结构材料对光纤陀螺动态性能的影响

光纤陀螺（FOG,Fiber-Optic Gyroscope）在动态运用过程中输出易产生非互易性误差,分析FOG产生振动误差的原因,提出结构材料的性质对FOG动态性能有显著的影响.对作为FOG结构核心的本体采用不同结构材料,分别建立对应的FOG有限元模型,进行模态分析以及谐响应分析,定性分析结构材料的比刚度对FOG动态性能的影响,通过扫频振动和随机振动实验验证模型建立的正确性.结果表明,将比刚度高的铍铝材料替换铝合金材料应用在FOG本体上,能将FOG的一阶固有频率由1 452 Hz提高至2 213 Hz,可显著提高FOG的动态输出精度,并减小FOG整体质量,特别适用于轻小型FOG.      

基于深度神经网络的像素级别可见光图像配准

现有图像配准算法中,借助图像采集设备参数的方法存在硬件内参难以获得或精度不够的问题,采用匹配图像特征计算图像单应性的方法存在对场景深度信息利用不全的问题。针对这一现象,提出了结合可见光图像与其深度信息来生成更具有真实性的配准图像对数据,用以训练得到一个可以进行像素级别图像配准的深度神经网络PIR-Net。建立了一个大规模、多视角、超仿真的图像配准数据集:多视角配准(MVR)数据集,该数据集包含7 240对含有深度信息的待配准图像及其像素级别的坐标对准真值;基于编码器-解码器的深度神经网络结构,训练得到一个能以全分辨率形式对2幅输入图像之间的坐标变化矩阵进行重建的PIR-Net。通过实验验证了PIR-Net能够在未知相机内参的情况下实现不同视角的可见光图像配准,并比传统算法具有更高的配准精度。在MVR数据集上,PIR-Net的配准误差仅为通用的特征匹配对准算法(SIFT+RANSAC)的18%,同时减少了30%的时间消耗。      

闭环光纤陀螺数字检测电路的集成化

集成化、数字化是光纤陀螺的发展趋势,也是光纤陀螺进入实用化、批生产化的关键.鉴于国内光纤陀螺的发展状况及半导体工艺水平的限制,以高速数字信号处理芯片(DSP)及大规模可编程逻辑器件为基础,对闭环光纤陀螺的数字检测电路的集成和优化进行了研究.测试结果表明:采用集成化设计的光纤陀螺检测电路在性能及可靠性上比分立元件构成的检测电路均有提高和改善.