一种新的捷联惯导系统圆锥误差补偿算法

旋转矢量法应用在捷联惯导系统圆锥误差补偿中,通过增加子样数能有效提高补偿精度,但子样数的增加会增加导航计算机的计算量.由于导航计算机的硬件性能限制,不可能为了获得高精度补偿性能而大幅增加子样数.因此,提出一种在不增加导航计算机负担下能提高圆锥误差补偿精度的新算法,该算法利用已解算出的当前时刻之前2个周期的姿态信息对旋转矢量进行修正,通过理论推导和实例分析比较,在同子样数下,新算法能达到高出传统算法4阶的补偿精度而不多消耗导航计算机资源.      

一种机器人球腕的模型优化方法

许多机器人的共同特点是在操作臂末端安装了球腕.球腕是机器人上一个重要的独立结构,它的静态误差必然影响操作臂末端执行器的位姿精度.以机器人末端的球腕作为独立的研究对象,在静态误差分析的基础上,提出了一个评价球腕精度的综合指标.根据这一指标建立优化模型,对存在静态误差的球腕模型进行优化,从而建立新的球腕运动学模型.应用新模型进行运动学及动力学解算,可以减小机器人球腕的位姿误差,特别是减小具有较大静态误差的机器人球腕的位姿误差.通过对机器人球腕进行的局部优化,整个机器人末端执行器的运动精度将在一定程度上有所提高.      

背景噪声和脉冲干扰下的SDH误块性能

误码性能是光纤数字传输系统的重要性能指标,而通常光同步数字传输系统(SDH, Synchronous Digital Hierarchy)又以误块性能来衡量其误码性能.通过分析光同步数字传输系统在背景噪声(用泊松分布来描述)和脉冲干扰(用A型传染病分布来描述)影响下的系统误块性能,推导出了泊松分布和传染病分布下误块率的一般关系式.      

导弹飞控系统可靠性仿真研究

提出了在几种主要因素影响下进行飞控系统性能和可靠性一体化分析的方法。建立了风、结构误差(包括弹体质量分布不对称、弹体不同轴、翼面安装角误差和舵面机械零位误差)、推力偏心和硬件故障等因素的扰动模型,给出了可靠性仿真的方法、实施步骤、具体算法流程和相关可靠性指标的计算公式。以某型导弹飞控系统作为案例,进行了大量仿真,分析了风等因素对该系统可靠性的影响。通过算例证明,所建立的扰动模型和可靠性分析方法是正确的。     

Research on the Relation Between the Seeker's Handover and the Geometrical Position of the Missile and the Target

 研究了雷达导引头的交班误差以及截获概率与交班时刻弹目几何位置的关系,提出了单个误差角的导引头天线指向角误差模型,它与两个误差角的导引头指向角误差模型相比可以更好地分析天线指向角误差,并得到使指向角误差最小的弹目几何位置;然后进一步得到使多普勒频率误差最小的弹目几何位置;给出了最终的截获概率的表达式,截获概率由目标处于导引头天线主波束的概率、目标回波多普勒频率落入接收机频带内的概率和目标的检测概率组成的;最后分析了一种典型的中末交班情况.     

GPS速度法确定飞机空速系统位置误差

飞机空速系统位置误差的测定,飞行试验中有多种常规方法,但期精度只能满足常规型号空速系统的验证要求。针对这一问题提出了ＧＰＳ速度法,叙述了该方法的原理、实施过程和数据处理方法,讨论了方法的系统精度并给出了误差估算结果。通过对某型飞机的验证试飞,表明该方法简便易行,可满足气动补偿型空速系统的试飞验证要求。     

基于误差模型的权重二值神经网络近似加速

针对智能识别系统精确度和硬件复杂度之间的均衡设计问题,提出了一种基于误差统计模型的权重二值神经网络近似加速方法.在提出了一种获得高精度轻量神经网络的权重二值化处理算法基础上,引入近似加法器、消除乘法器以进一步提高能效.最终提出了一种系统级误差统计模型用于系统评估和优化设计,该设计能够分析和预测权重二值神经网络近似加速系...     

多径信道下基于恒模算法的遥测信号盲均衡

运载火箭在塔架静态测试时易受多径衰落影响,导致遥测信号产生码间干扰。本文对PCM-FM体制遥测信号的多径信道使用恒模算法(CMA)进行盲均衡研究,针对遥测信道中的码间干扰展开理论分析和Matlab仿真,并搭建盲均衡功能测试平台开展实验验证。结果表明:CMA收敛速度高、误码率低,对多径干扰具有较好的鲁棒性和实用性。     

航空发动机的智能神经网络自适应控制研究

针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差反传调整相结合的优化方法.应用具有良好泛化能力的最小二乘支持向量机进行系统辨识,对某型航空发动机进行了设计点处的线性和非线性模型控制仿真.结果表明:控制系统具有满意的动、静态性能和较好的鲁棒性,验证了该方案的可行性和有效性.      

低成本捷联惯导不对称动态误差的神经网络补偿

 针对低成本捷联惯导系统(SINS)中陀螺动态误差的不对称性在角振动条件下造成姿态漂移的问题,设计了多层前向神经网络的补偿模型。在标定模型参数时,为降低对外部参考信号测量精度的要求,提出用姿态解算的最终误差作为网络优化目标的训练方法。由于最终的姿态误差不是网络的期望输出,无法采用有导师的训练方法,为此采用了微粒群优化算法。仿真实验结果表明:补偿后的陀螺动态误差的不对称度减小了一个数量级。