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561.
针对自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)在回收过程中的组合导航精度问题,提出了一种改进的高斯距离迭代法及改进的自适应卡尔曼滤波算法(Adaptive Kalman Filter,AKF).基于AUV回收对接系统,研究并建立了针对惯导SINS、超短基线USBL、多普勒计程仪DVL和深度计的基于斜距的组合导航模型.通过对SINS/USBL/DVL/深度计组合导航量测信息误差特性分析,设计了改进的基于斜距的SINS/USBL/DVL/深度计组合导航模型;针对该模型突出的滤波发散问题,设计了基于滤波收敛性判据和强跟踪滤波思想改进的AKF滤波算法进行有机融合.仿真结果表明,此研究使实际AUV系统具有更高的滤波精度和可靠性. 相似文献
562.
563.
565.
566.
分别采用3种温度(380℃、420℃和450℃)、2种升温方式(直接升温和阶段性保温升温)制备电极,并通过对电极表面微观形貌和金相结构的观察以及电极电位的检测分析方法,比较了不同烧结工艺的电极性能.实验结果表明:烧结后的电极体积略微膨胀,采用380℃阶段性保温升温方式烧结的电极具有更好的表面均匀性以及电位稳定性. 相似文献
567.
捷联惯性导航系统(SINS)与多普勒计程仪(DVL)组合导航时需考虑量测数据异常问题。针对该问题,设计一种基于渐消因子动态调整的改进Sage-Husa自适应滤波。此滤波旨在解决自适应滤波估计量测噪声参数性能对渐消因子依赖性强的问题,提升DVL量测信息异常情况下的导航精度。实验结果表明,基于渐消因子动态调整的改进Sage-Husa自适应滤波,在DVL数据异常的复杂环境中仍可具有较好的信息处理能力,导航性能提高显著,实现高精度的组合导航,具有一定的研究与参考价值。 相似文献