摘要
本发明涉及自动定向技术领域,且公开了自动定向技术,包括集成全球导航卫星系统接收器,地磁场传感器以及惯性测量单元,进行三维坐标和方向角度的计算,得到设备位置数据;采用卡尔曼滤波算法对设备位置数据进行预处理,得到预处理后的设备位置数据。该自动定向技术,通过集成全球导航卫星系统接收器、地磁场传感器以及惯性测量单元,实现了高精度三维坐标和方向角度的计算,确保了设备位置数据的准确性,采用卡尔曼滤波算法对设备位置数据进行预处理,有效去除了噪声并提高了数据精准度,使得后续分析更加可靠,基于机器学习算法构建预测模型,并结合时间序列分析和环境感知技术,能够准确预测云台指向路径。
技术关键词
全球导航卫星系统接收器
定向技术
地磁场传感器
卡尔曼滤波算法
构建预测模型
云台
机器学习算法
天线阵列技术
训练机器学习模型
波束成形算法
表达式
天线单元
地理位置信息
规划
采集设备
接收信号强度指示
电磁环境数据
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产品供应方法
异常事件
遗传算法
关键绩效指标
需求预测模型
硫代葡萄糖苷含量
近红外分析仪
辣木叶片
植酸
波长
导航地图构建方法
栅格地图构建
数据
分支定界方法
生成导航地图
跟踪控制方法
卡尔曼滤波算法
LSTM模型
磁滞模型
饱和磁致伸缩
时间序列预测方法
大语言模型
语义
矩阵
时间序列预测系统