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舰载捷联惯导动基座 F-QUEST 初始对准方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对目前基于惯性系的捷联惯导动基座对准方法信息利用率不高及矢量观测选取不确定性导致对准精度下降的问题,提出了一种新的舰载捷联惯导动基座滤波四元数估计(filter quaternion estimation,F-QUEST)对准方法。构建了捷联惯导动基座初始对准模型,并利用姿态矩阵链式法则将惯导初始对准转化为姿态确定问题,进而采用 F-QUEST 算法求取姿态矩阵以实现捷联惯导动基座对准。车载试验结果表明:相比传统方法,新方法具有更高的对准精度和更快的收敛速度,水平姿态角误差只需3 s 即可收敛到0.01°。 相似文献
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采用直接装订的方法来完成捷联惯导系统的初始对准,虽然可以提高战术导弹的快速反应性,但是也引入了初始对准误差.该误差虽然较小,但造成导弹命中精度的影响不可忽略.为了补偿这种影响,研究了一种借助地面雷达站提供导弹的导航信息,把初始对准误差给分离出来的方法. 相似文献
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针对飞机进近着陆对捷联惯导系统空中重新对准功能的需求,提出一种基于四元数的解析粗对准方法,该方法对飞行动态和飞行平稳性没有要求.推导了利用GNSS测量的速度信息和惯导系统的输出信息对载体姿态进行解算的方法,对精度的影响因素进行了分析.仿真结果表明,该方法可在较宽的动态范围内保持较高的对准精度,计算量较小,速度较快,满足空中粗对准对速度和精度的要求. 相似文献
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《防务技术》2020,16(1):257-262
The rapidity and accuracy of the initial alignment influence the performance of the strapdown inertial navigation system (SINS), compass alignment is one of the most important methods for initial alignment. The selection of the parameters of the compass alignment loop directly affects the result of alignment. Nevertheless, the optimal parameters of the compass loop of different SINS are also different. Traditionally, the alignment parameters are determined by experience and trial-and-error, thus it cannot ensure that the parameters are optimal. In this paper, the Genetic Algorithm-Particle Swarm Optimization (GA-PSO) algorithm is proposed to optimize the compass alignment parameters so as to improve the performance of the initial alignment of strapdown gyrocompass. The experiment results showed that the GA-PSO algorithm can find out the optimal parameters of the compass alignment circuit quickly and accurately and proved the effectiveness of the proposed method. 相似文献
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一种采用自适应遗传算法的模糊自整定控制器 总被引:1,自引:1,他引:0
针对模糊自整定控制器参数寻优能力差的不足,研究了采用自适应交叉概率与变异概率的遗传算法,提出了用这种自适应遗传算法改善模糊自整定控制器性能的方法。对采用自适应遗传算法的模糊自整定控制器与一般的模糊自适应控制器作了仿真对比研究,说明了前者的优越性。 相似文献
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在遗传算法中采用自适应的方法来控制变异操作,可以提高算法的全局搜索能力,加快收敛速度,从而可以迅速地求解组合优化问题,并在进一步求解计算机通信网优化问题中得到成功应用. 相似文献
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以单轴恒速偏频激光陀螺系统为研究对象,建立了静基座初始对准时系统中标定参数变化误差对航向敏感误差影响的数学模型。为克服外场测试环境下难以分别精确估计各标定参数的限制,提出将安装关系矩阵参数误差对航向敏感误差的作用视为一个整体进行标定;不需要外部基准,即可基于最小二乘算法实现航向敏感误差系数的在线标定。采用标定得到的航向敏感误差系数,利用原理样机进行了在线补偿精度实验测试。实验结果表明,所提出的在线标定与补偿方法能够有效消除航向敏感误差,提高初始对准航向角精度。 相似文献
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针对以往求解路径规划问题中以路径最短为目标的局限性以及随机选取初始路径的缺陷,引入合适的目标函数和遗传算子,提出了一种基于遗传算法的多目标虚拟装配路径规划方法,利用大范围初始化的方式产生具有代表性的初始群体,设计了具有启发作用、适合路径规划的遗传算子,能够同时得到不同特点的多条路径,优化了装配路径. 相似文献
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为降低鲁棒优化模型最优解的保守性,以最小化违约车辆数和总惩罚成本为目标,建立针对旅行时间不确定的开放式车辆路径问题的弱鲁棒优化模型。对于不确定数据集的每个取值,该模型的最优解可以使其目标函数值始终不超过某数值,进而改善最优解的保守性。为提高启发式算法发现最优解的概率,提出一种自设计遗传算法对模型进行求解,其主要思想是利用粒子群算法搜索出可使遗传算法预期产生最好解的算法要素,并将其进行组合,从而产生新的遗传算法。采用新产生的遗传算法对模型继续求解,输出最好解。计算结果表明:与以往的鲁棒优化方法相比,弱鲁棒优化方法的最优解的保守性显著降低。 相似文献