基于时间融合的雷达辐射源自动识别方法 被引量：9

1

作者 俞志富 吕久明 罗景青 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2008年第3期24-27,共4页

雷达辐射源识别是雷达对抗信号处理中关键环节,也是电子目标识别的重要前提。介绍了Dempster组合规则和加权M-距离法、灰关联分析法等时间融合的雷达辐射源自动识别方法,提出了基于证据理论的单传感器时间融合算法,研究了单传感器在不... 雷达辐射源识别是雷达对抗信号处理中关键环节,也是电子目标识别的重要前提。介绍了Dempster组合规则和加权M-距离法、灰关联分析法等时间融合的雷达辐射源自动识别方法,提出了基于证据理论的单传感器时间融合算法,研究了单传感器在不同时间测量周期的证据综合过程,并给出仿真试验结果。随着噪声的增大,传感器单次时间融合的正确识别率下降很快,而采用基于D-S证据理论的单传感器时间融合方法却有较高的正确识别率,该算法大大降低了错误识别率。因此提出的算法是可行的。 展开更多

关键词 时间融合 组合规则 自动识别 系统仿真

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基于Community Intelligence的水电机组融合监测方法 被引量：5

2

作者 谢国财 李朝晖 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期153-159,共7页

介绍了基于CIA(Community Intelligence Agent)模型的水电机组融合监测框架:CIA模型包含消息处理层、行为控制层及核心功能层3个层次,各CIA与外界(如其他CIA)通过Request消息或Report消息联系;融合监测框架由维护域CIA系统和控制域CIA... 介绍了基于CIA(Community Intelligence Agent)模型的水电机组融合监测框架:CIA模型包含消息处理层、行为控制层及核心功能层3个层次,各CIA与外界(如其他CIA)通过Request消息或Report消息联系;融合监测框架由维护域CIA系统和控制域CIA系统构成,维护域CIA系统各CIA之间通过实时现场总线(如CAN总线)或工业以太网实现交互、协作、关联动作及数据共享。将整个机组的状态数据划分为原始采样数据、瞬变状态数据、详细状态数据及概要状态数据4个层次,并针对不同层次的状态数据,进行选择性智能存储,以提高机组运动状态分析和故障诊断的针对性及有效性,节约存储空间。通过时间融合、运行工况融合、异常事件融合和冲突解决策略,实现融合监测系统中各CIA之间实时交互、协作及关联动作和机组状态数据的融合,有效地保证来自机组不同子系统的运动状态的关联性。 展开更多

关键词 水电机组 融合 监测 COMMUNITY INTELLIGENCE 智能控制 运行工况融合 时间融合 异常事件融合

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基于时间融合的波形方式高精度超声测厚 被引量：5

3

作者 彭春 香勇 +3 位作者 彭雪莲 施克仁 徐西刚 孙文龙 《应用声学》 CSCD 北大核心 2005年第2期93-96,共4页

在超声测厚过程中使用波形方式利用闸门进行测量,可以方便自由地选取测量对象,有利于 避开盲区测量;同时还可以设置闸门和峰值或边沿的测量方式,有利于减小测量误差。在测量中,特 征计算采用基于采样序列较基于显示序列精度要高,采样率... 在超声测厚过程中使用波形方式利用闸门进行测量,可以方便自由地选取测量对象,有利于 避开盲区测量;同时还可以设置闸门和峰值或边沿的测量方式,有利于减小测量误差。在测量中,特 征计算采用基于采样序列较基于显示序列精度要高,采样率越高,精度越好;在此基础上,加入多时 间序列的融合算法可以将有效采样率成倍提高,精度也得到相应的改善。 展开更多

