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胡敬田俊曦邹世明晁涛杨明 《无人系统技术》2022,(2):62-70
针对在全球导航卫星系统信号拒止环境下(如山地、隧道、峡谷)无人机集群常规定位方法受限问题,提出通过集群之间的协同定位,对卫星信号拒止的低成本无人机进行导航恢复的滤波方法,从而有效抑制纯惯性导航系统(INS)定位发散。在获取定位数据方面,首先采用基于超宽带(UWB)和Zigbee设备分别通过到达时间差(TOA)和接收信号强度(RSS)的测距方式得到测距信息,然后进一步利用最小二乘方法解算得到定位局部坐标。考虑到RSS测距远、精度低,而TOA测距精度高、测距范围小的特点,提出一种基于TOA/RSS/INS的序贯扩展卡尔曼滤波算法,通过引入自适应因子,为短程定位信息提供TOA/RSS两路定位冗余的同时,在长程TOA定位失效时仍可利用RSS定位来抑制惯性导航的发散。实验结果表明,该算法在近程可由RSS/TOA提供冗余测距信息,通过自适应因子可将定位精度改善至2m;在长程,尤其TOA定位失效的范围外,同样可以提供误差约为5m的定位信息。相对于传统扩展卡尔曼滤波,所提出的自适应序贯卡尔曼滤波算法有效提高了定位精度,为解决传统定位受限条件下的基于无人机无线电定位研究提供新的思路。 相似文献
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高频雷达多波束最优天线方向图综合 总被引:1,自引:0,他引:1
在高频雷达中 ,多个部分重叠的波束被用来形成对预定空域的覆盖 ,而射频干扰和期望信号的空间结构之间的差异以及接收天线阵列的空间多样性则被用来抑制干扰以提高高频雷达的整体工作性能。然而如何在实时地形成多波束的同时有效地抑制射频干扰仍然是高频雷达一个急待解决的问题。基于最优天线方向图综合方法 ,通过主瓣形状保持和干扰抑制之间的合理折衷进一步提出了多波束形成算法。仿真结果表明该算法可以快速、灵活地形成多个波束来覆盖预定的空域 ,同时最大限度地抑制射频干扰 ,从而极大地提高了高频雷达的工作性能 相似文献