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1.
针对现有重力辅助导航匹配算法匹配精度、匹配率受惯导初始位置误差影响较大以及实时性较差等不足,提出一种实时重力辅助导航匹配算法.新算法利用惯导输出的相对位置信息,提取半径、方向角约束模型,然后通过对相似性进行度量,筛选出待匹配点,得到最优匹配参数,该算法可以在惯导初始误差较大的情况下进行实时、高效匹配.实验结果表明,新算法对惯导初始误差不敏感、鲁棒性好,而且精度高、实时性强.  相似文献   
2.
重力辅助导航高斯插值精化算法   总被引:2,自引:1,他引:1  
为克服高精度的重力辅助导航传统模型的局限,必须考虑模型误差方程中的重力精化补偿问题。本文在研究二维高斯样条插值函数逼近局部重力异常场的基础上,提出了一种重力辅助导航精化模型构建算法。该精化模型补偿了重力扰动矢量、标准重力模型误差、厄特弗斯修正计算值对导航模型的影响。试验结果表明,利用本文的新型重力辅助导航模型构建算法可使辅助导航系统定位精度提高1倍左右,姿态、速度精度提高1~2倍,定位误差保持在100~200m。  相似文献   
3.
为解算航空重力测量中的载体运动加速度,对GPS载波相位伪距双差观测量进行分析。考虑对流层延迟和电离层延迟的影响,并通过对载体的运动学建模,提出一种基于PVA模型的Kalman滤波算法。相对于传统的差分方法,该算法可从相位观测量中直接解算载体运动加速度。通过仿真分析验证,采用自适应Kalman滤波,得到的未经低通滤波处理的载体加速度标准差为7.26×10-3 m/s2。  相似文献   
4.
引入精度较高的小波神经网络预测局部盲区重力数据。通过实验,对比分析了不同地形数据分布状况下经度、纬度二维输入和经度、纬度、高程三维输入小波神经网络盲区重力数据预测精度,发现利用小波神经网络可以较好地实现高精度盲区重力数据的预测,同等地形条件下三维输入预测的数据精度更高,更有利于后期利用插值方法制备高精度重力基准图。同时,利用克里金法和小波神经网络对真实盲区进行预测。结果表明,两者的预测值相差不大,但小波神经网络的预测结果更为平滑,表明小波神经网络有良好的适应性。  相似文献   
5.
针对电离层延迟误差对定位精度的影响,本文将泰勒级数展开应用于电离层延迟的求解过程中,提出了一种基于泰勒级数展开的电离层改正模型(TSE模型)。将该模型与传统的Klobuchar模型和NeQuick模型在VTEC的求解精度和定位精度上进行了对比分析,用IGS网站提供的测量数据,通过仿真试验验证,得出了TSE模型在提高定位精度上具有较好的可行性与时间适应性的结论。  相似文献   
6.
针对传统重力基准图制备中插值算法多、算法选择费时费力的实际,重点研究在局部重力场下插值算法的快速优选问题。结合长期制图的统计数据,利用层次分析法确定权值,并定义了算法优选量化系数--优选度,实现对不同插值算法的快速初步遴选。结果表明,该算法切实提高了特定条件下重力基准图插值算法的选取速度。  相似文献   
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