深空伪码测距中复合码性能的分析与研究

深空伪码测距系统中复合码的选择影响到系统的无模糊距离、测距精度、捕获时间和硬件实现方法. 针对深空伪码测距系统中常用的测距码进行仿真、分析、比较与研究, 包括复合码的频谱特性、周期、直流分量、码钟衰减、捕获时间和测距抖动误差等. 利用同相相关系数和非同相相关系数的信号空间图分析复合码的捕获时间性能; 采用同相中相积分环作为码跟踪环, 利用其线性环路模型分析测距系统的抖动误差性能; 进而分析半正弦成型和方波成型对系统的捕获时间和测距抖动误差的影响. 通过研究和分析认为, 在深空测控测距中, 一种比较适用的测距方式是选择T4B作为伪码测距系统的测距码, 基于DDS原理产生任意码片移位的伪码序列, 采用半正弦成型调制方式和半正弦匹 配滤波接收技术, 利用同相中相积分环进行伪码的跟踪.      

3-P4R并联打磨机器人的误差分析

提出了采用D-H法对3-P4R并联打磨机器人进行位置分析,通过对反解方程进行微分,建立原始误差存在于三条支链的误差模型,然后采用Matlab进行数值仿真的新思想,该算法的可行性已被初步的试验证实。主要是对三条支链的杆长误差进行分析,为后续的误差补偿奠定理论基础。     

风洞模型位移视频测量的相机标定

相机的制造和装配误差难以完全消除,导致相机的光学系统存在不同程度的非线性光学畸变现象,故相机标定对确保风洞模型位移视频测量的精度至关重要.针对1 m2以上的台阶标定块制造成本高、维护困难,提出基于距离标尺的相机标定方法,推导包含菲线性畸变模型的共线方程,建立适应中国大尺寸风洞的低成本相机标定系统,确保模型位移视频测量相机的自校正精度.2m超声速风洞的某跨大气层飞机测力试验中,采用该方法校正DALSA(R)相机后,各阶梯迎角测量精度σα≤0.00772°(达到高速风洞测力试验迎角精度的先进指标),因此具有实用价值.     

GNSS多频观测对定姿精度的影响分析

针对单历元定姿的精度问题,对多频双差观测模型下的定姿精度进行了理论推导,分析了影响定姿精度的各种因素,并着重研究了GPS和Galileo系统下多频观测值对定姿精度的改善程度。理论分析和仿真实验均表明．相比于单频定姿,多频观测可以显著提高定姿精度。     

角速率输入条件下圆锥误差补偿算法

针对捷联惯导系统中利用角速率拟合角增量进行圆锥误差补偿精度下降和实时性变差的问题,提出了一种直接利用陀螺的角速率输出进行圆锥误差补偿的算法,利用角速率的叉乘项来拟合圆锥误差补偿项,并推导了四子样圆锥误差补偿算法的具体表达形式,并从本质上阐述了圆锥误差的存在机理。在典型圆锥运动条件下通过对所提算法的仿真并和理论解析解的做差比较,验证了所提算法的可行性和有效性。     

旋转激光陀螺惯导系统误差传播特性分析

设计旋转式惯导系统(INS, Inertial Navigation System)最重要的工作是理清旋转调制误差自动补偿机理、掌握补偿前后误差的传播特性,在此基础上设计合理的转位方案,并对其进行仿真和试验验证.结合单轴旋转式惯导系统工作原理和误差传播方程,解释了旋转调制误差自动补偿的机理,利用理论和仿真两种手段分析了单轴旋转惯导系统中惯性元件常值误差、随机误差、标度因数误差和安装误差的传播特性,得到了旋转调制对惯性器件误差的调制效果,验证了单轴正反转停方案的有效性和应用的合理性.研究结果为旋转式激光陀螺(LG, Laser Gyroscope)惯导系统的设计提供了理论参考和设计依据.     

3D雷达对3D雷达的引导提示性能分析

分析了不同位置关系3D雷达对3D雷达的成功引导概率及引导误差,讨论了成功引导概率随参数特征变化的性质,仿真分析目标到提示雷达不同斜距时目标在被提示雷达中的角度分布及引导误差变化。研究对雷达组网中3D雷达对3D雷达引导提示系统设计有一定的参考价值。     

旋转捷联惯导系统原理及典型方案分析

旋转捷联惯导系统采用旋转调制误差补偿技术对陀螺仪和加速度计误差进行调制,可以提高系统导航精度。文章借助捷联系统基本误差方程,简要分析了旋转调制误差补偿的机理;通过对几种典型IMU旋转方案的分析和仿真,验证了旋转调制误差补偿技术的有效性并比较了不同旋转方案的特点。     

磁场全张量测量计算方法与误差分析

矢量磁场和磁场全张量数据是多磁源反演的数据基础。针对矢量磁场和磁场全张量的测量问题,文章提出了矩阵式矢量磁场连续扫描方法。对利用矢量磁场计算磁场全张量所用的数据结构进行了研究,应用MATLAB软件对常用的十字形和六面体两种不同数据计算结构进行了仿真分析,结果表明,两种计算结构的误差相近且均不大于10%;并分析了基线距离对磁场全张量计算的影响,结果表明,磁场全张量计算误差随着基线距离的增加而增加。     

基于图像特征融合的粉末床缺陷检测方法

针对单一特征对粉末床缺陷表达不明确导致检测效果不佳的问题,提出了一种基于特征融合的增材制造过程粉末床缺陷视觉检测方法。该算法分别使用SIFT方法、灰度共生矩阵和Hu不变矩提取尺度空间特征、纹理特征和几何特征,借助词袋模型对每张图像构建3组视觉单词直方图,通过串行融合3组视觉单词直方图得到新的特征矩阵,采用特征选择对融合后特征矩阵进行降维,并传入随机森林分类器中进行训练。实验结果表明,不同特征对粉末床不同类型缺陷检测具有不同的贡献,优化特征融合参数后,算法平均准确率达到97.46%,缺陷检测效果明显提升。