关键词 时间融合 波形方式 超声测厚 盲区

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雷达与视频融合的交通信息感知技术研究 被引量：2

4

作者 孟维伟 郭丽苹 张兴宇 《城市道桥与防洪》 2022年第10期242-244,M0022,共4页

交通信息感知作为交通信息基础设施最为关键的功能之一,可为交通态势预判、信号控制等交通应用场景提供重要的数据与决策支撑,是践行“交通强国”战略的基石。目前,常用交通信息感知手段主要包括地磁线圈、雷达、视频、红外等,但这些单... 交通信息感知作为交通信息基础设施最为关键的功能之一,可为交通态势预判、信号控制等交通应用场景提供重要的数据与决策支撑,是践行“交通强国”战略的基石。目前,常用交通信息感知手段主要包括地磁线圈、雷达、视频、红外等,但这些单一的交通信息感知设备普遍存在信息感知不全面、精度不高的问题。研究基于雷达与视频融合的交通信息感知技术,将毫米波雷达和视觉传感器两者的检测数据有机融合,从而实现大范围、精准而全面的交通信息感知,以期为交通的智能化、信息化发展奠定基础。 展开更多

关键词 交通信息感知 空间融合 时间融合 信息融合 系统架构

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多元融合推进小学项目式学习实施 被引量：3

5

作者 雷丽珠 张贤金 《福建教育学院学报》 2019年第9期98-100,共3页

综合实践活动课程是国家必修课程,实施现状呈现浅、散、乱的现象,如何让国家课程校本化,有规划有深度地实施值得探讨。项目式学习构建了综合实践活动课程校本化实施的新路径。通过内容、时间、空间的多元融合,让项目式学习花开有声,推... 综合实践活动课程是国家必修课程,实施现状呈现浅、散、乱的现象,如何让国家课程校本化,有规划有深度地实施值得探讨。项目式学习构建了综合实践活动课程校本化实施的新路径。通过内容、时间、空间的多元融合,让项目式学习花开有声,推动深度学习,使学校和教师真正站在距离孩子最近的地方去设计课程,发展学生核心素养,促进生命成长。 展开更多

关键词 项目式学习 内容融合 时间融合 空间融合

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基于Elman超声信号时间融合的塔机防碰撞技术 被引量：1

6

作者 李西平 谷立臣 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期96-99,共4页

针对塔机防碰撞以缺乏灵活性和时实性的被动防御为主的现状,为实现智能化主动防碰撞的目的,通过分析障碍物轮廓与超声测距时间序列间的映射关系,以时间融合的思想引入Elman网络,并通过变形输入输出实现了单超声传感器由测距序列快速识... 针对塔机防碰撞以缺乏灵活性和时实性的被动防御为主的现状,为实现智能化主动防碰撞的目的,通过分析障碍物轮廓与超声测距时间序列间的映射关系,以时间融合的思想引入Elman网络,并通过变形输入输出实现了单超声传感器由测距序列快速识别障碍物高精度位置信息的功能,并经试验验证可以达到预期低成本、快速度、高精度的塔机工作使用要求,也为低精度传感器获取高精度融合结果提出借鉴思路。 展开更多

关键词 ELMAN神经网络 塔机 防碰撞 时间融合 超声传感器

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基于时序挖掘的时间融合算法及在海表面温度预测中的应用 被引量：1

7

作者 徐凌宇 方晓君 +1 位作者 徐仁杰 沈立炜 《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期550-553,559,共5页

使用序列挖掘的时间融合模型研究数字海洋中海表面温度(Sea Surface Temperature,SST)预测,对基于时序的动态SST数据进行推测.提出基于平滑处理与支持度判断的抛物线回归模型方法,通过对曲线拐点判断方法的改进,改善抛物线回归模型在趋... 使用序列挖掘的时间融合模型研究数字海洋中海表面温度(Sea Surface Temperature,SST)预测,对基于时序的动态SST数据进行推测.提出基于平滑处理与支持度判断的抛物线回归模型方法,通过对曲线拐点判断方法的改进,改善抛物线回归模型在趋势预测方面存在的不足.试验证明此方法对发展趋势较为平稳的SST数据具有较好的预测效果. 展开更多

