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马涛

作品数：7 被引量：12H指数：3
供职机构：第二炮兵工程学院更多>>
相关领域：航空宇航科学技术自动化与计算机技术兵器科学与技术电子电信更多>>

合作作者

文献类型

  • 6篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 4篇航空宇航科学...
  • 2篇自动化与计算...
  • 2篇兵器科学与技...
  • 1篇电子电信
  • 1篇交通运输工程

主题

  • 4篇星敏感器
  • 4篇视场
  • 4篇敏感器
  • 3篇弹载
  • 3篇星图识别
  • 2篇多边形
  • 2篇凸多边形
  • 2篇误差分析
  • 2篇VORONO...
  • 2篇差分
  • 1篇导航星
  • 1篇星图识别算法
  • 1篇样本集
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘法
  • 1篇网络
  • 1篇小样本
  • 1篇滤波

机构

  • 7篇第二炮兵工程...

作者

  • 7篇马涛
  • 7篇刘朝山
  • 7篇肖松
  • 4篇刘光斌
  • 1篇孙红辉

传媒

  • 4篇光学技术
  • 1篇红外与激光工...
  • 1篇应用光学

年份

  • 1篇2009
  • 4篇2008
  • 2篇2007
共 7 条 记 录，以下是 1-7
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排序方式：
基于弹载双视场星敏感器求解姿态的几种算法研究被引量：2
2008年
利用弹载星敏感器观测得到的数据,采用三种不同的姿态求解算法,分别计算出了弹体的姿态。通过比较损失函数和处理时间,得出QUEST算法精度高,处理时间短,适用于求解双视场星敏感器的导弹姿态。
肖松刘朝山马涛
关键词：星敏感器TRIADQUEST最小二乘法
基于双视场弹载星敏感器的姿态测量及误差分析
姿态测量是导弹导航、制导系统的重要组成部分,为提高弹载星敏感器测量姿态的精度, 提出了基于双视场星敏感器测量导弹姿态的方法。首先,由单个视场中的导航星求得每一个视轴的方位,然后通过双视轴矢量求得弹体在赤道惯性坐标系姿态,...
刘朝山肖松马涛刘光斌
关键词：误差分析
文献传递
一种改进的凸多边形星图识别算法
2008年
提出一种在不依赖于星等的凸多边形算法基础上构造的三角形算法。将像平面上的恒星依据坐标排序生成具有唯一性的凸多边形,以三角形的边角边作为识别特征,按照顶角排序后删除重复的角度和角距来拟和曲线,可以加快搜索查询匹配速度,进而识别出视场中恒星在赤道坐标系中的坐标,识别速度较快,具有较强的鲁棒性。
马涛刘朝山肖松
关键词：星敏感器星图识别凸多边形
基于几何覆盖的导航星视场构造算法被引量：3
2008年
由导航星表构造导航星匹配模式是星图匹配、识别的最关键步骤。为了从根本上能保证星图识别模式的完备性,提出了构造导航星视场的方法。从导航星表中任一颗星开始,依次找到两两角距小于FOV的星,构成1颗星、2颗星…m颗星的全部子集(子集P)。以子集P中心的视轴为基准,取两倍于视场的导航星子集Q(Q包含P)。把Q中的每一颗星投影到星敏感器像平面,形成点列子集Q。视场的构造就可以表述为平面上点集的几何覆盖问题。对每一个子集P来说,先计算其最小覆盖圆,若其半径小于视场在像平面的投影值(R),则计算点列子集Q删除P后的Voronoi图,这样就可求出包含点列子集P的最大空圆;若其半径大于R,则点列子集P为一个导航星视场。给出了由20颗导航星生成的124个视场,并与Monte Carlo 20万次随机生成的视场作了比较。结果证明了该算法是有效的、实用的。
刘朝山肖松马涛刘光斌
关键词：星图识别VORONOI图
星图匹配/惯性组合导航技术研究
2008年
为了多次、多点获得星光对惯性基准的误差观测量,采用了能自主识别导航星的星图匹配/惯性方案。以弹体姿态误差与陀螺漂移误差之间的关系为基础,构造了弹体姿态误差与陀螺漂移为状态量的状态方程,建立了CNS/INS组合导航模型。采用Kalman滤波技术,借助误差状态转移矩阵估计了导弹惯性基准的误差和光学陀螺的常值漂移误差。利用Matlab进行了仿真模拟,成功地实现了对导弹惯性基准误差和光学陀螺常值漂移误差的在线分离。
肖松刘朝山马涛刘光斌
关键词：KALMAN滤波
基于双视场弹载星敏感器的姿态测量及误差分析被引量：3
2007年
姿态测量是导弹导航、制导系统的重要组成部分,为提高弹载星敏感器测量姿态的精度,提出了基于双视场星敏感器测量导弹姿态的方法。首先,由单个视场中的导航星求得每一个视轴的方位,然后通过双视轴矢量求得弹体在赤道惯性坐标系姿态,由发射点惯性系和赤道惯性系的关系,可得到导弹在发射点惯性系的姿态,并给出了具体数学表达式。最后,定量分析了双视场中星数目对姿态精度的影响,对合理采用姿态数据,提高测量精度有一定的指导意义。
刘朝山肖松马涛刘光斌
关键词：误差分析
基于BP神经网络的小样本星图识别方法被引量：4
2009年
为解决星敏感器的星图识别算法高实时性和鲁棒性,采用了BP神经网络;根据飞行轨迹精简了导航星及对应的模式,即一个视场中的一幅星图对应一个惟一的导航模式。采用二维Voronoi图计算向平面上最大空圆,构造了完备的圆视场集合;经过反复比较,选择以恒星为顶点能构造包含视场中所有星的凸多边形的导航模式,以其角距和顶角作为识别向量,具有平移和旋转不变性,并以该模式为BP神经网络的训练样本。仿真试验表明:该方法的识别成功率达100%,识别时间小于20ms。
马涛孙红辉肖松刘朝山
关键词：BP神经网络星图识别VORONOI图样本集凸多边形
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