模糊神经元及其计算能力研究

分析了模糊神经元模型,指出了这种神经元模型在计算能力上的缺陷.提出了对模糊神经元定义的两种改进方法,一是限制传递函数为非单调函数;二是修改定义域.对改进后的模糊神经元网络证明了计算能力与图灵机的等价性,从而对传统的神经网络作了进一步推广.还对混合模糊神经网络的特点做了简单的讨论.      

局部可观测理论在INS/GPS机动对准中的应用

从研究INS/GPS(Inertial Navigation System/Global Positioning System)组合系统的姿态角误差可观测性出发,首次将局部可观测性理论应用于INS/GPS组合系统,定量地计算出各种不同机动方式的局部可观测矩阵的条件数,找到了提高姿态角误差可观测性的最佳机动方式.研究结果表明,通过载体做正弦水平机动飞行可以提高姿态角误差局部可观测性,使空中对准时间明显减少,姿态角误差大大降低.当对准时间为120 s时,东北天向姿态角误差的均值分别为12.34″,12.19″和-28.31″,它们的均方根值分别为0.97″,1.05″和0.62″.      

PINS静基座对准中的理论与算法的研究

分析了平台式惯导系统(PINS)静基座条件下的可观测性,采用系统可观测矩阵的条件数来定量计算PINS静基座可观测性能,找出该条件下的可观测矩阵条件数最小的3个不可观测变量.采用了自适应Kalman算法和常规Kalman算法对简化模型进行了仿真比较.仿真结果表明前者比后者滤波收敛快.进而提出了一种基于Elman神经网络的快速对准方法.     

半球谐振子薄壁厚度不均匀性对陀螺精度的影响

针对半球谐振陀螺仪的工艺制造偏差,研究半球谐振子薄壁厚度不均匀对陀螺精度的影响,建立误差模型,分析误差机理．首先对谐振子进行应变分析,然后分析薄壳微元的受力情况,根据力和力矩平衡方程建立半球谐振子动力学方程,得出由于厚度不均匀造成的半球谐振陀螺仪角速率误差．研究结果表明其傅立叶展开式的1～3次谐波项对角速率误差无影响,而4次谐波有影响．为提高陀螺精度,对陀螺厚度不均匀加以平衡．     

刚性车轮月面牵引通过性的模型试验

以重塑模拟月壤为介质,利用深空探测车车轮牵引特性实验台,研究了月面巡视探测器的刚性轮齿车轮与模拟月壤的交互作用,分析了车轮转速、轮上载荷等试验因素对车轮牵引通过性的影响.研究结果表明,当车轮转速较低时,挂钩牵引力随滑转率的增加而不断提高;当车轮转速较高时,存在着临界滑转率点.轮上载荷的增加有利于提高车轮的挂钩牵引力,但对挂钩牵引力系数的影响较小.     

采用DSG技术实现零件模型分解

针对回转体和箱体类零件模型,应用分解性实体几何技术实现零件设计模型到制造模型的有序分解,介绍了基于特征树模型的两个关键算法:宽度优先和深度优先搜索,以完成面向特征加工过程的空间和时间域内的制造过程规划.最后用一个详细的算例进一步陈述零件模型分解技术.     

捷联惯导系统动基座对准的可观测性分析

建立了SINS(捷联惯导系统)动基座对准的误差模型,首次应用PWCS(分段定常系统)可观测性分析理论对SINS动基座对准过程中的可观测性进行了全面研究.将载体的运动分解为平动和姿态变化两大类情形,深入研究和详细分析了载体的各种运动对系统可观测性的影响,指出在SINS动基座对准过程,无论载体的线运动还是角运动在一定条件下都能提高SINS的可观测性.定性地得出了不同运动对系统可观测性的影响结果,这为研究SINS的快速精确对准方法奠定了理论基础.      

基于GNSS的高轨卫星定位技术研究

利用全球卫星导航系统(GNSS)进行导航定位具有全球、全天候、实时和高精度的优点,应用于高地球轨道(HEO)卫星的定位,能够提供精确的轨道和姿态确定,并且可以克服目前主要利用地面测控系统对HEO卫星进行定位的设备复杂、投资高等缺点,使得自主导航成为可能.本文对利用GNSS的高轨卫星定位相关技术进行了研究,分析了单一GNSS系统和多个GNSS组合系统的卫星可见性、动态性和几何精度因子(GDOP).通过仿真分析表明,利用组合GNSS系统并通过提高GNSS接收机灵敏度的方法,可以解决GNSS进行HEO卫星定位的相关问题,并能保证HEO卫星定位精度的要求.      

一种基于共面特征点的单摄像机姿态测量方法研究

利用单摄像机采集4个共面特征点图像的方法来测量物体的相对姿态变化。系统选用IR-LED作为特征点并对其发光特性进行优化控制,利用基于双线性插值的高斯曲面拟合方法确定图像特征点的坐标,最终使用解决P4P问题的一种线性解法确定特征点坐标及位姿变化信息。进行了实物和仿真实验,并对该方法进行了不确定度分析,结果表明这种方案具有较高的准确度、实时性。