脉冲星导航:基于ML和LSM的快速定位与速度估计
"基于ML和LSM的脉冲星导航快速定位和定速方法,通过减少计算量,利用脉冲星导航系统实现航天器的位置和速度的高效估计。该方法结合了最大似然估计(ML)和最小二乘法(LSM),在考虑到航天器运动引起的多普勒效应对脉冲到达时间(TOA)的影响下,优化了定位和定速的流程。" 在论文"Fast position and velocity determination for pulsar navigation using ML and LSM"中,作者刘劲和吴谨探讨了一种针对脉冲星导航系统的新型算法,旨在提高定位和速度估计的速度,同时降低计算复杂性。脉冲星导航是一种利用遥远的脉冲星发射的精确定时脉冲信号进行航天器定位的技术,它依赖于测量脉冲到达时间(TOA)的精确度。 传统的最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, ML)方法常用于估计航天器的速度,通过分析脉冲波形的畸变来获取多普勒频移信息。然而,这种方法计算量大,不适合实时或资源有限的环境。论文中提出的新方法则采用了一种更有效的方法——最小二乘法(Least Squares Method, LSM),来估计由于航天器运动导致的TOA变化,而不是分析脉冲波形的形状变化。 当航天器移动时,其相对于脉冲星的速度会导致接收到的脉冲信号产生多普勒频移,从而改变TOA。论文中的方法首先利用LSM估算这种TOA的变化,然后根据这些变化值和原始的TOA数据,计算出航天器的位置和速度。这种方法的模拟结果显示,与传统的ML方法相比,它显著提高了计算效率,对于实时导航应用尤其有利。 此外,论文还提到了该研究的资助背景,即高等教育博士点专项科研基金,这表明该研究在学术界得到了认可和支持。作者简介中提到,刘劲是一位博士、讲师,专注于脉冲星导航领域,这进一步证实了他在该领域的专业知识和研究经验。 这篇论文为脉冲星导航技术提供了一个计算效率更高、更适应实际应用需求的定位和速度估计方法,对于提升航天器导航系统的性能具有重要意义。这种方法不仅减少了计算负担,还能保证定位和速度估计的准确性,对于未来深空探测和导航系统的发展具有重要参考价值。
- 粉丝: 491
- 资源: 1万+
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- WebLogic集群配置与管理实战指南
- AIX5.3上安装Weblogic 9.2详细步骤
- 面向对象编程模拟试题详解与解析
- Flex+FMS2.0中文教程:开发流媒体应用的实践指南
- PID调节深入解析:从入门到精通
- 数字水印技术:保护版权的新防线
- 8位数码管显示24小时制数字电子钟程序设计
- Mhdd免费版详细使用教程:硬盘检测与坏道屏蔽
- 操作系统期末复习指南:进程、线程与系统调用详解
- Cognos8性能优化指南:软件参数与报表设计调优
- Cognos8开发入门:从Transformer到ReportStudio
- Cisco 6509交换机配置全面指南
- C#入门:XML基础教程与实例解析
- Matlab振动分析详解:从单自由度到6自由度模型
- Eclipse JDT中的ASTParser详解与核心类介绍
- Java程序员必备资源网站大全