简介:针对星敏感器地平仪联合自主定轨算法在工程中不易应用及工程应用中定轨精度较低等问题,提出了一种改进的自主定轨算法。第一,调整算法观测量,利用惯性坐标系下地心矢量替代星光角距值作为Kalman滤波方程的观测量,以适应卫星星敏感器标准输出;第二,在算法中加入敏感器误差处理环节,包括对敏感器的常值误差进行求取,从而实现对地心矢量测量值的修正,以及用抗野值方法对尖峰噪声误差进行处理,从而消除尖峰噪声对Kalman滤波定轨算法的影响;第三,采用无迹Kalman滤波算法将具有新的观测量与敏感器误差处理环节的改进的天文导航算法加以实现。通过某在轨中轨道卫星数据校验表明,改进后的自主定轨算法定轨精度在千米量级,可在工程中有效实施。
简介:针对采用固定指北坐标系的双轴惯性导航系统运行在高纬度地区时的导航算法失效问题,在横向惯性导航方法的基础上,以双轴旋转调制惯导系统为对象,提出了一种以游移方位坐标系为导航坐标系的惯性导航方法。首先分析了传统机械编排下的极区导航方法在极区工作的缺陷,进而建立了新的机械编排方法。在横向地球模型下,推导了基于横向游移坐标系的极区机械编排方法,并给出了该方法在全球范围进行导航的流程,从而能够保证双轴惯导系统在高低纬度地区工作的流畅性和平稳性。最后进行了仿真分析,并通过虚拟极区技术,利用实际跑车试验数据完成极区导航算法的半实物试验验证,其24小时导航精度与传统坐标系下的导航精度基本一致。试验和仿真结果表明,横向坐标系可以满足舰船航行穿越极点以及极区导航的需求。
简介:为了实现GPS信号缺失下的移动机器人自主导航,解决传统粒子滤波中的粒子退化以及粒子贫乏引起的移动机器人定位和导航精度下降问题,提出了基于小生境理论的启发式蝙蝠优化粒子滤波的同时定位与地图构建算法。首先,在启发式蝙蝠优化算法的速度和位置更新过程中,引入惯性权重,加快了算法寻优精度,提高了收敛速度;然后,利用小生境理论进一步优化启发式蝙蝠算法,利用排挤机制和惩罚函数,有效地保证了种群的多样性,提高了算法的全局寻优能力;最后,将基于小生境理论的启发式蝙蝠优化算法用于传统粒子滤波采样中,使得粒子能够智能、快速地向高似然区域运动,同时提高了传统粒子滤波算法的全局寻优能力和寻优精度。实验结果表明:该算法显著提高了移动机器人导航和定位的精度和实时性。
简介:针对多目标0-1规划问题,首先基于元胞自动机原理和人工狼群智能算法,提出一种元胞狼群优化算法,该算法将元胞机的演化规则与嚎叫信息素更新规则、人工狼群更新规则进行组合,采用元胞及其邻居来增强搜索过程的多样性和分布性,使人工头狼在元胞空间搜索的过程中,增强了人工狼群算法的全局搜索能力,并获得更多的全局非劣解;其次结合多目标0-1规划模型对元胞狼群算法进行了详细的数学描述,定义了人工狼群搜索空间、移动算子、元胞演化规则和非劣解集更新规则,并给出了元胞狼群算法的具体实现步骤;最后通过MATLAB软件对3个典型的多目标0—1规划问题算例进行解算,并将解算结果与其它人工智能算法的结果进行比较,结果表明:元胞狼群算法在多目标0-1规划问题求解方面可获得更多的非劣解集和更优的非劣解,并具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力。
简介:为了降低全球卫星导航系统(GNSS)接收机做比特同步的平均估计时间,提出一种自适应比特同步的新颖算法。分析了传统的最大似然比特同步算法,找到了信号强度、比特能量最大值和非相干累加次数三者之间的关系。在此基础上,利用比特能量最大值来设置门限约束非相干累加次数,使得比特同步算法可以针对不同信号强度来自适应地调整非相干累加次数。仿真分析表明,当预设的门限值为1.5?108时,与传统的固定非相干累加比特同步算法相比,所提出的自适应算法的正确同步概率性能只略微下降了5%,但平均估计时间缩短了85%,使得接收机的首次定位时间大幅度减少。
简介:针对在4级海况下船体大幅度晃动,甚至丢失GPS信号的复杂环境,常规算法会导致姿态测量精度急剧下降的情形,为‘动中通’中的航姿系统设计了一套姿态融合算法。在GPS有效时,卡尔曼滤波的观测量引入双天线GPS输出的航向角,解决航向角观测性弱和估计不准的问题,同时引入互补滤波得到的陀螺修正量,提高了水平姿态角的可观性,融合两种算法提高了解算精度。在GPS无效时,通过互补滤波,抑制陀螺漂移,输出高精度水平姿态角,配合天线所接收信号的强度使‘动中通’正常工作。为验证算法的有效性,进行了动态实验,实验结果表明:该算法在GPS有效的情况下能保证俯仰滚动角(RMSE标准)精度在0.2°以内,航向角精度在0.5°以内,在GPS无效情况下也可使俯仰和滚动角精度长时间维持在0.3°以内,具有一定的工程应用价值。
简介:多路径误差是北斗导航定位系统高精度动态监测的主要误差源。针对北斗导航定位系统多路径误差的特性,结合广义特征值盲源分离方法的优势,提出一种基于参考信号的广义特征值盲源分离算法来削弱多路径效应的影响。首先将前一天的原始坐标残差序列通过奇异谱分析方法进行去噪,其结果作为初始参考信号;然后将当天的原始坐标残差序列进行经验模式分解方法分解,分解得到的IMF分量作为虚拟观测数据,利用广义特征值盲源分离算法获取当天多路径误差信号;最后,利用仿真数据和连续10天的实际观测数据进行试验分析,结果表明利用该方法建立的多路径误差改正模型能有效地了削弱多路径的影响,北、东、天三个方向精度分别提高了78.8%、35.3%、90.1%。提出的模型在一定程度上解决了固定多路径模型随着时间推移重复性减小且有效性降低的问题。