x(i+1)=x(i)+v*ts*cos(phi(i)*pi/180)*cos(theta(i)*pi/180)
时间: 2023-05-15 14:00:35 浏览: 63
这是一个数学公式,描述的是 x(i+1) 与 x(i) 的关系。其中 v 表示速度,ts 表示时间间隔,phi(i) 和 theta(i) 分别表示第 i 个时刻的偏航角和俯仰角。根据这个公式可以求出从 x(i) 出发一段时间后到达的位置 x(i+1)。这个公式可能在研究运动、导航等相关领域中有应用。需要注意的是,转化角度时使用了 π/180 的换算系数,即将角度制转化为弧度制,这是一种常用的角度单位换算方式。
相关问题
% Ballistic missile trajectory & SINS/GPS simulation glvs ts = 0.01; %% trajectory simulation % stage 1: 1/4 circle T = 60; t = (0:ts:T)'; afadot2 = 2*pi/2/T^2; afa = 1/2*afadot2*t.^2; r = 60000; y = r-r*cos(afa); z = r*sin(afa); pitch = pi/2-afa; tt = t; % stage 2: leveling constant acceleration v = (y(end)-y(end-1))/ts; T = 120; t = (ts:ts:T)'; a = -2; y = [y; y(end)+v*t+1/2*a*t.^2]; z = [z; z(end)+t*0]; pitch = [pitch; t*0]; tt = [tt; tt(end)+t]; % stage 3: leveling constant velocity v = (y(end)-y(end-1))/ts; T = 120; t = (ts:ts:T)'; a = -0; y = [y; y(end)+v*t+1/2*a*t.^2]; z = [z; z(end)+t*0]; pitch = [pitch; t*0]; tt = [tt; tt(end)+t]; myfig, plot(y, z, '-'); xygo('front/m','up/m'); %% imu,avp,gps dxyz = [y*0,y,z,tt]; dxyz(:,1:3) = ar1filt(dxyz(:,1:3), 100); pos = dxyz2pos(dxyz); ap = [pitch, zeros(length(pos),2), pos]; [imu, avp0, avp] = ap2imu(ap); imuplot(imu); gps = gpssimu(avp(1:100:end, :), 0.1, 10, 1,0,0, 0); %% sins/gps imuerr = imuerrset(0.15, 100, 0.001, 10); davp = avperrset([1;1;3]*3, [1;1;1], [1;1;3]*100); imu1 = imuadderr(imu,imuerr); ins = insinit(avpadderr(avp0,davp), ts); ins.nts=ts; avp1 = sinsgps(imu1, gps, ins, davp, imuerr); avpcmpplot(avp, avp1(:,[1:9,end]), 'phi');帮我注释代码
以下是对代码的注释:
```matlab
% Ballistic missile trajectory & SINS/GPS simulation
glvs ts = 0.01; % 设置时间步长
%% 轨迹模拟
% 阶段1:1/4圆形轨迹
T = 60; % 转弯时间
t = (0:ts:T)'; % 时间向量
afadot2 = 2*pi/2/T^2; % 角速度
afa = 1/2*afadot2*t.^2; % 角度
r = 60000; % 距离
y = r-r*cos(afa); % y坐标
z = r*sin(afa); % z坐标
pitch = pi/2-afa; % pitch角
tt = t;
% 阶段2:匀加速直线运动
v = (y(end)-y(end-1))/ts; % 初始速度
T = 120; % 时间
t = (ts:ts:T)'; % 时间向量
a = -2; % 加速度
y = [y; y(end)+v*t+1/2*a*t.^2]; % y坐标
z = [z; z(end)+t*0]; % z坐标
pitch = [pitch; t*0]; % pitch角
tt = [tt; tt(end)+t];
% 阶段3:匀速直线运动
v = (y(end)-y(end-1))/ts; % 初始速度
T = 120; % 时间
t = (ts:ts:T)'; % 时间向量
a = -0; % 加速度