关键词 时序 挖掘 时间融合 海表面温度

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应用多传感器时间融合的塞状流测量研究

8

作者 张福生 董峰 李伟 《工程热物理学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期1685-1688,共4页

气液两相流由于其自身的复杂性,流型、流量等流动参数的测量一直是研究的重点和难点。应用多传感器数据融合技术测量气液两相流可以从多角度揭示流体信息,提高流动参数的测量精度。多传感器系统主要由截面信息测量系统和V型内锥式流量... 气液两相流由于其自身的复杂性,流型、流量等流动参数的测量一直是研究的重点和难点。应用多传感器数据融合技术测量气液两相流可以从多角度揭示流体信息,提高流动参数的测量精度。多传感器系统主要由截面信息测量系统和V型内锥式流量计构成,在利用相关技术对截面测量信息与V型内锥式流量计的测量数据进行时间融合的基础上,对水平管气液塞状流经行了分段式的流量测量.测量中将气塞和液塞分开计算,并引入了等效干度的计算,通过对实验结果进行的误差比较,验证了该方法是可行的,而且能一定程度上提高测量精度。 展开更多

关键词 气液两相流 多传感器数据融合 截面信息测量技术 V型内锥式流量计 时间融合

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基于T-Fusion的TFP3D人体行为识别算法

9

作者 曾明如 熊嘉豪 祝琴 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期4032-4039,共8页

针对当前人体行为识别算法中双流卷积神经网络时效性差、3D卷积神经网络参数多、算法的复杂度高等不足,提出了基于3D卷积网络和时空融合网络的时空融合伪3D卷积神经网络模型TFP3D。首先,使用3D卷积拆分减少3D卷积核带来的庞大参数量;其... 针对当前人体行为识别算法中双流卷积神经网络时效性差、3D卷积神经网络参数多、算法的复杂度高等不足,提出了基于3D卷积网络和时空融合网络的时空融合伪3D卷积神经网络模型TFP3D。首先,使用3D卷积拆分减少3D卷积核带来的庞大参数量;其次,增加时空融合模块T-Fusion,保证人体行为信息时空特征的有效传递;最后,使用Kinetics数据集对深层模型进行预训练,在保证准确率的前提下提升网络速率。在常见的人体行为识别数据集UCFl01上进行了大量的实验分析,并将识别的结果和当前流行的算法进行比较,结果证明所设计的TFP3D优于其他方法,平均识别率相比其他方法有较大的提高。 展开更多

关键词 TFP3D网络 时间融合网络 预训练 行为识别 深度学习

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基于Transformer的稳健电力负荷预测 被引量：1

10

作者 樊倩男 刘树勇 +2 位作者 蔡云帆 宋杰 高振生 《电力大数据》 2022年第5期19-27,共9页

新型电力系统建设背景下,可再生能源接入和用电负荷类型的多元化为电力系统负荷预测精准性提出了更高的要求,但现有电力负荷预测方法没有考虑数据噪声对预测模型的负面作用,导致其预测精度易受到观测数据噪声的影响,难以应用于实际场景... 新型电力系统建设背景下,可再生能源接入和用电负荷类型的多元化为电力系统负荷预测精准性提出了更高的要求,但现有电力负荷预测方法没有考虑数据噪声对预测模型的负面作用,导致其预测精度易受到观测数据噪声的影响,难以应用于实际场景。本文梳理研究了基于深度学习的负荷预测方法,引入Transformer算法搭建负荷预测模型,并针对温度、湿度等具有一定波动性的电力负荷影响因素,施以概率分布的预处理,形成基于Transformer的稳健预测模型。通过将Transformer基础预测模型和基于Transformer的稳健预测模型分别在公开的原始数据集和引入噪声的数据集上进行实验对比分析,验证了Transformer负荷预测模型能有效应对数据噪声,且将模型输入考虑数据分布后的Transformer负荷预测模型能在保证预测精度的基础上提升预测模型的稳健性。 展开更多

