基于室内合作场景智能识别的行人导航算法

基于足绑式惯性测量单元(IMU)的惯性导航系统被广泛应用于行人导航中,其通过零速修正(ZUPT)算法可对速度估计误差进行较好的补偿,然而其位置误差会随时间发散。针对于此,提出了一种基于室内合作场景智能识别的行人导航算法。通过随机森林算法,对行人在室内平地步行、上楼梯、下楼梯等不同步态进行训练与辨识,并结合室内先验地图对行人导航的结果进行校正。通过实验表明,行人在室内行走1100m时最大定位误差为1.85m(总行程0.17%),相对无场景识别的方法精度提高了6倍,可以有效提高行人导航精度。     

改进的图像相关匹配算法

将遗传算法用于低对比度小目标图像相关匹配跟踪,提出了改进的快速图像相关匹配算法。结合图像匹配本身的特点,采用新的编码方式克服了二进制编码的缺点。采用NPROD匹配准则在同样的匹配效果条件下,提高了匹配精度,该算法在计算速度上较原始算法提高了至少12倍以上,同时该算法还具有每帧图像匹配计算时间基本恒定的优点,便于在实际系统中采用。实验结果表明该方法可以有效地跟踪低对比度小目标。     

受限资源下制导武器末制导机器视觉技术研究

针对精确制导武器末制导机器视觉技术应用需求,研究了基于卷积神经网络的、针对复杂背景及小目标的自主目标检测识别算法,并分别进行了网络性能评估和硬件资源需求定量评估。针对最优算法,提出了基于嵌入式受限资源下的高精度神经网络压缩算法,并对算法进行了普适性评估。基于GPU嵌入式平台,实现TensorRT路线网络优化,并在速度和精度两方面均衡考虑下,对裁剪与量化算法进行了详细实验验证。实验结果表明,高精度神经网络压缩算法在硬件资源受限条件下,可以有效提升推理速度,最终经算法优化后的网络结构,可以获得3倍以上的速度提升,网络精度损失小于5%。     

应用FFT高精度快速计算瞬态响应

为了提高瞬态响应的计算速度和精度,构造了基于快速傅立叶变换的响应计算格式,并研究了这种格式的本质。理论分析和数值仿真表明：ａ所提的计算格式能够提高速度８ 倍;ｂ基于抛物线型求积公式的算法精度最高;ｃ只要频域采样点数 Ｍ 超过时域采样点数２ 倍,计算精度就与 Ｍ无关。     

计算机X射线实时成象及图象处理在材料工艺检测中的应用

为提高X射线实时成象系统的检测能力,研制了XRICP-2N计算机实时成象及图象处理系统,实时预处理器每秒可完成8(1/3)幅图象积分,提高图象信噪功率比64倍;采用VLSI芯片使微机图象处理速受提高10～1000倍,软件功能及运算速度可以和VAXII 750+Model 75大型系统相比拟;钢、铝合金及焊缝的实验表明,线型象质计的指数平均提高1～2,20～110mm厚的铝合金的检测灵敏度可以达到优于1%;最后给出纤维增强复合材料的应用实例。     

惯性信息辅助的大视角目标快速精确定位

目标定位技术广泛应用于航空领域的侦察机、无人机等各类侦察打击任务中,目标定位精度的高低及效率对作战效果具有重要影响。针对仿射尺度不变的特征变换(ASIFT)算法对远距离大视角目标定位精度较低、速度较慢的问题,提出了一种基于惯性信息辅助的大视角目标快速精确定位方法。该方法首先对目标实测序列图像构造尺度空间,结合FAST特征检测与FREAK特征描述的方式进行匹配,实现对待定位目标的快速提取;然后利用机载惯性信息求解目标实测图与参考图之间的透视变换矩阵,利用该矩阵对实测图进行变换以减小图像间视角差异,克服了ASIFT算法盲目匹配计算的弊端,并通过FAST特征检测与FREAK特征描述相结合的方式提升了大视角图像的匹配速度;最后通过单应性矩阵映射关系实现对目标的精确定位。实验结果表明,大视角目标快速精确定位方法匹配耗时比ASIFT算法的减小了1个数量级,定位精度比目标平均值定位算法精度提高了1个数量级,有效提高了图像匹配定位在航空领域的应用效率。     

