免费论文摘要：机载场所模样丈量体例的高精度缺点处置本领及试验接洽

场所模样丈量体例(Position and Orientation System, POS)动作高辨别率宇航遥感体例疏通积累的一种要害本领，其重要形成局部为捷联惯导体例(Strapdown Inertial Navigation System, SINS)和寰球卫星定位体例(Global Position System, GPS)。POS将SINS数据短期精度高、输入数据频次高的便宜和GPS数据长久宁静性好、不随功夫漂移的便宜集为一体，举行了SINS/GPS数据融洽处置，可为遥感载荷的疏通积累供给高精度的场所、速率和模样消息。跟着遥感图像辨别率的连接普及，高精度的疏通积累日益表露出其要害性，所以对POS的精度和本能提出了更高的诉求。 因为POS处事情况搀杂卑劣惹起的弹性器件缺点和体例输入参数中的随机缺点局面格外重要，所以在POS器件精度静止的情景下，POS的丈量精度和本能的上下在于于对其百般缺点源的灵验处置。本舆论重要接洽POS的高精度缺点建立模型、POS的高精度重力扰动积累本领、GPS失锁情景下POS拉拢定姿定位本领以及POS在高辨别率机载SAR疏通积累中的高精度数据处置本领，重要革新接洽功效如次： 1、为了普及POS体例缺点模子的建立模型精度，对准保守缺点模子因为忽视弹性器件标定残差及简化缺点源模子带来的不及，正文在15维保守缺点模子的普通上，商量刻度因子缺点和安置缺点的标定残差，并运用随机常值和一阶马尔科夫进程表白陀螺的随机漂移和加速率计的随机偏置，创造了一个39维的高阶缺点模子，并举行POS与相机的共同遨游试验，考证了该模子的精确性和适用性。 2、对准POS导航计划中常常沿用规范重力模子，而忽视了各别场所的重力扰动对POS截止爆发感化的题目，正文提出了一种透彻重力扰动积累本领，该本领汇合了径直求差法和模子法的便宜，运用径直求差法获得确定精度的重力扰动值并创造一个符合的重力扰动模子，并鉴于此模子经过Kalman滤波器赢得重力扰动的最优估量值。POS与相机的共同遨游试验截止表白，鉴于正文提出的重力扰动积累本领的POS程度模样精度有鲜明普及。 3、对准长功夫GPS失锁情景下因为SINS缺点积聚而引导POS精度低沉的题目，正文提出一种处置长时GPS失锁的鉴于RBF神经搜集和功夫序列领会的搀和猜测本领，这种本领对GPS失锁功夫滤波量测消息举行猜测，进而扶助Kalman滤波器举行SINS/GPS数据融洽处置。结果经过遨游试验考证了该本领的灵验性和透彻性。 4、对准运用于机载SAR疏通积累中的POS数据处置本领的不及，提出一种鉴于滤波校恰巧光滑的POS数据处置本领，满意了高辨别率机载SAR及时成像疏通积累的需要。结果经过POS与SAR的共同遨游试验考证了该本领在高辨别率机载SAR及时成像疏通积累中的灵验性。

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