关键词 时间融合变换器 稳健 负荷预测 长短期记忆网络 多头注意力机制

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一种分布式多传感器信息融合方法 被引量：1

11

作者 彭圆红 吴晓锋 《指挥控制与仿真》 2020年第5期19-24,共6页

提出了一种无融合中心的分布式多传感器信息融合结构及相应的融合算法。首先,传感器将获得的目标信息发送给其“收信”邻居,同时关联和融合来自“送信”邻居的信息,再将融合后的目标信息发送给其“收信”邻居,如此循环,从而形成一种多... 提出了一种无融合中心的分布式多传感器信息融合结构及相应的融合算法。首先,传感器将获得的目标信息发送给其“收信”邻居,同时关联和融合来自“送信”邻居的信息,再将融合后的目标信息发送给其“收信”邻居,如此循环,从而形成一种多地并行融合、去融合中心的分布式融合结构。运用舆情动力学理论,设计了一种离散时间融合算法,并证明当传感器网络为强连通网络或存在一株有向生成树时,即使存在“盲”传感器,该算法也可以使各传感器在短时间内对目标信息达成一致。最后,实验仿真验证了所提融合结构与融合算法的有效性。 展开更多

关键词 传感器网络 分布式信息融合 一致性 离散时间融合算法

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冀中坳陷深潜山及其内幕地震勘探技术研究 被引量：11

12

作者 袁胜辉 唐传章 +3 位作者 葛黛薇 崔宏良 李小艳 周璐 《中国石油勘探》 CAS 2013年第1期39-43,共5页

冀中坳陷的勘探程度高,易于勘探的埋藏较浅的大型潜山几乎勘探殆尽,但深潜山的勘探程度相对较低,且具有很大的勘探潜力,是目前主要勘探领域。为了大幅度地提高深潜山地震资料品质及其成像精度,满足超深隐蔽型油气藏勘探的需求,针对深潜... 冀中坳陷的勘探程度高,易于勘探的埋藏较浅的大型潜山几乎勘探殆尽,但深潜山的勘探程度相对较低,且具有很大的勘探潜力,是目前主要勘探领域。为了大幅度地提高深潜山地震资料品质及其成像精度,满足超深隐蔽型油气藏勘探的需求,针对深潜山及其内幕勘探目标埋藏深、隐蔽性强、地震波能量吸收衰减严重、地震波场非常复杂、资料的信噪比和分辨率低、成像困难、储层的非均质性强、潜山形态及内幕圈闭落实难度大等勘探难点,开展了大量的攻关研究,形成了宽方位高密度采集、基于目的层响应频率的低频采集处理、时间域融合地震勘探、碳酸盐岩储层非均质性定量预测等4项关键技术。通过应用,地震资料的能量和信噪比得到大幅度提高,而且低频信息丰富,成像效果好,深潜山及其内幕断层更为清楚,圈闭形态更落实,同时也取得了良好的勘探效果。 展开更多

关键词 深潜山及其内幕 宽方位高密度采集 低频勘探 时间域融合勘探 储层非均质性定量预测

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基于混合神经网络的多时间尺度负荷预测 被引量：4

13

作者 孙义豪 郭新志 +4 位作者 皇甫霄文 马杰 樊江川 张海峰 任洲洋 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2023年第8期95-104,共10页

精准的负荷预测对于电力系统保持经济、可靠运行有十分重要的意义,电力系统规划、运行、电力市场竞价系统的设计等都需要不同时间尺度的负荷预测结果,然而现有研究大多围绕一个时间尺度展开,单一模型难以满足实际工程需求。造成这一现... 精准的负荷预测对于电力系统保持经济、可靠运行有十分重要的意义,电力系统规划、运行、电力市场竞价系统的设计等都需要不同时间尺度的负荷预测结果,然而现有研究大多围绕一个时间尺度展开,单一模型难以满足实际工程需求。造成这一现象的原因在于模型预测结果的误差会随着预测时间尺度的延长而出现不同程度的增加,预测难度大,并且影响负荷的因素大多分布在不同时间尺度的数据上,难以充分利用。针对以上问题,本文在考虑负荷曲线的定积分与对应时间内用电量之间约束关系的前提下,提出融合多时间尺度数据的混合神经网络模型。该模型的损失函数同时考虑了点预测结果的误差以及负荷曲线定积分的物理意义,增强了负荷时间序列中各个元素之间的几何相关性。并且利用神经网络将短尺度数据提取为抽象的综合数据后,与长尺度数据拼接组成新的特征向量,用于预测不同时间尺度的负荷值。算例结果表明,本文提出的模型在实际的变压器负荷数据上能够实现多个时间尺度的预测并且有效提高预测精度。 展开更多