一种低复杂度的极低信噪比高动态信号载波粗捕获算法

 针对传统的时域匹配平均周期图算法计算复杂度高的问题,对极低信噪比高动态信号的载波粗捕获算法进行了研究,提出了一种改进的带有补零的频域移位平均周期图算法。该算法采用多速率频域移位运算简化了多支路多普勒变化率匹配,与原算法相比,其计算复杂度降低倍数为匹配支路数与补零倍数之比,捕获性能几乎不损失。给出了算法中影响捕获性能与计算复杂度的关键参数设计方法。在信噪比(SNR)为－41 dB(载噪比C/N₀=18 dBHz)、载波多普勒频偏为－300～300 kHz、多普勒变化率为－800～800 Hz/s、码速率为20 bps条件下对两种算法进行了仿真,结果表明在基本满足后级载波跟踪需求条件下,即频偏精度均达±12 Hz时,多普勒变化率精度均达±25 Hz/s,捕获概率都在90%以上时,改进算法捕获时间比原算法增加了8%,计算复杂度降低了70%。     

基于DMOM算法的航空发动机性能寻优控制

提出一种分散迁移优化算法(DMOM),可实现多峰值优化问题的全局最优解搜索.该算法通过随机选择参考粒子,不断迁移搜索自身所处区域峰值点,再通过分散操作排除局部最优点,重新生成新个体,可快速搜索到全局最优区域.将DMOM应用于航空发动机性能寻优控制仿真,结果表明:在最小油耗和最低涡轮温度模式下, DMOM的寻优速度相比遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)提高了2倍以上;同时DMOM的优化精度相比自组织迁移算法(SOMA)提高了60%以上,相比可行性序列二次规划(FSQP)算法提高了20%以上.验证了DMOM相比其他优化算法有更强的跳出局部最优的能力,在航空发动机最小油耗和最低涡轮温度这类多峰值寻优问题中具有明显的优势.      

抗混叠时频域融合算法及在叶片响应分析中的应用

为解决现有的时频域融合算法中反复使用快速傅里叶变换而出现频谱混叠误差和频谱系数周期性重复的问题,采用快速抗混叠傅里叶变换取代原有的快速傅里叶变换,从计算精度和效率两个方面对时频域融合算法进行改进.使用改进后的抗混叠时频域融合算法对某真实叶片的非线性强迫振动响应进行了计算,并与原算法的计算结果进行了比较.计算结果表明:抗混叠时频域融合算法在保证精度的前提下,计算速度约为原算法的4倍.该算法适合于有限元模型、精度要求高的非线性系统的动力学响应分析.      

一种快速有效的薄壁件加工表面误差预测算法

 在切削力作用下，刀具/工件的变形是影响薄壁弱刚度件加工精度与质量的关键因素，快速有效地进行表面误差的预测是实现工艺参数优化及在线刀具路径补偿的前提。针对立铣加工过程，提出了一种考虑刀具/工件变形位置的快速柔性迭代算法，基于此建立了薄壁件加工变形预测的有限元计算模型，并通过等效集中力作用位置的确定、模型分割及最小化网格重划方法进一步提高了模型的计算速度。通过刀具/工件的瞬时接触区域的限定算法、实际切深的修正算法、材料去除效应的模拟等关键技术更提高了模型的计算精度。以典型航空铝合金材料为对象，合理安排试验，并通过数值计算结果和试验数据的对比，表明该方法计算精度高，计算速度较文献方法提高了近2倍。     

FERA in parameter identification with application in low speed wind tunnel test

This paper presents a new approach which consists of a fuzzified eigensystem realization algorithm (FERA) to identify the parameters of the designed mini-UAV model performance in the low speed wind tunnel (LSWT) power on testing system. On the basis of the identification scheme, it is able to reduce system operational cost of wind tunnel tests and provide a tool for predicting results without resorting to on-site experiments. A variety of variables in model types and testing environment such as model profile, angle of attack, elevator, tunnel wind speed and power system (motor and propeller) are considered. The method based on logic devices is simple yet effective. The results obtained are compared to those obtained by the conventional wind-tunnel testing method. To verify effectiveness of the proposed methodology, both of simulations and real-world experiments are conducted. The results show that the working performance of the proposed method correlates well with expectation.     

