导读:本文包含了位置估计论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:星敏感器,星像位置误差,反正切法,小视场
位置估计论文文献综述
张勇,何贻洋,由四海[1]（2019）在《基于星像位置误差估计星敏感器姿态角偏差的方法》一文中研究指出利用传统的反正切法估算星敏感器测量姿态角偏差时,存在因计算量大干扰算法实时性等问题。针对上述问题,文中提出了根据星像位置误差直接估算星敏感器姿态角偏差的方法。通过分析星敏感器姿态测量原理,推导出星敏感器姿态角变化量对星像位置影响的数学关系式,进而在小视场条件下,得到星像位置误差与星敏感器姿态角测量偏差的公式。该公式计算过程简单,避免了大量的反正切计算。仿真结果表明,在相同的仿真实验条件下,该方法的计算时间比传统方法缩短了近四分之一,且该方法的计算精度也优于传统的反正切法。理论推导和仿真实验说明该方法具有计算量小、实时性好且精度较高的优点,具有一定的工程应用价值。(本文来源于《电子科技》期刊2019年10期）
高磊,曾勇虎,汪连栋,王伟[2]（2019）在《空中非合作目标旋转部件位置估计方法》一文中研究指出针对当前空中非合作目标中旋转部件位置估计方法稳健性不足的问题,在分析旋转部件在高分辨距离像和逆合成孔径雷达像中分布特性的基础上,提出应用逆合成孔径雷达像的方位向距离单元熵和局部径向距离单元熵的旋转部件位置估计方法。该方法能够提升空中非合作目标逆合成孔径雷达成像过程中旋转部件信号分离的准确度。仿真数据和实测数据处理结果证明了所提方法的有效性,通过在实测数据中迭加额外噪声,进一步检验了所提方法对噪声的稳健性。(本文来源于《国防科技大学学报》期刊2019年05期）
周亚宁,胡朝晖,陈曦[3]（2019）在《基于死区函数的MRAS高精度转子位置估计（英文）》一文中研究指出由于传统模型参考自适应算法缺乏对电流检测误差和系统噪声等不确定性因素的校正机制,导致转子位置估计误差,并产生电流谐波。为了提高转子位置估计精度和鲁棒性,抑制电流谐波,提出一种基于死区函数的模型参考自适应算法,即设计基于死区函数的自适应律。仿真和实验验证该方法的有效性。实验结果表明,该算法可以提高转子位置估计精度,有效地抑制电流谐波。转子位置估计误差从0.062rad减小到0.042rad,降低了32%;5次和7次电流谐波含量分别降低了39%和34%。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2019年18期）
王大志,李汶浍,袁天清,周迎宾[4]（2019）在《基于高频信号注入的永磁同步电机转子位置估计》一文中研究指出为提升永磁同步电机无传感器控制技术在零/低速范围运行时的动态性能,提出一种改进的转子位置估计方法.首先,在α-β坐标系下建立永磁同步电机高频激励模型;其次,为提高转子位置估计性能,对基于外差法的转子位置估计方法进行分析,并提出基于补偿矩阵的转子位置估计方法;最后,在MATLAB/Simulink仿真环境下对比分析外差法与补偿矩阵两种方法的转子位置估计精度.仿真结果表明,所提出的方法不仅能获得较快的转子位置跟踪速度,而且能够保证较高的转子位置估计精度.(本文来源于《东北大学学报(自然科学版)》期刊2019年09期）
彭秋铭,于彦鹏,王永[5]（2019）在《基于ESO的PMSM转子位置与转速估计》一文中研究指出针对永磁同步电机(PMSM)无传感器控制系统,设计了一种新型的基于扩张状态观测器(ESO)的转子位置与转速观测器。利用自抗扰控制技术中的ESO能精确估计扰动的能力,将含有转子位置和转速信息的反电动势项视为扰动,将电流电压信号分别作为ESO的状态和输入,从而估计出反电动势。考虑到估计得到的反电动势中含有谐波和高频噪声的存在,设计锁相环(PLL)从反电动势中解算转子位置和速度信息。搭建了实验平台,和常用的滑模观测器(SMO)进行了对比,仿真实验验证了该方法的有效性。(本文来源于《微特电机》期刊2019年07期）
向易,汪毅,张佳琛,蔡怀宇,陈晓冬[6]（2019）在《基于无损卡尔曼滤波的车载双雷达目标位置估计方法》一文中研究指出在无人驾驶汽车的研究中,对于传感器探测到的目标进行状态估计是环境感知技术的关键问题之一。本文提出了一种基于无损卡尔曼滤波器的算法,根据所获得的经过标记的雷达数据对目标的位置状态进行预测和更新,从而估计无人驾驶车辆双雷达系统的目标位置。本文中的车载雷达系统由四线激光雷达和毫米波雷达组成,标定后的车辆坐标系为与地面平行的二维坐标系,在此系统和坐标系基础上,在实验场地采集真实雷达数据并进行仿真计算。实验证明,相较于单一传感器,雷达组合模型的测量误差得到有效降低,融合数据精度提高。而相较于目前最常用的扩展卡尔曼滤波算法,车辆行驶方向上的平均位置均方误差从6.15‰下降到4.83‰,与车前轮轴平行的方向上,平均位置均方误差值从4.24‰下降到2.99‰,表明本文算法的目标位置估计更加精确,更接近实际值。此外,在同样的运行环境下,本文算法处理500组雷达数据的平均时间也从5.9 ms降低到了2.1 ms,证明其有更高的算法效率。(本文来源于《光电工程》期刊2019年07期）
