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  • 简介:在原有研究的基础上,针对实验数据观测点疏密分布均匀或不均匀的工程实际情况,分别运用全局准则和局部准则,研究最小概率DWO非线性辨识方法中的带宽选择关键问题,提出了校正AIC准则和LCV准则两种不同的带宽选择方法,并将这些方法应用于四频差动激光陀螺的温度误差模型辨识中,比较和验证了这些方法的正确性和适应性。研究结果表明:①对于"分布均匀"的情况,宜采用校正AIC准则;②对于"分布不均匀"的情况,宜采用LCV准则;③形成了自动带宽选择算法。总之,这些方法为解决"带宽选择"问题提供了有效途径,从而进一步提高了最小概率DWO方法的工程应用价值。

  • 标签: 非线性辨识 最小概率 直接加权优化 带宽选择 激光陀螺 温度误差模型
  • 简介:针对CNS/INS组合导航系统中缩短初始对准时间的问题,设计了一种CNS/INS组合导航系统组合对准新方法。在CNS/INS姿态四元数组合算法的基础上,推导CNS/INS组合系统线性化状态方程,分析了INS和CNS姿态四元数差值构建量测方程。利用递推最小二乘原理实现了对该组合系统的信息融合,设计了基于该估计原理的组合导航系统初始对准方法,考虑到大气层内动基座条件下对于星敏感器造成的干扰因素增加了加权处理环节,最后通过仿真实验验证了递推加权最小二乘法在处理组合导航系统初始对准中的有效性。仿真结果表明在微晃基座条件下,与传统的滤波方法相比较该估计方法能够有效地缩短约25%的对准时间。

  • 标签: CNS/INS组合导航 星敏感器 初始对准 递推最小二乘