飞行器地磁匹配导航中磁矢量探测器在线误差校正及指向对准方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51707152
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    27.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0701.电磁场与电路
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Geomagnetic matching navigation is a fully autonomous and powerful anti-jamming navigation method, which requires high accuracy measurement of magnetic field vector.This research will focus on the in-flight error calibration and frame alignment problems of magnetic vector detector in air vehicle geomagnetic matching navigation. As for the calibration model, a more accurate multistep model will be established based considering the internal equivalent parameter of magnetic detector. As for the error parameters estimation algorithm, a double weighted algorithm will be developed with certain confidence level to prior value, and the algorithm need not to satisfy the ellipsoidal constraint as applied in the high dynamic environment. Temperature sensitive parameters will adopt off-line measuring plus in-flight compensation calibration method. In frame alignment problem, combining of geomagnetic matching navigation application requirement, The reference vector will be constructed,and the real time measured magnetic vector will be aligned to the navigation coordinate system for matching. Finally, a globalcalibration and alignment algorithm based on the maximum likelihood criterion will be formed, which co-estimate noise parameters of flight environment and error parameters of calibration model, so as to effectively suppress the correlated noise and large Gauss noise.
地磁匹配导航作为一种全自主、强抗干扰的导航手段,需要极高的地磁场矢量实时测量精度,本项目针对飞行器地磁匹配导航中的磁矢量探测器在线误差校正和指向对准问题开展研究。磁探测器误差校正方面,提出一种基于磁探测器内部电参数等效的多级校正模型,可更为全面地描述磁探测器误差因素;通过具有一定先验参数置信度的双加权误差参数估计方法,在不具备椭球约束条件的动态环境下,实现模型误差参量的有效估计;对所建模型中温度敏感参量,采用“离线测量+在线补偿”的方法进行修正。磁矢量指向对准方面,充分结合地磁匹配导航背景的应用需求,分别在外部导航信息辅助以可用和无外部辅助条件下构造参考指向向量,在几近无外部辅助条件下实现磁测矢量实时对准至导航参考系。最终形成全局“校正+对准”策略,对飞行环境磁噪参数和误差模型参数协同估计,实现对由抖动引入的相关噪声和强高斯噪声的有效抑制。

结项摘要

项目成果

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专著数量(0)
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会议论文数量(0)
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其他文献

覆盖蜂窝吸波结构的有限大目标RCS计算与优化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    西安理工大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵雨辰;刘江凡;宋忠国;席晓莉
  • 通讯作者:
    席晓莉

其他文献

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相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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