夹具定位误差的概率分析计算

用概率方法分析夹具的定位误差，并与常用的极值法进行比较，从而得出概率分析方法的特点。     

基于误差反馈补偿的攻击无人机角度和时间控制

在攻击无人机群协同攻击中,为了提高机群的整体突防能力,达到最佳的攻击和作战效能,有必要同时控制无人机的攻击角度和攻击时间。首先利用最优控制理论,在对飞行运动学模型进行线性化的前提下,通过加速度微分来实现对角度和时间的同时控制。但是,当终端入射角较大时,由于线性化假设不再成立,使得控制精度比较差。针对这一问题,利用具有高反馈效率的非线性误差反馈,把由于线性化引起的误差通过补偿反馈到系统回路中去,从而大幅度提高了控制精度。数值仿真结果验证了方法的有效性。     

基于CAD模型的涡轮叶片误差检测系统

涡轮叶片型面误差检测是其制造过程中的重要环节.研究了涡轮叶片型面误差检测关键技术的实现方法,提出了基于测量数据的叶片截面关键参数的自动提取方法以及测量数据与计算机辅助设计(CAD)模型的坐标配准方法,制定了衡量叶片截面轮廓度、倾斜度、弯曲度和扭曲度的评估指标,并基于UG平台开发了叶片型面误差检测系统.应用实例表明,该系统可显著提高叶片的误差检测速度和分析质量.      

基于旋量理论及距离误差的机械臂标定新方法

为提高机械臂的定位及定姿精度,必须对其进行标定.标定能否达到预期目的,主要取决于所采用的运动学模型及消除参数识别过程中外来误差的影响.分析了基于不同运动学模型时机械臂的初始位姿误差对标定结果的影响.提出了一种结合旋量理论与距离模型的标定用数学模型.该模型考虑了机械臂初始位姿误差对标定的影响,解决了用D-H参数建模存在的弊端,同时能消除因机械臂坐标系统与测量设备坐标系统之间转换所带来的误差,克服了测量技术上的困难.仿真计算验证了这种新标定数学模型的可行性.      

OFDM系统的自适应低秩信道估计

为了降低正交频分复用OFDM(Orthogonal Frequency division Multiplexing)系统中最小均方误差MMSE(Minimum Mean Square Error)信道估计算法的复杂度,并且改善由于信道的统计特性与先验知识不匹配而导致的MMSE估计性能恶化,提出了一种自适应的低秩信道估计算法.该算法利用信道的时间平均相关取代统计相关,结合了基于特征值分解的低秩建模,从而近似地实现MMSE估计.借助于子空间跟踪,该算法可以自适应地估计信道相关矩阵的主特征空间及噪声方差,以迭代的方式逼近最优的MMSE估计,而且复杂度较低.进一步分析指出基于信道延时子空间跟踪的估计算法是该算法的一种特例,理论分析和仿真结果均表明这种新算法在低信噪比时可以显著改善信道估计的准确性.      

使用复小波包的MIMO-OFDM无线系统

为了在频率选择性信道中提供高速数据业务, 提出了一种新的多入多出-正交频分复用系统MIMO-OFDM(Multi-Input Multi-Output -Orthogonal Frequency Division Multiplexing).该系统使用复小波包变换CWPT(Complex Wavelet Packet Transform)来实现OFDM,而不是使用传统的快速傅立叶变换FFT(Fast Fourier Transform).由于复小波包函数具有很好的特性,通过对有2个用户的MIMO-OFDM系统进行仿真的结果表明,基于CWPT的MIMO-OFDM系统性能要比使用传统的FFT的MIMO-OFDM 系统好,但是复杂度略高.      

误差定性分析方法在机构导航系统中的应用

在分析机构导航误差的基础上,提出用泰勒级数展开法对机构导航系统的误差进行定性分析;同时,结合计算机辅助髓内钉远端锁定瞄准系统这一具体实例,对定性分析的结论和实际试验结果作了比较.比较结果说明该方法是准确有效的,能够为该类系统的设计及优化提供可靠的依据.      

适合于机动弹道导弹的星光—惯性组合制导系统研究

机动弹道导弹通常会带来较大的初始定位定向误差,星光-惯性组合制导系统能有效地修正初始定位定向误差,提高惯导系统的精度。本文详细介绍了基于一种随动平台的星光-惯性组合制导系统的原理;研究了随动平台跟踪星体的机理;推导了控制随动平台转动所需的计算公式;讨论了星体跟踪器对平台误差角的观测过程;导出了星体跟踪器的测量输出与平台误差角之间的数学方程。仿真结果表明了该方案的有效性。     

陀螺静态漂移系数的两种估计方法

在分析了目前使用的AR（1）估计方法之不足后，提出了均值估计方法，以及这两种方法的改进型，即加权均值估计法和AR（p)法，计算结果表明，均值估计可以提高精度近40％，在导弹发射前的陀螺误差补偿中使用这一方法效果会更好。     

微分截断误差的遥、外测数据融合估计和补偿方法研究

通过对定位数据求微分以获得目标的速度参数，是靶场估计目标运动参数的常用方法。由于坐标参数模型的高阶特性，使得在通过对坐标数据微分求速度参数时，产生较大的微分截断误差。仅靠外测数据本身，是无法估计该误差的。该文提出了利用遥、外测数据融合估计该截断误差并予以补偿的方法，可有效估计速度参数求解时的方法误差，从而提高参数估计的精度。