关键词 多时间尺度负荷预测 多层混合神经网络 损失函数 多时间尺度数据融合

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基于LSTM神经网络模型的液压管路故障诊断方法 被引量：3

14

作者 孟秋静 杨钢 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第10期1374-1381,共8页

在航空发动机液压管路故障信号中,因含有噪声的干扰,导致针对液压管路故障的识别准确率较低,为此,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的航空液压管路故障诊断方法。首先,采集了航空发动机液压管路故障的振动信号,根据管路信号的特... 在航空发动机液压管路故障信号中,因含有噪声的干扰,导致针对液压管路故障的识别准确率较低,为此,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的航空液压管路故障诊断方法。首先,采集了航空发动机液压管路故障的振动信号,根据管路信号的特点设计并确定了LSTM模型;然后,开展了实例分析,将采集的液压管路原始振动信号加入了高斯噪声,并创建成液压管路数据集,利用所建长短期记忆神经网络模型对液压管路数据集进行了时序信息融合;最后,针对液压管路不同的故障情况,采用LSTM神经网络模型与循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)、支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BPNN)等模型,进行了对比分析,验证了LSTM模型对航空液压管路故障分类的可行性和有效性。研究结果表明:在识别故障管路精度上,LSTM神经网络模型明显优于SVM和BPNN等传统的浅层神经网络模型;在抗噪性能方面,LSTM明显优于近年来所用的CNN和RNN诊断方法;这说明LSTM神经网络故障诊断方法对航空发动机外部液压管路故障诊断具有适应性和实用性。 展开更多

关键词 长短期记忆神经网络模型 流固耦合振动特性 振动信号全局特征 高斯噪声 健康状态识别 时间信息融合

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基于改进时间信息融合模型的液压管路故障诊断研究

15

作者 高鹏 李开泰 +2 位作者 王雷雷 窦航 江俊松 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第12期1923-1930,共8页

航空发动机液压管路故障信号中存在强大的噪声干扰,导致其诊断模型的故障识别率较低和诊断模型的泛化性不强。针对这一问题,提出了一种基于改进的时间信息融合模型的航空液压管路故障诊断方法。首先,基于循环神经网络原理,设计了正向和... 航空发动机液压管路故障信号中存在强大的噪声干扰,导致其诊断模型的故障识别率较低和诊断模型的泛化性不强。针对这一问题,提出了一种基于改进的时间信息融合模型的航空液压管路故障诊断方法。首先,基于循环神经网络原理,设计了正向和反向的时间信息融合的变形结构,构建出了航空液压管路时间信息融合模型,并通过引入LeakyReLU函数,对模型进行了改进;然后,将实测的一维航空管路时序数据集输入到改进的时间信息融合模型双向循环神经网络(Bi-RNN)中,进行了权重参数的更新;最后,基于同一实测的数据集,分别将其输入到改进的时间信息融合模型、长短期记忆神经网络(LSTM)、循环神经网络(RNN)、支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BPNN)5种故障诊断方法中,进行了训练和对比分析,对相关方法的优越性进行了验证。研究结果表明:利用改进的时间信息融合模型可以对液压管路健康状态和裂纹、凹坑等故障状态进行精准识别,并且准确率可以达到99.2%,总体的准确率和综合指标F 1-sore均可以提高5.1%;在综合性能、准确精度等指标上,改进时间信息融合模型明显优于其他故障诊断模型,可为航空发动机液压管路故障诊断提供一条新的思路,具有一定的工程应用价值。 展开更多

