X射线脉冲星作为一种天然时间基准,具有良好的周期稳定性,在深空探测航天器自主导航方面具有重要的应用前景。针对绝对导航的整周模糊度求解问题和相对导航的预报相位、标称轨道存储问题,提出了一种改进的相对导航方法,将前一时刻的航天器位置作为相对导航基准,建立航天器轨道动力学模型,采用扩展卡尔曼滤波算法,确定航天器的位置。最后,进行了数学仿真研究,仿真结果表明:脉冲星相对导航改进方案的导航精度达到1 km,滤波器一致渐进稳定,能够快速抑制初始误差和轨道根数的干扰,验证了导航方案的正确性和可行性。 针对传统的惯性/景象匹配组合导航中出现的因误匹配导致组合导航精度低的问题,设计导航中的应用-数控滚圆机滚弧机张家港电动液压滚圆机滚弧机倒角机了一种基于证据推理的惯性/景象匹配组合导航方法。在惯性/景象匹配组合导航中,使用证据推理对与景象匹配置信度相关的特征量进行融合计算,将融合计算得到的综合信度作为组合导航量测更新的依据,以降低误匹配对导航精度的影响。试验结果表明该方法可行,组合导航精度相比传统方法提高了25.9%。 针对扩展卡尔曼滤波方法在飞机姿态滤波中存在的线性化误差大、需要解繁琐的Jacobian矩阵等问题,将一种新型卡尔曼滤波方法——单向无迹卡尔曼滤波应用于载有低精度、高噪声传感器的低成本飞机姿态滤波系统,并在精度及计算量上与EKF和容积卡尔曼滤波进行了比较。利用实测飞行数据进行实验,结果表明:相对于EKF,SUKF实现容易,且使姿态滤波精度提高到二阶 本文由公司网站 张家港蔬菜大棚滚圆机网站 转载中国知网整理!    http://www.gunyuanji.org/;相对于CKF,SUKF计算简单,比CKF减少约33%的计算量。 针对标准UKF缺乏对系统状态异常的自适应调整能力,导致滤波精度降低的问题,提出一种改进的强跟踪UKF算法。该算法采用假设检验的方法对异常状态进行检测,当系统状态发生异常时,对预测协方差阵引入次优渐消因子自适应的调整滤波增益,实现对系统真实状态的强跟踪。该算法中次优渐消因子的确定无需计算系统模型的雅克比矩阵,提高了传统强跟踪UKF的实用性。将提出的算法应用于INS/GPS组合导航系统进行仿真验证,并与标准UKF进行比较,结果表明,在系统状态存在异常时,提出的带单重次优渐消因子的强跟踪UKF得到的东向、北向位置误差在[-13.7 m,14.9 m]以内,带多重次优渐消因子的强跟踪UKF得到的东向、北向位置误差在[-10.0 m,12.1 m]以内,滤波性能明显优于标准UKF,提高了组合导航系统的解算精度。 导航中的应用-数控滚圆机滚弧机张家港电动液压滚圆机滚弧机倒角机 本文由公司网站 张家港蔬菜大棚滚圆机网站 转载中国知网整理!    http://www.gunyuanji.org/