姿態(tài)測量技術研究現狀與發(fā)展趨勢-資料下載頁
2024-11-02 07:50本頁面
【導讀】算法的研究以及姿態(tài)測量誤差補償方法的研究。組），現有的慣性姿態(tài)測量系統主要采用這種組合方式。近年來還出現了無陀螺。過載能力、精度和量程方面均有較高的要求，且算法處理復雜。能解算出載體的姿態(tài)信息，該方案對開發(fā)成本及載體上空間布局有較高要求。度計、靜電陀螺）為代表，姿態(tài)測量組合正逐步向更高精度發(fā)展。與參考坐標系的數學關聯，通常采用姿態(tài)矩陣表示。為求得姿態(tài)矩陣，需要選。取合理的姿態(tài)解算方法。向余弦法以及四元數法。方向余弦法盡管解算過程中不會出現奇異點問。系統實時性影響較大，不利于工程應用。針對描述姿態(tài)時四元數存在的信息冗余問題，基于修正Rodrigues參數。在四元數法姿態(tài)更新基礎上，為。周期實現系數優(yōu)化。差四元數的過程。其中，GPS由于具有較高的位置精度，通過差分得到的速度信息也。擾和高動態(tài)環(huán)境下衛(wèi)星接收機性能下降明顯，且在定位過程中容易暴露目標，準信息源——建立誤差模型——選擇適當的濾波方法——誤差估計與修正。
【正文】 n 濾波增益矩陣系數，實現了對高速旋轉彈的姿態(tài)修正。對非線性誤差模型則需要選擇相應的非線性濾波方法，如擴展 kalman 濾波、無跡 kalman濾波、容積 kalman 濾波、粒子濾波以及在這些方法上演化的濾波方法。 ***等針對低成本姿態(tài)測量系統的誤差補償研究了基于擴展 kalman 濾波算法的姿態(tài)修 正方法； ***等針對飛行器的姿態(tài)估計研究了一種狀態(tài)切換無跡 kalman 濾波算法，通過降維處理提高了姿態(tài)測 量系統的實時性； ***等將一種容積 kalman 濾波方法用于衛(wèi)星的姿態(tài)估計，提出了一種容積信息四元數估計器，提高了姿態(tài)估計效率；為有效抑制大模型初始誤差和有色噪聲對姿態(tài)估計過程的影響， ***等提出了一種改進型無跡粒子濾波姿態(tài)估計方法，在估計精度和速度上均達到較好的效果。近年來針對姿態(tài)估計的非線性濾波方法研究較多，在國內外均成為研究的熱點和前沿性問題，但在工程應用上還不成熟，比較成功的應用案例報道較少。 要想提高姿態(tài)誤差補償效果，需要選取高精度的外部輔助信息源、建立完善的誤差模型并選擇合理的誤差估計方法。在外部 輔助信息源的選取上，近年來主要從單信息源向多信息源發(fā)展，根據不同地域不同環(huán)境各外部基準信息源的優(yōu)勢，又出現了網絡信息源，通過多信息源、網絡信息源給姿態(tài)誤差補償提供盡量多的高精度外部輔助信息。在姿態(tài)測量相關參數誤差模型研究方面，近年來主要在基本參數誤差模型基礎上，結合應用環(huán)境和外界條件相關參數，對姿態(tài)測量誤差模型進行完善，通過建立更完善的誤差模型對誤差傳播過程進行更精確的描述。在誤差估計方法的研究方面，一方面結合動載體的機動狀態(tài)約束條件，尋求誤差參數估計的最佳時機，在狀態(tài)可觀測性較高的條件下對相關參數誤差進行 估計，提高誤差估計精度；另一方面，通過濾波參數的優(yōu)化、多種濾波方法的結合實現對相關誤差參數的有效估計。
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