简介:为了实现水下潜器长时间高精度导航定位,同时考虑到传统地形辅助导航系统在先验地形图不可得或者是地形变化不明显的海域(地形不可匹配区域),无法用来修正惯性导航位置误差的问题,提出了一种结合地形和环境特征的水下导航定位方法。在先验地形图可得且地形高程变化明显的可匹配区域,采用地形辅助导航系统来修正惯导位置误差,在先验地形图不可得或者是地形高程变化不明显的不可匹配区域,采用基于海洋环境特征的同步定位与构图算法来修正惯导位置误差。仿真结果表明,该方法在地形可匹配区域以及地形不可匹配区域得到的航迹都比纯惯导得到的轨迹更接近于理想航迹,因此可以用来修正惯导位置误差。
简介:为了填补船测海深数据空白,给出了海底地形起伏与重力异常和重力异常垂直梯度之间的导纳函数关系。据此,以测高重力异常、重力异常垂直梯度作为输入数据,采用线性回归分析技术,在西南太平洋相关海域开展了海底地形反演试验。结果表明,通过不同方法获取的比例因子与海底地形呈现一定的内在联系,地形平坦海域,比例因子较小;海山分布较多的地形起伏较大的海域,比例因子相对较大,反映了重力数据与海底地形较强的相关性。同时,采用线性回归方法构建的海底地形模型检核精度最高,相较于传统方法获取的海底地形模型,精度最高提升了46%左右,与ETOPO1海深模型和DTU10海深模型相比较,模型精度最大提高了近一倍有余。另外,不同方法对于不同的海底地形具有各自不同的优势,靠近海山区域,采用线性回归技术反演的海深结果优于传统方法;在海山部分,传统方法反演精度又好于线性回归技术。不同数据源反演海底地形的统计结果表明,以重力异常垂直梯度构建的海底地形模型的检核精度优于以重力异常作为输入数据构建的海底地形模型。
简介:地形辅助导航是一种利用地形高度信息定位的导航技术,由于地形高度起伏是非线性的,因此地形辅助导航本质是非线性、非高斯贝叶斯后验概率估计问题。粒子滤波因为适合非线性、非高斯估计问题,被引入地形辅助导航领域得到广泛研究和应用,但粒子滤波算法存在粒子匮乏的问题,会影响定位精度。针对此问题,将高斯混合无迹粒子滤波(GMUPF)用于地形辅助导航,该算法用高斯混合模型(GMM)近似粒子分布,用无迹卡尔曼滤波(UKF)估计重要密度函数,不需要做重采样。通过用实际地形数据做飞行仿真实验,结果显示相比粒子滤波,不仅没有粒子匮乏问题,而且所用粒子数更少时估计精度略好。
简介:传统地形辅助导航适配区选择主要根据某一个地形特征参数的大小决定,因此不可避免地存在对地形适配性评判的不全面性。为了克服传统方法的缺点,提出了一种基于熵值法赋权灰色关联决策的地形辅助导航适配区选择方法,该方法综合考虑了地形标准差、粗糙度、地形高度熵及相关系数对适配区选择的影响。首先,利用计算得到的各特征参数值构建灰色决策矩阵;其次,对决策矩阵进行极差变换以及归一化处理得到灰色关联判断矩阵;最后,采用熵值赋权法客观计算各决策属性的权重,得到地形适配性综合评价指标。仿真结果表明,在评价值高的区域进行地形辅助导航,其匹配误差将更小。
简介:一、启发提问图6-51.如果6-5,在△ABC中,∠C=90°(1)如果∠A=45°,则a=.即:ab=,ba=.(2)如果∠A=30°,则c=a,b=a,即ab=,ba=.(3)如果∠A的大小一确定,那么ab和ba是否也随之而确定呢?2.在△ABC和△A′B′C′中,∠C=∠C′=Rt∠如果∠A=∠A′,则aba′b′反之如果ab=a′b′,则∠A=∠A′吗?二、读书自学 P20~P23三、读书指导1.正切、余切的意义如图(5)中,在△ABC中,∠C=90°,则:∠A的正切记为:tgA=∠A的( )∠A的( )∠A的余切记为:ctgA=∠A的( )∠A的( )其中∠A的大小一定,则tgA,c
简介:一、启发提问1.如图6-1,在△ABC中,∠C=90°.(1)如果∠A=30°,则ac=,bc=.(2)如果c=2a,则∠A=,∠B=.图6-1 图6-2 2.如图6-2,在△ABC中,∠C=90°.(1)如果∠A=45°,则ac=,bc=.(2)如果a=b,则∠A=,∠B=.3.在Rt△ABC和Rt△A′B′C′中:∠C=∠C′=90°.(1)如果∠A=∠A′,那么:BCAB=B′C′A′B′成立吗?(2)如果BCAB=B′C′A′B′,那么:∠A=∠A′吗?从上面的问题中我们不难看出在直角三角形中:如果某一个锐角的度数一定,则相应的直角边与斜边的比值也就随之确定,反之也成立.
简介:目的:目前基于知识工程的设计过程自动化领域有一个缺陷,即缺乏一个语法、语义、公理完善的过程模型表示技术以便在不同平台之间共享,从而实现互操作。研究期望通过两个关键步骤来实现设计过程自动化。方法:1.对非规范化建模方法进行分析对比(表1);2.分析过程建模技术应该满足的功能,细化成不同的要点对不规范的建模方法进行分析对比,同时分析可以表示不同设计分解特征的规范建模技术。结论:1.明确了设计过程自动化的两个关键步骤:(1)非规范化地获取设计过程中的关键点,(2)将非规范化模型映射为规范化表示;2.分析得出表示不同设计分解特征的规范化表示方法和技术(表2);3.根据分析结果,可以选择最优的非规范化和规范化建模方法,从而支持设计过程自动化。
简介:一、问题提出一家鞋店在一段时间内销售了某种女鞋30双,其中各种尺码的鞋的销售量如下:鞋的尺码(单位:厘米)2222.52323.52424.525销售量(单位:双)12511731 在这个问题上,鞋店关心的不是鞋的尺码的平均数,而是关心哪种尺码的鞋销售得最多的问题。因而将产生一种新的特征数字来描述这组数据的集中趋势.二、阅读教材 P162-P165三、自学指导1.什么是众数?在一组数据中,的数据叫做这组数据的众数.本概念的特点:范围:在一组数据中对象:其中的一个数据特征:这个数据出现的次数最多.2.什么是中位数?将一组数据按排列,把处在的一个数据(或)叫做这组数据的中位数.本概念特点:方式: