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  • 简介:针对惯性器件输出噪声引起高精度机载POS(PositionandOrientationSystem)地面双位置对准精度较差的问题,提出基于小波滤波和隐马尔科夫建模的数据预处理方法结合自适应卡尔曼滤波的双位置对准方法。首先分析惯性敏感器原始信息的频率特性,利用小波滤波算法,消除惯性器件测量中的高频噪声;综合分析器件的随机游走特性,通过建立隐马尔科夫模型削弱惯性敏感器输出随机游走的影响;并针对降噪处理、电源波动及环境因素等引起的系统噪声统计规律不确定性问题,提出利用自适应卡尔曼滤波的方法实现POS高精度初始对准。试验结果表明,采用本文所提方法的对准结果,可使对准结束后600s纯捷联解算的水平速度误差由1.278m/s减小至0.6061m/s,水平位置误差由274.6m减小至128.2m,水平速度和位置误差均减小了50%左右。

  • 标签: 小波滤波 位置姿态系统 双位置对准 自适应卡尔曼滤波
  • 简介:针对非合作航天器的相对导航问题,提出了一种利用点矩形面特征测量非合作航天器位姿的方法。首先从点数据中提取矩形面;然后根据矩形面点数据计算出点分布矩阵,通过特征值分解求出相对位置和姿态,并解决了因矩形面对称而产生的多解问题;最后设计了卡尔曼滤波器,确定目标星与追踪星的相对位置参数以及目标星的姿态、角速度。仿真结果表明:相对位置的估计精度优于0.005m,目标星姿态精度优于0.1°,验证了该方法的有效性。

  • 标签: 非合作航天器 点云 矩形面特征 位姿测量