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A Low-Cost Orientation Estimator for Smart Projectiles Using Magnetometers and Thermopiles

机译：使用磁力计和热电堆的智能弹丸低成本方位估计器

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摘要

An orientation state estimator is proposed for smart weapons applications using feedback from wide fueld-of-view thermal sensors and magnetometers. The state estimation system possesses several key advantages over current designs in that it maintains low cost, lacks moving parts, and is free from reliance on GPS or other state feedback. In order to enhance robustness against disturbances that reduce thermopile performance, the filter incorporates heuristics feedback, leveraging preflight predictions of the projectile flight path. Realistic simulations demonstrate estimation performance during conditions in which terrain and weather phenomena distort or obscure the horizon. The article begins with a discussion of sensor modeling techniques and descriptions of how weather and terrain effects are captured. Then, an Extended Kalman filter is developed to estimate Euler angles and projectile spin rate. Example results, incorporating realistic sensor errors and environmental disturbances, demonstrate estimator performance. Monte Carlo results verify filter robustness and effective use of heuristics feedback.
机译：提出了一种方向状态估计器，该方法用于智能武器应用，它使用了从加宽视野的热传感器和磁力计获得的反馈。状态估计系统相对于当前设计具有几个关键优势，因为它保持低成本，缺少活动部件并且不依赖GPS或其他状态反馈。为了增强抵抗降低热电堆性能的干扰的鲁棒性，该滤波器结合了启发式反馈，从而利用了射弹飞行路线的飞行前预测。逼真的模拟显示了在地形和天气现象扭曲或遮盖地平线的情况下的估计性能。本文首先讨论传感器建模技术，并描述如何捕获天气和地形影响。然后，开发了扩展卡尔曼滤波器来估计欧拉角和弹丸自旋速率。结合实际传感器误差和环境干扰的示例结果证明了估算器的性能。蒙特卡洛的结果验证了滤波器的鲁棒性和启发式反馈的有效利用。

著录项

  • 来源
    《Navigation》 |2012年第1期|p.9-24|共16页
  • 作者

    JONATHAN ROGERS; MARK COSTELLO;

  • 作者单位

    Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA 30332;

    Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA 30332;

  • 收录信息 美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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