Comprehensive calibration algorithm for long-endurance shipborne grid SINS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A comprehensive calibration algorithm is proposed in this paper with the aim of solving the problem whereby the navigation error of a long-endurance shipborne grid strapdown inertial navigation system (SINS) drifts with time. First, the equation within the inertial frame is deduced to establish the relationship between the position error, the grid yaw error and the platform drift angle in the inertial frame; then in combination with the equation within the inertial frame, the calibration schemes are designed. The gyroscope drift in the body frame is estimated and compensated through the designed calibration schemes with the aid of information either on two intermittent external positions and yaw, or on three intermittent external positions. The simulation results illustrate that, in the former case, the three-axis gyroscope drifts can be estimated accurately; in the latter case, the z -axis gyroscope drift and the grid yaw error can be estimated accurately. Resetting the system error based on external navigation information and compensating the gyroscope drift can effectively restrain the accumulated navigation error of shipborne grid SINS; meanwhile the proposed algorithm is unaffected by the motion of the ship, which has significant practical value in engineering.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».