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摘要:
为了进一步提高捷联惯性测试系统的精度,提出了基于卡尔曼数据融合技术的铁路轨道几何参数捷联惯性测试方法.在分析影响捷联惯性测试系统精度主要误差因素的基础上,建立了反映测试系统误差影响因素的状态空间方程,分析了外部辅助观测量的选取及其对卡尔曼滤波系统可观测性和可观测度的影响.以速度、侧滚角作为外部辅助观测量,并且以2阶自回归模型对随机振动干扰进行实时建模,仿真计算结果表明,相较于普通的卡尔曼滤波算法,该方法可以使卡尔曼滤波的估计精度显著提高,俯仰角和航向角误差估计值的标准偏差均减小1.5°~2.5°.
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动态特性
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遗传算法
展望捷联式惯性技术在舰艇上的应用
惯性导航
捷联式
舰船导航
航姿系统
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于数据融合技术的铁路轨道捷联惯性测试方法
来源期刊 西南交通大学学报 学科 交通运输
关键词 捷联惯性系统 卡尔曼滤波 随机误差 实时建模 误差补偿
年,卷(期) 2014,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 8-14,51
页数 8页 分类号 U216.3
字数 6171字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0258-2724.2014.01.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 倪文波 西南交通大学机械工程学院 123 672 12.0 20.0
2 王雪梅 西南交通大学机械工程学院 81 318 9.0 13.0
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研究主题发展历程
节点文献
捷联惯性系统
卡尔曼滤波
随机误差
实时建模
误差补偿
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西南交通大学学报
双月刊
0258-2724
51-1277/U
大16开
四川省成都市二环路北一段
62-104
1954
chi
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51589
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