超平面滤波算法在卫星姿态确定中的应用

基于状态估计法的陀螺仪／星敏感器组合卫星姿态测量系统，采用传统卡尔曼滤波算法进行状态估计。但由于卡尔曼滤波算法存在较大误差，因此提出采用超平面调整卡尔曼滤波器的方法提高估计精度。通过仿真证明，该方案既能抑制滤波发散，又能提高卫星姿态确定系统估计精度。     

基于测姿GPS及电子罗盘组合的姿态估计算法

针对低成本姿态测量应用需求,研究了由测姿GPS与电子罗盘组合的姿态估计算法。以捷联姿态误差模型为基础,利用等效倾角误差表示姿态误差,引入角速率误差作为状态参量,通过四元数微分方程推导等效倾角误差传递模型。从GPS双差载波相位测量方程和电子罗盘地磁矢量方程出发,从观测量的物理意义出发推导了等效倾角误差为状态参量的非线性观测方程。采用扩展卡尔曼滤波对姿态参数进行状态估计。车载实验表明该算法能够有效地提高姿态测量精度和系统的鲁棒性,具有较好的实用性。     

捷联惯导系统姿态算法比较

姿态算法是捷联惯导系统算法中的一个重要组成部分,解算姿态阵相当于建立起数学平台,其精度对捷联惯导系统的精度影响很大。该文就实际应用,对四元数毕卡迭代法、四元数四阶龙格-库塔算法、圆锥补偿算法和一种改进的圆锥补偿算法进行了分析和比较,并在典型圆锥运动下进行了仿真,仿真结果表明,四阶龙格-库塔算法具有很高的工程实用价值。     

捷联惯性导航系统的四元数姿态适时修正算法探讨

建立了捷联惯性导航系统的四元数姿态修正算法,该算法跟其他常用算法的区别是在旋转矢量计算上的处理不同,计算采用了多步骤Adams-Moulton方法。由于多步骤方法不能自行启动,所以在开始阶段采用了单步骤Heun’s方法。然后,在实际计算值和预估值的基础上,建立了姿态修正运算法的评估误差方程。数字测试结果表明该四元数姿态修正算法在低频动态情况下是可靠的。.     

基于优化旋转矢量双子样算法的捷联惯导姿态解算

在捷联惯导系统中,姿态更新算法会对导航精度产生至关重要的影响.旋转矢量法在抑制不可交换性误差及其累积效应方面具有显著的优点.为兼顾姿态解算的实时性与精确性,文中基于旋转矢量双子样算法原理推导其误差补偿项,并进行了圆锥运动环境下的算法优化,以提高算法的动态适应性,从而形成了优化的旋转矢量双子样算法.最后通过与传统四元数法进行对比分析,表明在捷联惯导姿态解算中,采用优化旋转矢量双子样算法不仅可较好满足系统实时性要求,同时还能较明显地提高解算精度.     

基于MSP430单片机的姿态测量系统设计

为满足对姿态测量低成本、低功耗的需求,设计一种由MSP430F5438与三轴地磁传感器、三轴MEMS陀螺仪和加速度计构建的姿态测量系统。分析系统的硬软件实现方法,对传感器的校正以及基于四元数和梯度下降法数据融合进行推导,在利用加速度计计算倾角的基础上对电子罗盘进行倾角补偿及四元数的初始化,解决梯度下降法初始时收敛慢的问题,动静态实验结果验证了姿态测量系统的精确性和实时性,俯仰角和滚转角精度在±1°以内,航向角精度在±2°以内。     

负浮力四倾转推进器水下机器人姿态跟踪控制

负浮力四倾转推进器水下机器人(NQTAUV)的姿态控制受到各种干扰的影响,导致姿态跟踪误差。为了实现干扰的估计与补偿,进行精确的姿态跟踪,设计干扰观测器和姿态控制器。首先,建立姿态跟踪误差模型,基于抗干扰控制理论,设计干扰观测器估计干扰,然后设计姿态跟踪控制器,并在三自由度实验平台上进行姿态跟踪实验。比较干扰观测器激活和关闭情况下,跟踪正弦信号的性能。实验结果表明,干扰观测器能够准确估计干扰,控制器能够对干扰进行补偿,实现了高精度的姿态跟踪。研究结果显示,基于干扰观测器的姿态跟踪控制能够对干扰进行补偿,提高了姿态跟踪精度。     

基于四元数的船舶运动姿态仿真研究

在开发船舶三维运动仿真系统或处理三维运动试验数据时,经常需要操纵物体旋转或对运动姿态数据进行插值计算,如果采用基于欧拉角方法对运动物体进行旋转操纵或插值,会出现明显的错误。因此提出在仿真系统中利用四元数来表示运动物体的姿态,并基于四元数对运动姿态序列进行球面插值,同时提出了依据插值节点信息实现?π全角度的欧拉角转换方法,由此在船舶仿真中实现了船舶姿态变化光滑连续的合理效果。     

轮式水下无人探测器姿态估计仿真研究

轮式水下无人探测器在水下信息战、海底资源开发方面具有广阔的发展和应用前景。针对轮式水下无人探测器的姿态估计问题,提出了1种基于Stirling多元插值的DD1型滤波算法。仿真结果表明,该算法具有滤波精度高、数值稳定好的特点,能够更好地估计轮式水下无人探测器的姿态。     

基于四阶累积量的最小模DOA估计方法

高阶累积量由于对高斯噪声不敏感,在高分辨阵列信号处理中可用来提高参数估计的分辨性能。本文从一个统一的角度来研究基于高阶累积量的高分辨阵列信号处理方法,用四阶累积量构造了一个较通用的累积量矩阵,该矩阵符合最小模(M in-Norm)算法的结构,从而可进行DOA(D irection of Arrival)估计。由于四阶累积量对高斯噪声干扰不敏感,从而可提高估计的分辨性能。本文就这种方法在阵列信号处理中的应用,通过计算机仿真与基于二阶矩的M in-Norm算法进行了较全面的比较。仿真结果表明,该方法在高斯噪声中具有良好的统计性能,是实现高分辨方位估计的有效方法。