终端区及场面多点定位中TSOA与TDOA算法性能分析

首先从算法原理、计算量、定位误差及模糊度等方面比较分析了多点定位中几种典型算法性能,综合比较得出Taylor算法定位性能最佳;其次,从模糊点数量及分布方面证明到达时间和（Time sum of arrival, TSOA）算法的定位性能要比到达时间差（Time difference of arrival, TDOA）算法差;最后,分析了基站数量、布局、目标高度、时间和测量误差及基线长度等参数,依据几何精度因子的变化状态证明了TSOA定位算法的性能优势。仿真结果证明,理论上TSOA算法的综合定位性能优于TDOA算法。     

GPS广域增强系统（WAAS）建模及数字仿真

研究了一种ＷＡＡＳ的实现方案，主控站利用各基准站的观测数据估算ＧＰＳ卫星的三维星历误差、时钟误差的等效距离误差（包括ＳＡ误差）、电离层时滞参数及完好性信息，并将这些误差修正量及完好性信息发送给用户。仿真结果表明，利用这些ＷＡＡＳ校正量后，用户的定位精度可以得到很大的提高，并且定位精度在较大的范围内与用户的位置基本上无关。     

工业机器人的绝对定位误差模型及其补偿算法

工业机器人重复定位精度高而绝对定位精度低。为了提高工业机器人的绝对定位精度,提出一种绝对定位误差模型。基于该模型,利用激光跟踪仪和最小二乘法辨识出所需参数,并对误差进行补偿修正。最后,将这种方法应用在KUKA KR150-2机器人上进行测量和补偿。实验结果显示:平均绝对定位精度由补偿前的1.321mm变为补偿后的0.183mm,从而表明该方法的有效性。     

S模式前导脉冲过零点提取与TOA时间戳精确度研究

前导脉冲信号到达时间（Time of arrival，TOA）估计精确度直接影响多点定位精确度。在差分匹配滤波器数学模型基础上，分析理想脉冲信号差分匹配滤波器TOA精确度与采样频率的关系。讨论非理想脉冲信号之间的时间结构关系，提出基于S模式前导四脉冲信号构造差分匹配滤波器校准时间戳的改进算法，实现过零点的准确估计。从信噪比、采样频率和复杂度仿真数据输出的均方根误差对比可见，通过四脉冲滤波获得的TOA精确度要比单脉冲和双脉冲滤波获得TOA精确度高。匹配滤波器和差分匹配滤波器TOA精确度对比分析结果表明，修正的差分匹配滤波器算法有更好的效果。在采样频率 40 MHz、信噪比为40 dB时，四脉冲信号差分匹配滤波器TOA精确度为0.402 7 μs，远远小于国际民航组织规定的时间误差精度最大值25 μs。最后实际空管运行数据验证结果证明了本文修正算法估算TOA的精确度和可用性。     

一种基于EMD的低湍流度信号处理分析方法

采用热线风速仪在3座典型低速风洞中进行了流场湍流度测量，这3座低速风洞包括1个低湍流风洞、1个常规闭口风洞和1个开口射流风洞。针对湍流信号通常受噪声干扰的问题，在湍流度值处理中引入了经验模式分解（EMD)自适应滤波和HHT时频谱分析方法。将EMD方法与其他几种湍流度值处理方法进行了比较，包括带通滤波方法（BP)、电磁噪声解耦方法（ENC)和高通惯性衰滤波方法（HPIA)。采用EMD方法测得低湍流风洞的湍流度值，在流场速度30~100 m/s的范围内小于0.05%。采用HHT方法完成了脉动速度信号的时频分析，分析发现开口风洞试验段的脉动速度HHT时频谱有突出的低频信号。所构建的EMD自适应滤波器可以有效控制噪声对热线输出信号的影响，是一种有效的低湍流度信号处理方法。     

六旋翼无人机旋翼转动对测风准确性的影响研究

旋翼无人机可以代替桅杆实现风场的定点或多点同时测量，但是旋翼转动引起的扰流会对测风的准确性产生影响。利用不同高度的支架，在六旋翼无人机上搭载超声波风速仪进行风洞试验，探究旋翼转动对无人机中心上方各高度处风场的影响以及不同风向角和机身倾斜对测量准确性的影响。结果表明:除个别工况外，旋翼转动均会引起较大的风速相对误差；旋翼转动引起的风速误差随高度呈先增大后减小的趋势；机身水平时，随高度增加，各工况下的风速绝对误差趋于一致，且控制风速大于6 m/s时，风速相对误差随风速增大而减小；旋翼转动对风向角测量基本没有影响。研究结果可为多旋翼无人机搭载测风仪器直接测风的实际应用提供参考。