晃动环境下组合导航系统精度事后评估算法研究

海风、波浪、海流等因素会产生舰船的摇摆晃动,从而给舰船导航系统精度带来严重干扰.固定区间平滑滤波处理算法能够利用观测时间间隔内全部观测信息得到状态的最小方差估计,对导航精度进行事后评估.在研究晃动环境下的SINS/GP S组合导航应用平滑滤波算法的相关原理的基础上,首先利用Kalman滤波器进行组合导航,存储相关信息后按时间逆序利用固定区间平滑滤波算法进行事后分析.该方法可以针对不同的海况以及不同的海上作业需求,有效地为组合导航系统精度提供检验标准,考核各种海洋环境下的导航系统精度.     

基于距离信息的行人协同导航研究

针对行人在室内导航中GPS信息无法获取以及纯惯导解算结果发散严重的问题,提出了通过协同导航的方式提高行人室内导航精度的方法.利用行人间的相对距离约束关系,抑制纯惯导解算结果的发散.详细推导了行人协同导航的模型,采用信息滤波的方法解算导航结果,并在理论推导中发现信息滤波更加适合行人协同导航的工程实践.设计了一种使用微型惯性测量器和超宽带测距设备的行人协同导航系统,进行实际效果验证.通过数据采集与处理,将行人导航轨迹图输出,分析协同导航以及单独导航的误差,验证协同导航的有效性.实验结果表明,协同导航与单独导航相比,对导航轨迹和导航误差有更好的修正效果.     

优化抗差自适应滤波器在深组合导航中的应用

为了提高惯性/卫星深组合导航系统的滤波性能,在抗差自适应滤波算法的 基础上,研究了一种优化抗差自适应滤波算法。该算法通过比较实际预测残差协方差矩 阵和理论协方差阵的差值来生成自适应因子,从而优化抗差自适应滤波。将所研究的算 法应用于惯性/卫星深组合导航系统, 在高动态环境下进行仿真验证, 并与常规卡尔曼 滤波、抗差自适应滤波进行比较。结果表明,优化算法能有效地控制观测异常和动态模 型异常对状态参数估值的影响,所得组合导航位置误差和速度误差明显减小,提高了组 合导航系统的滤波精度。     

测控雷达伺服系统整流电路的建模与仿真

电力电子整流电路是测控雷达伺服系统的重要组成部分。某型测控雷达采用了三相零式反并联可逆整流电路结构。分析了整流电路可逆运行的工作原理以及晶闸管触发电路的控制方式,利用MATLAB/Simulink的建模功能,建立了触发脉冲产生电路和整流电路的模型,仿真得出系统可逆运行时电机的工作状态以及整流电路输出电压波形。仿真结果显示,此整流电路可以实现电机的四象限运行,所建模型正确。利用该模型可以对测控雷达伺服系统的分析和设计起到很好的辅助作用。     

含激波的湍流流动高精度大涡数值模拟方法

针对采用亚格子模型进行含激波的湍流流动模拟时会面临激波附近的精度损失问题,考虑从通过亚格子模型以及数值模拟方法两方面的改进来实现湍流流动大涡模拟的精度提高.大涡模拟采用了Yee及Sj(o)green (2009)提出的高阶低耗散方法.该方法采用自适应的流场探测器以控制计算中所需区域的数值耗散,并考虑对动力学模型采用在激波位置使用Sagaut和Germano(2005)提出的单边亚格子过滤器和(或)直接禁用亚格子项等方法加以改进.对于标准的马赫数1.5和3条件下的激波-湍流干扰问题,上述新方法相较于全区域采用亚格子模型的方法均表现出了相似的精度提升.同时实现的数值精度改进方案采用了Harten的亚单元分辨过程来定位和锐化激波,并在精确激波位置附近的网格点处采用了单边测试滤波.     

高精度压电陶瓷驱动电源的研制

为进一步提高压电陶瓷微位移系统的定位精度,设计了一种以PA93高压运放器为核心的高精度、稳定性好的大功率压电陶瓷驱动电源.重点阐述了系统设计方案,并对其中的关键技术和特性功能进行了分析讨论.实验结果表明,该驱动电源具有精度高、输出电流大、响应速度快、稳定性好的特点.当压电陶瓷等效容性负载为3μF时,能在1KHz内实现0V～ 10V到0V～100V的动态放大,电压输出精度可达0.1mV.     

三浮陀螺伺服测试误差系数估计方法

为了更好地解决工程实际中三浮陀螺极轴伺服测试时误差系数估计问题,采用了Kalman滤波和递推最小二乘的方法.试验结果证明,Kalman滤波方法能够有效地估计出极轴伺服测试时的陀螺误差系数.用统计检验的方法分析了该模型以及各系数的显著性,结果显示对Dvz和Dzz的估计是显著的.     

基于双摄像机的立体视觉图像预处理研究

针对立体图像对的亮度差异问题和图像噪声问题研究图像的强化处理,图像预处理主要完成图像对极线校正和图像质量增强.极线校正部分以对极几何为基础研究立体图像对的校正算法.图像质量增强部分主要研究了立体图像对特有的亮度差异问题,并提出了应用直方图均衡化来校正亮度的方法.之后本文对图像噪声进行了深入的分析,并针对立体图像特点使用均值滤波和Gauss滤波平滑图像.在实验中,验证了算法的可行性,取得了良好的应用效果.     

基于粒子滤波和不确定图的动态系统诊断方法

在动态系统基于模型诊断中,状态空间大小与元件个数、时间是双指数关系.K-Best枚举方法每个时刻只考虑K个可能性最大的状态,有效减小了枚举空间,但当系统复杂庞大或诊断周期长时,状态更新仍是一项巨大工程.提出一种结合粒子滤波和不确定图的动态系统诊断方法PF_LUG,利用粒子在状态空间的分布近似其概率,并用不确定图标签的反向匹配代替传统的正向轨迹枚举.算法有效解决了由时间导致的计算量增长问题,使时间对复杂度的影响由指数运算降为乘积运算.仿真结果表明该算法的运行时间相对诊断周期线性增长,比K-Best枚举有明显优势.     

基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波

为了进一步增强去噪时对图像细节的保护能力,并同时提高算法实时性,提出了基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波算法,该算法首先将待处理图像像素转化为量子叠加态,然后依据量子测量原理对此叠加态进行量子测量,最后将测量后的坍缩态转化为输出图像.该算法使用双量子比特态来描述单像素,拓展了单量子比特态与单像素的对应关系.双量子比特态的4个叠加基态增加了被描述像素的信息量,可以更精确地对像素进行操作.该算法根据噪声特点设计双量子比特态的概率密度公式,并根据测量坍缩态自适应地调整滤波窗口尺寸.实验证明,该算法与标准中值滤波和经典自适应中值滤波相比,具有更好的综合滤波能力,既可以有效地滤除噪声点,很好地保护图像细节,又具有很好的实时性.