eLoran系统ASF网格应用算法研究

ASF网格是提高增强型罗兰（Enhanced Long Range Navigation,eLoran）系统精度的重要方法。根据所在网格四个顶点的附加二次时延（Added Secondary Factor,ASF）值通过网格应用算法得到待测试点的ASF值,一定程度上比公式计算的ASF值更准确。在计算过程中,用户四个顶点ASF值的测量误差会传递给用户,同时内插算法本身也会引入误差,此时内插算法的选择尤为重要。本文通过仿真、分析比较几种常用的内插算法,得出结论：反距离插值算法引入的误差最大,双线应插值算法引入的误差最小,而且误差呈现一定层次感,网格从内到外误差逐渐减小。     

基于表观细粒度辨别网络的近海船舶目标检测方法

近海船舶目标检测是一项非常具有挑战性的任务,受到学者专家广泛关注。基于卷积神经网络（CNN）和注意力机制的检测器在近海船舶目标检测方面的应用取得了显著成就。然而,船舶目标检测存在着表观相似和背景干扰导致检测过程中出现误检的问题。为此,本文提出了一种用于Faster RCNN（更快的基于区域的卷积神经网络）的表观细粒度辨别的检测头模块。该模块包括类别细粒度分支和高效全维动态卷积定位分支。其中类别细粒度分支通过全局特征建模和灵活的感知范围来挖掘和利用类别细粒度辨别特征,高效全维动态卷积定位分支通过高效灵活的感知船舶边界信息来区分目标与背景,从而减少误检漏检问题。通过在近海船舶公开数据集Seaships7000 上进行实验验证,本文算法减少了误检漏检,提升了检测器性能。     

无人车基于激光雷达/视觉的目标体积自动测量方法

近些年,基于激光雷达和视觉的目标感知在无人系统中得到了广泛应用。目标的体积测量在很多应用场景可以发挥极其重要的作用,然而对识别感知目标的体积测量,目前尚无大量研究。首次提出了一种基于激光雷达/视觉的无人车目标体积自动测量方法,实现了无人车与目标体积测量功能的结合。通过在LeGO-LOAM算法中加入点云畸变补偿,相较于原始LeGO-LOAM算法,无人车在高速情况下的构图精度得到提升;通过将激光雷达与视觉进行深度融合,实现了目标的自动识别与全局定位;通过基于平面拟合的地面分割与欧式聚类,实现了目标点云轮廓的实时获取;通过设计一种基于切片法的不规则物体体积测量方法,实现了无人车在运动情况下对目标体积的自动估计。最终,分别通过Gazebo仿真和实际试验验证了算法的有效性。试验结果表明,所提算法在无人车运动的情况下对静态目标物的实时体积测量精度优于3%,具有较好的工程应用价值。     

基于区块链+北斗的铁路装备可信数字身份服务方法

智能铁路装备是一个典型的分布式物联系统,具有大量复杂的数据交互共享的需求与场景,装备及其产生的数据信令在系统中的数字身份标识是其重要安全基础。应用基于区块链去中心化的分布式数字身份标识技术,结合北斗时空信息,设计了铁路装备身份标识(railway decentralized identifier, RDID)可信数字身份服务,包括服务架构、生成流程、流转流程和验证流程,并进行了应用模型实现与效能分析。服务可以有效提升装备及其产生的数据信令的规范安全性,保证标识身份全局唯一,可追溯认证,从而提高智能装备系统通信过程数据的完整性与可靠性。     

仿真技术在航空推进控制系统中的应用

设计了基于3个层次的航空推进控制系统闭环仿真试验方案,重点阐述了基于试验台的半物理仿真的关键技术。     

无线指令系统中串口通信的实现

介绍了无线指令系统的工作原理,以及串口通信在该系统中的重要地位.分析了Windows32环境下的串口通信的实现机制和几种实现方法及其编程思路,并以Visual C 6 .0为开发平台,通过调用Win32 API编写了计算机的异步串口通信程序,用汇编语言编写了单片机的通信程序.最后结合无线指令系统实例,实现了PC机串口与单片机之间的数据通信,通信效果良好.     

基于自定义组件的故障诊断过程显示

针对导弹控制系统结构复杂,信号线繁多,难以在故障诊断软件设计中实现诊断过程图形化实时显示的问题,提出了一种基于自定义组件开发故障诊断软件的方法.根据导弹控制系统的故障诊断流程及实时显示需要,对其结构进行了分析,抽象出了主要组成元素--信号通道和部件,由此提出了需要定义的相应组件.用Borland C Builder6.0开发环境进行了应用实践,证明使用这种方法可快速开发出能图形化实时显示故障诊断过程的导弹控制系统故障诊断软件,开发出的软件还具有运行稳定、修改升级方便等优点.     

旋流雾化喷嘴雾化特性的数值模拟

为了掌握旋流雾化喷嘴的雾化特性,基于CFD软件建立了该喷嘴的几何模型进行数值模拟,在验证了网格无关性和数值模拟结果可靠性之后,通过VOF和Realizable k-ε模型对不同压差工作条件下和不同结构的喷嘴分别进行数值模拟。结果表明:旋流雾化喷嘴的雾化流量、雾化锥角和流量系数会随着进、出口压差的增大而增大;喷嘴的旋流强度会随着喷嘴进、出口压差的增大而减小;当喷嘴的出口直径和出口长度增大时,喷嘴的各项雾化参数与理论值更接近,相应的雾化效果变好。     

大扩张角涡轮过渡段非定常流动数值仿真

为进一步减小涡轮过渡段流动损失,深入了解涡轮过渡段中的非定常损失机理,开展了大扩张角过渡段研究。在过渡段的非定常流动机理研究中,过渡段进口流场的最显著特点是:转子泄漏涡、通道涡和尾迹。采用数值方法对大扩张角涡轮过渡段进行3维非定常数值仿真。结果表明:支板尾缘部分的静压波动小于支板前缘部分的;高压涡轮静子尾迹被转子切割后进入转子通道中向下游传播并在过渡段内形成尾迹通道,尾迹在过渡段内的时空演化是过渡段内损失的主要来源;过渡段支板表面负荷分布发生明显的周期性变化,支板表面承受较强的非定常力,在过渡段设计中必须考虑。     

基于磁力计、IMU和单目视觉的自主定位方法

基于单目视觉与惯性测量单元(IMU)融合的SLAM(simultaneous localization and mapping)技术,具有硬件成本低、体积小和消耗计算资源少等优点,在移动机器人导航系统中得到了广泛的应用。单目视觉SLAM系统主要通过求解对极几何来解算位姿,但当平移为零时(仅存在姿态旋转运动),存在解算漂移的问题。通过将磁力计的数据融合到单目视觉SLAM算法中,不但可以解决纯旋转情况下姿态解算漂移问题,还可以提高解算精度。物理仿真实验的结果表明,与传统的SLAM算法相比,本文提出的基于磁力计、IMU和单目视觉融合的算法具有精度高、鲁棒性好的优点。