【正文】 慣導系統(tǒng)的初始對準，設計了將遺傳算法用于初始對準時的適應度函數(shù)，分別將遺傳算法用于粗對準和精對準，探討了遺傳算法用于初始對準的可行性。在對 FOG 噪聲分析的基礎上，采用 Allan 方差分析法和時間 序列法，根據(jù)兩種方法分析結果的一致性，建立了高精度 FOG 的隨機誤差模型；提出了一種改進型二階自回歸 AR（ 2）模型，實現(xiàn)了高精度 FOG隨機誤差在慣導系統(tǒng)初始對準和靜態(tài)導航中的在線建模，并采用卡爾曼濾波算法，實現(xiàn)了高精度 FOG隨機誤差的實時濾波。 （ 5）針對捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的初始對準，設計了將遺傳算法用于初始對準時的適應度函數(shù)，分別將遺傳算法用于粗對準和精對準，探討了遺傳算法用于初始對準的可行性。在對 FOG 噪聲分析的基礎上，采用 Allan 方差分析法和時間序列法，根據(jù)兩種方法分析結果的一致性，建立了高精度 FOG 的隨機誤差模型；提出了一種改進型二階自回歸 AR（ 2）模型，實現(xiàn)了高精度 FOG隨機誤差在慣導系統(tǒng)初始對準和靜態(tài)導航中的在線建模，并采用卡爾曼濾波算法，實現(xiàn)了高精度 FOG 隨機誤差的實時濾波。 （ 5）針對捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的初始對準，設計了將遺傳算法用于 初始對準時的適應度函數(shù)，分別將遺傳算法用于粗對準和精對準，探討了遺傳算法用于初始對準的可行性。在對 FOG 噪聲分析的基礎上，采用 Allan 方差分析法和時間序列法，根據(jù)兩種方法分析結果的一致性，建立了高精度 FOG 的隨機誤差模型；提出了一種改進型二階自回歸 AR（ 2）模型，實現(xiàn)了高精度 FOG隨機誤差在慣導系統(tǒng)初始對準和靜態(tài)導航中的在線建模，并采用卡爾曼濾波算法，實現(xiàn)了高精度 FOG 隨機誤差的實時濾波。 （ 5）針對捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的初始對準，設計了將遺傳算法用于初始對準時的適應度函數(shù)，分別將遺傳算法用于粗對準和精對準，探討了遺傳算法用于初始對準的可行性。在對 FOG 噪聲分析的基礎上，采用 Allan 方差分析法和時間序列法，根據(jù)兩種方法分析結果的一致性，建立了高精度 FOG 的隨機誤差模型；提出了一種改進型二階自回歸 AR（ 2）模型，實現(xiàn)了高精度 FOG隨機誤差在慣導系統(tǒng)初始對準和靜態(tài)導航中的在線建模，并采用卡爾曼濾波算法，實現(xiàn)了高精度 FOG 隨機誤差的實時濾波。 （ 5）針對捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的初始對準，設計了將遺傳算法用于初始對準時的適應度函數(shù)，分別將遺傳算法用于粗對準和精對準，探討了遺傳算法用于初始對準的可行性。在對 FOG 噪聲分析的基礎上，采用 Allan 方差分析法和時間 序列法，根據(jù)兩種方法分析結果的一致性，建立了高精度 FOG 的隨機誤差模型；提出了一種改進型二階自回歸 AR（ 2）模型，實現(xiàn)了高精度 FOG隨機誤差在慣導系統(tǒng)初始對準和靜態(tài)導航中的在線建模，并采用卡爾曼濾波算法，實現(xiàn)了高精度 FOG 隨機誤差的實時濾波。 （ 5）針對捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的初始對準，設計了將遺傳算法用于初始對準時的適應度函數(shù)，分別將遺傳算法用于粗對準和精對準，探討了遺傳算法用于初始對準的可行性。在對 FOG 噪聲分析的基礎上，采用 Allan 方差分析法和時間序列法，根據(jù)兩種方法分析結果的一致性，建立了高精度 FOG 的隨機誤差模型；提出了一種改進型二階自回歸 AR（ 2）模型，實現(xiàn)了高精度 FOG隨機誤差在慣導系統(tǒng)初始對準和靜態(tài)導航中的在線建模，并采用卡爾曼濾波算法，實現(xiàn)了高精度 FOG 隨機誤差的實時濾波。 （ 5）針對捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的初始對準，設計了將遺傳算法用于 初始對準時的適應度函數(shù)，分別將遺傳算法用于粗對準和精對準，探討了遺傳算法用于初始對準的可行性。在對 FOG 噪聲分析的基礎上，采用 Allan 方差分析法和時間序列法，根據(jù)兩種方法分析結果的一致性，建立了高精度 FOG 的隨機誤差模型；提出了一種改進型二階自回歸 AR（ 2）模型，實現(xiàn)了高精度 FOG隨機誤差在慣導系統(tǒng)初始對準和靜態(tài)導航中的在線建模，并采用卡爾曼濾波算法，實現(xiàn)了高精度 FOG 隨機誤差的實時濾波。 （ 5）針對捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的初始對準，設計了將遺傳算法用于初始對準時的適應度函數(shù)，分別將遺傳算法用于粗對準和精對準，探討了遺傳算法用于初始對準的可行性。在對 FOG 噪聲分析的基礎上，采用 Allan 方差分析法和時間序列法，根據(jù)兩種方法分析結果的一致性，建立了高精度 FOG 的隨機誤差模型；提出了一種改進型二階自回歸 AR（ 2）模型，實現(xiàn)了高精度 FOG隨機誤差在慣導系統(tǒng)初始對準和靜態(tài)導航中的在線建模，并采用卡爾曼濾波算法，實現(xiàn)了高精度 FOG 隨機誤差的實時濾波。 （ 5）針對捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的初始對準，設計了將遺傳算法用于初始對準時的適應度函數(shù)，分別將遺傳算法用于粗對準和精對準，探討了遺傳算法用于初始對準的可行性。在對 FOG 噪聲分析的基礎上，采用 Allan 方差分析法和時間 序列法，根據(jù)兩種方法分析結果的一致性，建立了高精度 FOG 的隨機誤差模型；提出了一種改進型二階自回歸 AR（ 2）模型，實現(xiàn)了高精度 FOG隨機誤差在慣導系統(tǒng)初始對準和靜態(tài)導航中的在線建模，并采用卡爾曼濾波算法，實現(xiàn)了高精度 FOG 隨機誤差的實時濾波。 （ 5）針對捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的初始對準，設計了將遺傳算法用于初始對準時的適應度函數(shù)，分別將遺傳算法用于粗對準和精對準，探討了遺傳算法用于初始對準的可行性。在對 FOG 噪聲分析的基礎上，采用 Allan 方差分析法和時間序列法，根據(jù)兩種方法分析結果的一致性，建立了高精度 FOG 的隨機誤差模型；提出了一種改進型二階自回歸 AR（ 2）模型，實現(xiàn)了高精度 FOG隨機誤差在慣導系統(tǒng)初始對準和靜態(tài)導航中的在線建模，并采用卡爾曼濾波算法，實現(xiàn)了高精度 FOG 隨機誤差的實時濾波。 （ 5）針對捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的初始對準，設計了將遺傳算法用于 初始對準時的適應度函數(shù)，分別將遺傳算法用于粗對準和精對準，探討了遺傳算法用于初始對準的可行性。如還不能顯示，可以聯(lián)系我 q q 1627550258 ，提供原格