苗猛,张启超,汤敏,孟鑫[7]（2019）在《星载AIS混合信号的混迭位置估计》一文中研究指出针对AIS混合信号的混合位置估计问题,改进了传统双窗检测法。混合信号混合部位和未混合部位在幅度和频率上存在明显差异,通过混合部分与未混合部分到达窗内的能量比值来估计重迭段与未重迭段的始末位置,对传统估计信号起始位置的判决函数进行了改进,估计精度更高。仿真表明,相较于传统双窗检测法,本文能够准确估计出混合信号的重迭始末位置。(本文来源于《光电子·激光》期刊2019年07期）
王凯,王之赟,宗兆伦,张建亚,张露锋[8]（2019）在《基于霍尔位置传感器的永磁同步电机速度估计方法研究》一文中研究指出为了提高永磁同步电机(PMSM)驱动系统的环境适应性并降低控制系统成本,采用开关型霍尔位置传感器取代通常使用的高分辨率位置传感器—光电编码器或者旋转变压器进行转子位置和速度的估算,实现对电机的高性能矢量控制。该文首先分析了传统霍尔位置传感器的估算算法,为了解决传统估算算法中的问题并提高霍尔位置传感器的估算效果,使用一种闭环的估算方法,将霍尔位置信号矢量化,前馈解耦后通过观测器估算出连续的位置信号,并结合改进的锁相环结构(PLL)提取速度信号,实现位置和速度的准确估算。最后通过实验平台验证对比了该方法和传统的估算方法的性能。(本文来源于《电机与控制学报》期刊2019年07期）
杜昭平,景晖,魏鹏英,魏海峰,陆国强[9]（2019）在《基于SOGI-PLL的永磁同步电机转子位置估计方法》一文中研究指出基于滑模观测器的永磁同步电机无位置传感器控制关键在于获取反电动势信号(EMF),由于滑动控制的不连续性,系统存在抖振,并且经过低通滤波器消除高频干扰过程会导致相位滞后,需要一定的相位补偿。结合滑模观测器(SMO)和锁相环(PLL),能够快速准确获得电机转子位置,并针对所测转速含有高频噪声需要滤波的问题,引入二阶广义积分器(SOGI)对反电动势进行滤波,选取合适的谐振频率,消除相位滞后。实验结果表明,与传统方法相比,基于SOGI-PLL的永磁同步电机滑模控制有效地提高了系统的动态性能和稳态精度。(本文来源于《电气传动》期刊2019年06期）
陈万通,汪竹青,刘庆[10]（2019）在《一种基于集体检测理论的GPS直接位置估计实现方法》一文中研究指出传统GPS导航定位解算方法需要事先成功捕获、跟踪并实时获取多颗卫星的伪距测量,不适用于弱信号环境下卫星信号无法捕获的场景。集体检测是一种将各卫星信号的相关能量非相干累加后依据极大似然准则进行直接位置估计的理论。本文基于A-GPS提供的先验信息,提出了一种实现集体检测的具体参数估计方法和搜索策略,并基于真实GPS弱信号验证了算法的实际性能。实际试验表明,本方法与信号是否成功捕获和跟踪无关,适用于弱信号等环境下的定位解算。(本文来源于《航天控制》期刊2019年03期）
位置估计论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对当前空中非合作目标中旋转部件位置估计方法稳健性不足的问题,在分析旋转部件在高分辨距离像和逆合成孔径雷达像中分布特性的基础上,提出应用逆合成孔径雷达像的方位向距离单元熵和局部径向距离单元熵的旋转部件位置估计方法。该方法能够提升空中非合作目标逆合成孔径雷达成像过程中旋转部件信号分离的准确度。仿真数据和实测数据处理结果证明了所提方法的有效性,通过在实测数据中迭加额外噪声,进一步检验了所提方法对噪声的稳健性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
位置估计论文参考文献
[1].张勇,何贻洋,由四海.基于星像位置误差估计星敏感器姿态角偏差的方法[J].电子科技.2019
[2].高磊,曾勇虎,汪连栋,王伟.空中非合作目标旋转部件位置估计方法[J].国防科技大学学报.2019
[3].周亚宁,胡朝晖,陈曦.基于死区函数的MRAS高精度转子位置估计（英文）[J].中国电机工程学报.2019
[4].王大志,李汶浍,袁天清,周迎宾.基于高频信号注入的永磁同步电机转子位置估计[J].东北大学学报(自然科学版).2019
[5].彭秋铭,于彦鹏,王永.基于ESO的PMSM转子位置与转速估计[J].微特电机.2019
[6].向易,汪毅,张佳琛,蔡怀宇,陈晓冬.基于无损卡尔曼滤波的车载双雷达目标位置估计方法[J].光电工程.2019
[7].苗猛,张启超,汤敏,孟鑫.星载AIS混合信号的混迭位置估计[J].光电子·激光.2019
[8].王凯,王之赟,宗兆伦,张建亚,张露锋.基于霍尔位置传感器的永磁同步电机速度估计方法研究[J].电机与控制学报.2019
[9].杜昭平,景晖,魏鹏英,魏海峰,陆国强.基于SOGI-PLL的永磁同步电机转子位置估计方法[J].电气传动.2019
[10].陈万通,汪竹青,刘庆.一种基于集体检测理论的GPS直接位置估计实现方法[J].航天控制.2019