y = [y; y(end)+v*t+1/2*a*t.^2]; % y坐标
z = [z; z(end)+t*0]; % z坐标
pitch = [pitch; t*0]; % pitch角
tt = [tt; tt(end)+t];
% 绘制轨迹图
myfig, plot(y, z, '-');
xygo('front/m','up/m');
%% IMU、AVP和GPS
% 计算位置
dxyz = [y*0,y,z,tt];
dxyz(:,1:3) = ar1filt(dxyz(:,1:3), 100);
pos = dxyz2pos(dxyz);
% 计算姿态
ap = [pitch, zeros(length(pos),2), pos];
[imu, avp0, avp] = ap2imu(ap);
% 绘制IMU图
imuplot(imu);
% 生成GPS数据
gps = gpssimu(avp(1:100:end, :), 0.1, 10, 1,0,0, 0);
%% SINS/GPS
% 设置IMU误差和姿态误差
imuerr = imuerrset(0.15, 100, 0.001, 10);
davp = avperrset([1;1;3]*3, [1;1;1], [1;1;3]*100);
% 添加IMU误差
imu1 = imuadderr(imu,imuerr);
% 初始化INS
ins = insinit(avpadderr(avp0,davp), ts);
ins.nts=ts;
% 进行SINS/GPS解算
avp1 = sinsgps(imu1, gps, ins, davp, imuerr);
% 绘制姿态角度对比曲线
avpcmpplot(avp, avp1(:,[1:9,end]), 'phi');
```
function [h,tf]=Jakes_Flat(fd,Ts,Ns,t0,E0,phi_N) % 输入: % fd : 多普勒频率 % Ts : 采样周期 % Ns : 采样点数 % t0 : 初始时间 % E0 : 信道功率 % phi_N : 具有最大多普勒频率正弦信号的初始相位 % 输出: % h : 复衰落向量 % t_state : 当前时刻 if nargin<6 phi_N=0; end if nargin<5 E0=1; end if nargin<4 t0=0; end if nargin<3 error('需要输入更多的参数'); end N0=10; % 正弦波数量需要足够多,以便产生的信号幅度近似服从瑞利分布 N=4*N0+2; % 以均匀方向到达的所有散射分量的射线被近似为 N 个平面波 wd=2*pi*fd; % 最大多普勒频率[rad] t = t0+[0:Ns-1]*Ts; % 时间向量 tf = t(end)+Ts; % 最终时间 coswt = [sqrt(2)*cos(wd*t); 2*cos(wd*cos(2*pi/N*[1:N0]')*t)]; % h = E0/sqrt(2*N0+1)*exp(j*[phi_N pi/(N0+1)*[1:N0]])*coswt; % % E0为衰落信道的平均幅度 end。 使用以上这个函数实现jakes信道的csma
实现 Jakes 信道的 CSMA 首先需要明确 CSMA 的工作原理。CSMA 是一种基于竞争的多点接入协议,它允许多个设备共享同一个信道,但需要避免冲突。当设备想要发送数据时,首先会监听信道是否有其他设备正在发送数据,如果没有,则可以发送数据;如果有,则需要等待一段时间后再次监听。为了避免多个设备同时发送数据而导致的冲突,CSMA 引入了退避算法,即在等待时间内随机选择一个时间点再次监听信道。
具体实现上,可以使用 MATLAB 的 Simulink 工具箱来模拟 CSMA 算法。在 Simulink 中,可以将 Jakes 信道作为一个信道模块,并将多个设备的发送数据部分和退避算法部分分别实现为不同的模块,然后将它们连接起来,形成一个完整的 CSMA 系统。
具体实现步骤如下:
1. 在 Simulink 中添加一个 Jakes 信道模块,并设置好输入参数,如多普勒频率、采样周期、采样点数等。
2. 添加多个发送数据部分的模块,每个模块代表一个设备,模拟设备发送数据的过程。可以使用 MATLAB 中的随机数生成函数来产生不同设备发送数据的时间点和数据量等参数。
3. 添加退避算法部分的模块,每个模块代表一个设备,模拟设备在信道被占用时的等待和随机退避过程。可以使用 MATLAB 中的随机数生成函数来产生等待时间和退避时间等参数。
4. 将发送数据部分和退避算法部分连接到 Jakes 信道模块上,形成一个完整的 CSMA 系统。在模拟过程中,可以观察不同设备发送数据的情况,以及信道的利用率和冲突率等指标。
需要注意的是,由于 Jakes 信道是一种时变信道,其衰落过程是随时间变化的,因此在 CSMA 的模拟中需要考虑到这一点,即不同设备在不同的时间点可能会遇到不同的信道衰落情况,需要进行实时的调整和计算。