通过星敏感器和红外地敏观测星光角距是目前实现卫星天文自主导航最为工程可行的方法,但由于星上敏感器在测量过程中不可避免的会引入外部环境测量误差,导致观测量星光角距存在偏差,最终会造成卫星定轨结果不精确。为解决这一问题,结合实验数据分析,最终确定了敏感器存在的系统误差是造成卫星天文导航定轨精度较低的最大误差源,并利用最小二乘方法对敏感器系统误差进行标定,将标定之后的观测量通过卡尔曼滤波算法进行噪声消除,使观测量更加准确。最后,利用星上实际下传数据对此方法进行验证,取得了良好的效果。
2024-02-29 12:50:03 1.23MB 星敏感器
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基于动态Allan 方差的光纤陀螺随机误差分析及算法改进
2023-12-16 02:11:04 1.39MB 研究论文
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“非良导体热导率的测量”大学物理实验的误差分析及改进,邓敏,李华,“非良导体热导率测量”实验是大学物理实验中很重要的一个实验。实验数据的处理比较繁琐且精确度不高。利用Origin软件处理数据中的
2023-12-09 19:49:54 457KB 首发论文
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微机电(MEMS)陀螺仪的随机漂移误差较大,严重影响导航精度。针对上述问题,首先利用Allan方差分析了MEMS陀螺的随机漂移误差;然后基于小波阈值去噪算法处理陀螺信号的高频噪声,建立了硬阈值函数和软阈值函数,并通过两种函数对陀螺信号进行小波阈值去噪处理。实验结果表明:较之硬阈值函数,软阈值函数去噪效果更佳,去噪后信号标准差更低,量化噪声、角度随机游走和零偏不稳定性分别下降了97.34%、97.62%、57.07%。
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正交回归和一般最小二乘回归的几何误差分析,胡明晓,崔元敏,线性回归也称为最小二乘拟合。一般最小二乘回归的目标函数只考虑一个方向的扰动,采用基于几何距离的正交回归能克服固定单方向最
2023-03-15 09:45:47 533KB 正交回归
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转台工作面角位置测量装置误差分析与补偿.pdf,针对特定转台轴端角位置检测误差不能反映实际产品工作面空间角位置的问题,介绍了一种以圆光栅和水平电容传感器作为测角元件的转台工作面空间角位置定位测量装置。以提高空间测角精度为目的,重点对装置各项误差因素进行归类分析。除光栅和传感器分别存在的分系统测角误差外,测量装置还存在转轴与测量基面不平行、传感器敏感轴与测量基面不平行等误差项。为修正测角系统误差,根据圆光栅旋转面、传感器敏感轴、转轴轴系、测量基面的空间几何关系建立数学模型,分析系统误差影响因素。最后利用分度误差在0.3 ″高精度转台对校准装置进行标定,并利用径向基函数(RBF)神经网络建立误差补偿模型,对系统测角精度进行修正,使系统最大误差值由13.75 ″下降至2.9 ″,满足了3 ″以内的测角精度需求。
2023-03-07 14:53:21 1.53MB 论文研究
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永磁伺服电机嵌入式位置检测理论及误差分析.pdf,针对现有的永磁伺服电机位置传感器存在成本高、体积大的缺点和新兴的无传感器技术计算复杂及依赖电机参数的不可靠性问题,提出了绕制时栅线圈检测电机转动位置的方法,但由于绕制时栅线圈检测的方法存在获取信号复杂、测量稳定性差以及线圈绕制不均匀增加误差的缺点,在此基础上,提出了一种基于隧道磁阻效应(TMR)和时栅技术的永磁伺服电机嵌入式位置检测新方法。在原理分析的基础上,根据行波表达式的理论推导,分析了单路和双路驻波幅值不相等所导致的误差规律,为检测结构的优化和进一步提高测量精度奠定基础。最后通过实验,验证了嵌入式位置检测理论分析的正确性以及检测方案的优越性,所提出方法的检测精度较绕制时栅线圈的检测方法提高了3倍,稳定性提高了5倍。
2023-02-27 16:11:52 5.9MB 论文研究
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针对传统图像配准技术难以对海洋、沙漠、草原等特征不明显区域航空遥感图像进行配准的问题,提出了一种基于地理位置信息的航空遥感图像配准算法。依据载机定位定向系统测量的载机位置、姿态信息以及航空相机中位置编码器测量的框架角位置信息, 利用齐次坐标变换的方法求解配准点在大地坐标系下的投影。利用世界大地坐标系-84坐标系定义的地球椭球模型确定匹配点的经纬度信息, 将相同地理位置信息的配准点进行配准。采用蒙特卡罗法仿真分析了载机姿态位置信息及框架角位置信息对配准精度及定位精度的影响。采用实际的航空遥感图像进行实验, 结果表明, 在载机飞行高度低于2000 m, 拍摄倾斜角小于18°时, 配准精度可优于3 m, 遥感图像中的海上控制点的定位精度优于35 m。
2023-02-26 11:03:49 11MB 遥感 图像配准 地理位置 误差分析
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导航系统_第2章_4惯导误差分析,紧接上一节,误差分析惯导
2023-02-24 10:33:12 1.45MB 惯导误差
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§2误差的来源与误差分析的重要性 误差的来源与种类 实际问题建立数学模型研究计算方法编程上机计算求的结果。 1. 模型误差: 在建立数学模型过程中,不可能将所有因素均考虑,必然要进行必要的简化,这就带来了与实际问题的误差。 2.测量误差: 测量已知参数时,数据带来的误差。 3.截断误差: 在设计算法时,必然要近似处理,寻求一些简化。
2023-02-11 11:16:41 699KB 中科院讲义
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