%。提出的模型在一定程度上解决了固定多路径模型随着时间推移重复性减小且有效性降低的问题。
简介:文章给出了一种真正多维的HLLRiemann解算器.采用AUSM分裂将通量分解成为对流通量和压力通量,其中对流通量的计算采用迎风格式,压力通量的计算采用HLL格式,且将HLL格式的耗散项中的密度差用压力差代替,从而使得格式能够分辨接触间断.为了实现数值格式真正多维的特性,分别计算了网格界面中点和角点上的数值通量,并且采用Simpson公式加权组合中点和角点上的数值通量得到网格界面的数值通量.为了减少重构角点处状态时的模板宽度,计算中采用基于SDWLS梯度的线性重构获得2阶空间精度,而时间离散采用2阶保强稳Runge—Kutta方法.数值实验表明,相比于传统的一维HLL格式,文章的真正多维HLL格式具有能够分辨接触间断,以及更大的时间步长等优点.与其他能够分辨接触间断的格式(例如HLLC格式)不同,真正多维的HLL格式在计算二维问题时不会出现激波不稳定现象.
简介:Schuler振荡阻尼技术是提高惯导长期工作精度的关键技术之一。针对采用低阶阻尼网络的惯导系统抑制高频和低频参考速度误差难以兼顾的问题,基于互补滤波思想,提出一种高阶水平阻尼网络设计方法。将两个采用低阶网络、分别具有优良高频和低频特性的Schuler回路通过一对互补滤波器进行组合,形成双Schuler回路组合系统。它等效于采用某高阶网络的单Schuler回路,该回路对高频和低频参考速度误差的衰减率可同时达到40dB/10deg或更高。计算机仿真和海上试验结果均表明:采用所设计高阶网络的系统对参考速度误差兼有优良的高频和低频滤波特性,综合滤波性能优于采用低阶阻尼网络的系统,具有工程应用价值。
简介:本文介绍了SINS/GPS组合系统机载样机的工程研制及车载试验。采用经过小型化的捷联惯导系统与美国TRIMBLE公司生产的6通道TANSⅡGPS接收机进行组合。捷联惯导系统软件与组合导航系统卡尔曼滤波器计算软件共用一个机载计算机,组合系统采用12阶线性卡尔曼滤波器,并对卡尔曼滤波器的递推算法进行了工程化的处理,使滤波器的计算速度大为提高。最后,给出了组合系统的实验室静态试验及外场车载试验结果。
简介:在飞行器的气动外形优化设计中,参数化方法和优化算法具有十分重要的作用,对优化的计算时间、设计空间的数学特性有着深刻的影响.类别形状函数(classandshapetransformation,CST)方法是一种简洁高效的参数化方法,但对于复杂曲面很难使用统一的CST方法进行拟合.文章首先介绍了CST方法的三维实现,分析了其数学性质,提出了分块CST参数化方法,保留CST方法的特性,实现了分块曲面之间的光滑连接.针对气动外形优化设计的复杂情况,需要根据具体的飞行任务提出设计目标,并处理不同目标的矛盾问题.其次采用Pareto策略自动寻找最优方案集,并基于分块CST参数化方法、遗传算法和气动力快速计算方法,对类乘波翼身组合飞行器进行了优化设计,并改变原有问题的设定条件优化得到了全新外形.研究结果表明分块CST方法参数少,精度高,Pareto策略处理多目标准确有效,是气动外形优化设计中非常有用的工具.
简介:大视角图像匹配算法的鲁棒性与实时性直接影响飞行器对远距离目标定位的性能。针对目前仿射不变图像匹配算法实时性较差的问题,提出一种惯性信息辅助的快速大视角图像匹配方法。该方法对现有的快速图像匹配算法进行改进,避免了构建高斯金字塔,提高了算法效率。然后利用机载惯性导航信息求解实时图与参考图之间的单应性矩阵,并对实时图进行模拟视角变换以此减小图像间视角差异,克服了现有的大视角图像匹配算法盲目多次的匹配计算,实现了大视角图像的快速匹配。实验结果表明,惯性信息辅助的大视角图像匹配算法与现有的快速仿射不变性匹配算法相比,匹配效率提高了至少2倍。
简介:为了对微小型飞行器上的MIMU(微惯性测量单元)的随机漂移进行补偿,在比较了Mallat算法与átrous算法之后,基于小波变换与多尺度分析方法,提出了多尺度时间序列建模方法,它充分利用了átrous算法的快速性与时间平移不变性,将MEMS陀螺仪随机漂移进行多尺度分解。对各尺度上分解得到的信号进行重建,并对重建得到的各个信号进行时间序列建模。将各尺度时间序列模型的预测输出的和作为陀螺仪的随机噪声估计,对陀螺仪的随机漂移进行补偿。最后的实际数据建模表明该建模方法运算量小、建模速度快、精度高、模型适用性强,有很强的实际应用价值。
简介:针对当前行人运动特征监测方案中存在运动信息种类单一、特征提取不完善、识别算法复杂且需要依赖专业检测设备等问题,提出基于智能移动端内置惯性传感器的行人运动特征自动辨识方案,为运动特征识别提供准确多样的运动信息。采集移动端MEMS加速度计输出信息后,分别提取加速度数据的三种时域及频域特征后,通过训练最邻近规则分类器实现行人行走、跑步和上下楼梯运动模式的自动识别。不同年龄不同身高的男女性运动特征提取实验结果表明,基于最邻近规则的移动端行人运动特征辨识方法对4种日常活动的平均查准率和查全率分别达到88.7%和90.3%,对提高微惯性行人导航系统普适性具有促进作用。
简介:在对后向台阶流场进行合成射流激励并研究不同激励频率对流场发展影响的过程中,发现流场在低频激励条件下与中高频条件下表现完全不同.为了详细分析这一现象,使用本征正交分解法(properorthogonaldecom-position,POD)将由PIV方法测得的流速分布数据进行分解,采用相位平均手段对含湍流动能较大的主要模态间的关系进行分析,并使用主要模态对流场的主要运动形式进行还原.结果表明,流场在各条件下的主要运动形式均可用少量低阶模态加以基本概括,低频激励下低阶模态相图近似于Lissajous图形,并描述了剪切层在激励作用下的摆动过程.
简介:传统动基座传递对准主要采用扩展卡尔曼滤波技术。但在动基座传递对准的非线性、非高斯条件下,这种基于模型线性化和高斯假设的滤波方法在估计系统状态及其方差时误差较大且可能发散。混合退火粒子滤波针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题,提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法。在滤波算法中,用状态参数分解和退火系数来产生重要性概率密度函数,此概率密度函数综合考虑了转移先验、似然、噪声的统计特性以及最新的观察数据,因此更接近于系统状态的后验概率。实验仿真结果表明,这种基于混合退火粒子滤波器不仅比扩展卡尔曼滤波提高了传递对准的精度,而且又比传统的粒子算法减少了时间。