针对无线室内定位存在的非视距误差及信号跳变的问题,提出了一种基于指数渐消记忆加权测距滤波的内交点定位算法。为了减小非视距误差对无线系统定位精度的影响,提出了一种内交点定位算法,它无需识别基站是否处于视距环境,也无需任何先验的信息,仅基于当前时刻的各基站测距信息实现目标位置的解算。针对无线信号易跳变的问题,采用指数渐消记忆加权算法对测距信息进行滤波处理,通过选取合适的渐消记忆因子有效调节测距信号跳变的幅度。实测数据结果表明:利用所提出的方法定位精度优于2m,显著优于传统的加权最小二乘定位算法,且定位结果的跳变现象明显减弱。 针对无人运载器的快速定向需求,提出北斗双天线基线连续旋转整周和0°~180°本文由公司网站滚圆机网站 转载中国知网整理! http://www.gunyuanjixie.com两位置的两种快速定向方法。把一对北斗天线安装在一个旋转机构上,使双天线基线绕旋转机构中心轴转动,改变北斗双天线基线方向,运用卫星载波相位双差模型,计算出载波相位双差的整周模糊度,进而获得双天线基线航向角,通过旋转机构角度输出值,得到载体的真实航向。采用自行研制的旋转试验装置,验证了北斗短基线双天线两种旋转定向方法。对于0.3m北斗短基线双天线,载体定向精度优于1°。当北斗双天线接收机能够接收到4颗卫星时,上述两种方法都能够确定真实航向。与商业OEM定向板卡相比,所提出的定向方法定向速度快,定向精度高。针对传统载波相位时间差分测速方法未考虑观测噪声以及周跳因素影响测速可靠性的问题,提出一种联合多普勒的载波相位精密测速方法无人机测高算法-电动数控滚圆机滚弧机张家港全自动钢管滚圆滚弧机。首先通过多普勒观测量辅助消除周跳干扰,之后利用无周跳的载波相位时间差分作为观测量,并利用Kalman滤波抑制观测噪声对速度测量的影响。静态和动态的测试结果表明,所提方法能有效消除周跳干扰,抑制高频噪声影响,静态测速精度达1 mm/s,动态测速精度优于2 cm/s,提高了测速精度和可靠性。 针对现有无人机在采用单一传感器测量飞行高度时不够精确且易受干扰,而当前多传感器融合算法测量精度提升有限的问题,提出了一种多层多源信息融合旋翼无人机测高算法。首先结合无人机测高过程中数据量不大的特点,提出一种基于二步延迟自适应时空算法,作为第一层融合,采用更多的历史数据完成信号处理,使融合精度更高。然后进行基于参数辨识的自适应互补滤波第二层融合,利用加速度计数据的辅助测高,实现了多步时间和空间双重融合模型,使旋翼无人机在悬停过程中测高数据更加准确,保证飞行和任务执行的稳定性。通过对高空悬停实测数据进行计算分析表明,该算法相对于一步延迟融合方法,均方根误差减小43.6%,最大误差减小53.6%。同时,该算法数据量小,方法也并不复杂,易于工程实现。 无人机测高算法-电动数控滚圆机滚弧机张家港全自动钢管滚圆滚弧机本文由公司网站滚圆机网站 转载中国知网整理! http://www.gunyuanjixie.com