关键词 液压传动回路 时间信息融合模型 航空管路 循环神经网络 LeakyReLU函数 权重参数更新

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雷达抗距离多假目标干扰的时域融合算法 被引量：2

16

作者 李迎春 王国宏 +1 位作者 孙殿星 吴巍 《现代防御技术》 北大核心 2015年第5期151-158,共8页

针对现有雷达抗距离多假目标干扰算法主要根据一个时刻的信号特征识别真假目标,其判决门限设定主观性强,容易导致误判率高的问题,在D-S证据理论框架下提出了基于时间递推融合的抗距离多假目标干扰算法。首先对用于航迹更新的点迹进行基... 针对现有雷达抗距离多假目标干扰算法主要根据一个时刻的信号特征识别真假目标,其判决门限设定主观性强,容易导致误判率高的问题,在D-S证据理论框架下提出了基于时间递推融合的抗距离多假目标干扰算法。首先对用于航迹更新的点迹进行基于卡方检验的分组,判定雷达是否遭受距离多假目标干扰,构建基于信噪比的点迹基本概率赋值函数,然后与前一时刻的航迹基本概率赋值函数进行递推融合,得到当前时刻的航迹基本概率赋值函数,最后基于航迹基本概率赋值函数进行了真假航迹判决。仿真结果表明,该算法能快速识别距离多假目标干扰,真假目标鉴别率较高。 展开更多

关键词 距离多假目标干扰 时间递推融合 D-S证据理论 信噪比

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基于时间信息融合的振动故障诊断方法 被引量：2

17

作者 杨涛 黄树红 +3 位作者 陈非 张燕平 李建兰 高伟 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期445-449,533,共5页

由于依靠一个状态的数据进行融合诊断存在误诊和漏诊的可能性,提出了一种基于时间信息的融合诊断方法,以小波分析和概率模型为分析手段,给出了基于时间信息融合的具体算法,并定义了故障定量判别的指标——故障度。通过转子故障模拟试验... 由于依靠一个状态的数据进行融合诊断存在误诊和漏诊的可能性,提出了一种基于时间信息的融合诊断方法,以小波分析和概率模型为分析手段,给出了基于时间信息融合的具体算法,并定义了故障定量判别的指标——故障度。通过转子故障模拟试验得到了大量数据,对故障实例的计算以及振动信号的分析结果表明,故障度能够有效地区分故障类别,提高了诊断的准确性。 展开更多

关键词 故障诊断 小波分析 时间信息融合 故障度

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一种多时间尺度融合的视觉辅助惯性定姿算法 被引量：2

18

作者 张琳 曾成 王羿帆 《现代电子技术》 北大核心 2020年第12期14-17,共4页

针对基于微机电系统的惯性传感器中,陀螺仪在姿态解算过程中存在误差累积的问题,提出一种多时间尺度融合的视觉辅助惯性定姿算法。利用视觉传感器在不同时间尺度的角度变化量,不断修正并更新惯性器件的角度累积误差,对姿态角进行多次校... 针对基于微机电系统的惯性传感器中,陀螺仪在姿态解算过程中存在误差累积的问题,提出一种多时间尺度融合的视觉辅助惯性定姿算法。利用视觉传感器在不同时间尺度的角度变化量,不断修正并更新惯性器件的角度累积误差,对姿态角进行多次校正,进而输出较高精度的姿态角。实验结果表明,采用多时间尺度融合的视觉辅助惯性定姿算法,相对于单时间尺度的融合算法,航向角误差降低了27%,俯仰角误差降低了23%,横滚角误差降低了63%,角度误差能够保持在2°以内,满足定姿定位的需求。 展开更多

关键词 姿态解算 多时间尺度融合 惯性测量单元 数据采集 姿态角校正 角度误差更新

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