一种DS/FH混合扩频信号的并行捕获方法

为了解决低信噪比条件下高跳速DS/FH（直接扩频/跳频扩频）混合扩频信号的快速捕获问题,提出了一种FFT-IFFT（快速傅里叶变换-快速傅里叶逆变换）与非相干累加相结合的并行捕获算法。通过多支路同时运算的方式构建非相干累加矩阵,使非相干累加运算可以并行实施。分析表明,采用并行非相干累加后,既提高了捕获判决的准确性,又保证了捕获搜索的快速性。     

利用飞行试验信号对发动机模型辨识的研究

 利用飞行试验信号对发动机模型辨识进行了研究。在飞行过程中,发动机将受到各种随机扰动的作用,这种扰动将引起发动机特性的变化、在这种情况下,利用与发动机特性有关的信号进行发动机数学模型辨识对发动机自适应控制和状态监控有实际的意义。飞行试验是在H=3km、v=770km/h和H=13km、v=1540km/h时进行的,利用机载信号采集与记录设备录取了试验信号。介绍了信号的平滑和滤波方法,讨论了巴特沃思滤波器的设计和参数选择。为了得到无偏估计,采用递推广义最小二乘方法进行辨识,并得到了辨识结果。     

试车数据驱动的涡轴发动机起动过程模型辨识

针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明:得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速n_g、输出轴转速n_r和涡轮后温度T₄都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。     

增强立尾效益的主动流动控制

本文叙述和讨论了某些增强立尾效益的主动流动控制（AFC）技术的研究。在NASA ERA项目支持下Rensselaer学院完成了4%和5%缩比立尾模型的合成射流AFC风洞试验,加州理工学院完成了14%缩比立尾模型的振荡射流AFC风洞试验,后者表明当动量系数为1.7%时可获50%的侧向力增量。基于将上述两种AFC技术集成于飞机系统的可行性研究,Boeing在Ames NFAC（40 ft×80 ft风洞）完成了B-757全尺寸立尾风洞模型试验,在风速为100 knots,方向舵偏角为30°和侧滑角为0°与-7.5°下,得出采用31个振荡射流激振器可获得20%侧向力增量。NASA ERA项目组与Boeing共同努力在2015年春实现了装有31个振荡射流激振器的B-757 ecoDemonstrator飞行试验。飞行员反馈和13%~16%侧向力增量的飞行试验初步分析结果表明了振荡射流AFC技术的成功。     

轻型高精度卫星的变结构姿态控制器

 针对某些小卫星高指向精度和高稳定精度的姿态控制要求,设计了能克服反作用轮转速过零扰动的变结构姿态控制器,并对反作用轮转速过零时低速摩擦对卫星姿态产生扰动的机理进行了分析,建立了仿真用反作用轮低速摩擦动力学模型。同 PID控制器相比,该变结构姿态控制器能有效抑制反作用轮的低速摩擦影响,并具有良好的鲁棒性。数学仿真进一步证明了该变结构姿态控制器的有效性,其指向精度和稳定精度分别可达 0.3°和 0.0 0 1°/     

激光捷联惯导系统中惯性器件的测试方法

为了提高激光捷联惯导系统(LSINS)的导航精度，需要测试系统中惯性器件的模型参数。本文设计了一种利用双轴带温控箱速率转台的参数测试方法，测得了系统在各种环境温度下的参数。通过建模补偿有效地减小了LSINS的导航误差。实验结果表明本方法标定精度较高，适用于中等精度LSINS。     

异步电动机的无速度传感器直接转矩控制系统研究

 推导了直接转矩控制 ( DTC)速度观测器的数学模型,研制了无速度传感器的 DTC系统,对该系统稳态和瞬态试验,在 1 0 0 r/min以上速度精度达 0.5%,电磁转矩从 0上升到额定转矩只需 0.86ms,它的高性能和高可靠性使它能在飞机上得到广泛应用。     

The FAST Satellite Fields Instrument

We describe the electric field sensors and electric and magnetic field signal processing on the FAST (Fast Auroral SnapshoT) satellite. The FAST satellite was designed to make high time resolution observations of particles and electromagnetic fields in the auroral zone to study small-scale plasma interactions in the auroral acceleration region. The DC and AC electric fields are measured with three-axis dipole antennas with 56 m, 8 m, and 5 m baselines. A three-axis flux-gate magnetometer measures the DC magnetic field and a three-axis search coil measures the AC magnetic field. A central signal processing system receives all signals from the electric and magnetic field sensors. Spectral coverage is from DC to 4 MHz. There are several types of processed data. Survey data are continuous over the auroral zone and have full-orbit coverage for fluxgate magnetometer data. Burst data include a few minutes of a selected region of the auroral zone at the highest time resolution. A subset of the burst data, high speed burst memory data, are waveform data at 2×10⁶ sample s^–1. Electric field and magnetic field data are primarily waveforms and power spectral density as a function of frequency and time. There are also various types of focused data processing, including cross-spectral analysis, fine-frequency plasma wave tracking, high-frequency polarity measurement, and wave-particle correlations.