Non-damping system reset algorithm for shipborne grid strap-down inertial navigation systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The system reset algorithms realized in damping state rely heavily on the output of Doppler velocity logs (DVLs). Aiming at a shipborne grid strap-down inertial navigation system (SGSINS), this paper addresses a non-damping system reset algorithm to estimate the gyroscope drifts. First, the SGSINS is integrated with the DVL to estimate the horizontal attitude errors, and the estimation results are introduced to the system reset. Next, to ensure the equation can be utilized to design the non-damping system reset scheme, the equation is reformulated by reserving the horizontal attitude errors as the correction terms. Finally, with the assistance of two intermittent or short continuous external yaw and position, the two-point and optimum system reset schemes are designed based on the equation and equation. Simulation results indicate the algorithm can estimate the gyroscope drifts accurately in non-damping state. Compensating the gyroscope drifts can efficiently suppress the drifted errors in SGSINS. Because it takes a short time to estimate the horizontal attitude errors, compared with the existing algorithms realized in damping state, the proposed algorithm greatly shortens the time of using DVL, and this improves the reliability of the algorithm in practical application.
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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 | 0,001 | 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 ».