混凝土检测中基于数字滤波的传感器补偿方法

在超声探测中,为了获得信号最大响应幅度,通常都选用传感器的谐振频率作为探测频率.然而,这样会给探测信号带来较严重的振铃效应,影响反射信号的识别与提取,从而降低探测分辨力.本文提出了一种基于数字滤波方法,有效地对不理想的超声传感器频响特征进行了补偿.首先基于系统辨识算法建立了发射和接收传感器的离散传递函数模型,然后通过一个数字补偿滤波器建立补偿模型,用于抑制传感器的振铃效应.对这种方法的实际效果进行了实验验证,通过水浸测试获得传感器的标定数据,并基于这些数据建立补偿模型.实验结果表明混凝土底面反射信号能够从原混叠信号中被清晰地识别.     

基于自适应滤波的主动磁悬浮轴承位移传感器故障识别

针对采用差动式位移传感器的主动磁悬浮轴承系统,从理论上分析了控制器输出信号与转子干扰力及传 感器故障信号之间的关系和自适应滤波器的工作原理,并在此基础提出了基于自适应滤波的传感器故障识别方 法.该方法以两路位移信号的差值为参考信号对控制器的输出信号进行滤波,从而得到控制器输出信号和两路 位移信号的差值之间的相关系数,根据该相关系数的极性即可准确地判断出故障传感器.还采用Matlab对该方 法进行了仿真研究,并在一个主动磁悬浮轴承试验台上进行了试验研究,研究结果表明:该方法可以同时识别传 感器的直流故障争交流故障;转子在静态悬浮和高速旋转时,该方法均可以准确地检测到传感器故障并识别出 故障传感器.     

基于分布式Kalman滤波和BP神经网络组合的静电陀螺漂移辨识方法

提出一种新的方法,把分布式Kalman滤波(DKF)方法与后向传播神经网络(BPNN)技术相结合,用于静电陀螺漂移的模型辨识.首先,为了消除测量噪声影响,将同一个静电陀螺带有噪声的多次测量数据集映射到一个虚拟的传感器网络中,然后采用具有嵌入式紧致滤波功能的DKF对映射数据进行滤波预处理.在此基础上,将预处理结果转换为用于训练神经网络的输入数据和输出数据,然后采用BPNN辨识静电陀螺漂移.实验表明,该方法可有效用于陀螺漂移的模型辨识.     

基于边界的无人机主动SLAM算法

同步定位与地图构建技术是无人机实现真正自主导航的关键。为克服被动同步定位与地图构建算法的缺陷,研究了基于边界的无人机主动同步定位与地图构建算法。在无人机的探测区域周围产生候选边界点,通过建立合理的目标函数,从候选边界点中选择目标点,控制无人机朝该目标点方向运动,再运用扩展卡尔曼滤波算法更新无人机的运动状态。通过建立的无人机简化模型,对提出的算法和随机同步定位与地图构建算法进行对比研究,仿真结果表明该算法是有效可行的。     

一种改进的强跟踪UKF算法及其在SINS大方位失准角初始对准中的应用

针对现有的强跟踪无迹卡尔曼滤波（UKF）算法存在理论依据不足和滤波性能欠佳等问题,从正交性原理出发,通过严谨的推导得到强跟踪UKF成立的充分条件,在此基础上提出一种改进的强跟踪UKF算法。该算法无需求解雅可比矩阵且计算量较小,渐消因子的作用位置以及求解公式均不同于原始的强跟踪滤波器。给出了该算法的流程和渐消因子的求解方法,证明了该算法满足强跟踪滤波器的充分条件,并分析了其渐消因子的作用机理。进行了捷联惯性导航系统（SINS）大方位失准角初始对准仿真,结果验证了所提强跟踪UKF算法的正确性和有效性。     

基于GPS/MEMS微惯性导航系统的 混合校正方法研究

针对GPS/MEMS 微惯性组合导航系统, 为了提高算法的可靠性和导航精 度, 研究了Kalman 滤波算法。分析了DSP 数字系统的运算能力、构建了优化的数学模 型, 提出了Kalman 滤波混合校正方法, 并将此方法应用于搭建的组合导航系统。通过 跑车试验对该方法进行了验证,试验结果表明,系统的导航精度,姿态误差在0.5°,航 向角误差2°,速度误差0.5m/s。     

红外成像系统中带有距离修正的目标能量预测方法

针对红外成像系统中目标遮挡后需要进行能量预测的实际情况,提出了一种基于距离修正的Kalman灰度预测方法,建立能量和距离之间的状态方程,通过装订的距离和观测到的目标能量来预测实际的目标能量,并结合具体的试验数据,与三阶状态向量Kalman滤波预测和 滤波预测做了对比,仿真结果表明,该滤波方法是正确有效的。     

基于多矢量定姿的动基座最优化对准算法

针对车载捷联惯导系统（Strapdown Inertial Navigation System, SINS）的传统动基座粗对准方法精度低且环境适应性差的问题,提出了一种基于多矢量定姿的动基座最优化粗对准算法。在传统的基于重力矢量的初始对准方法基础上,将姿态矩阵求解问题转化为Wahba问题,实现对多个时刻重力矢量信息的充分利用,并通过SVD算法实现对Wahba问题的求解,结合全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System, GNSS）输出信息和SINS输出信息,构建状态方程和量测方程,采用Sage-Husa自适应滤波算法以解决量测噪声不准确问题,不断修正载体系变换矩阵以获得更加精确的姿态转换矩阵。仿真和半物理实验表明,改进算法能够明显提高惯导系统在动基座下的姿态精度,转台实验对准方位误差小于0.05°。     

基于星光角距/激光测距的卫星组合导航方法

为了进一步提高卫星天文自主导航精度,提出了一种利用激光测距辅助的天文组合导航方法。激光测距能够直接获取卫星到地面参考信标的高精度距离信息,在以星光角距为观测量的天文导航系统中引入激光测距辅助数据,可以拓展滤波器观测量的维度,从而改善滤波效果。由于组合导航系统为非线性系统,为避免泰勒展开线性化引起的二阶截断误差,采用UKF滤波方法进行组合导航系统信息融合。仿真结果表明,所提出的组合导航方法能够明显提升导航精度,改善滤波性能。     

交会对接气浮仿真平台视觉辅助姿态确定

文章首先介绍了用于空间合作卫星最后逼近段交会对接任务的仿真平台,描述了文中使用的姿态运动学方程和视觉成像算法。为了充分利用陀螺仪和视觉系统进行姿态确定,采用传统的扩展卡尔曼滤波（EKF）对两种测量数据进行融合,实现对姿态和陀螺仪漂移的估计。为了克服EKF调节参数过多和计算过程需要求逆的问题,设计了一种新的非线性观测器。最后,通过在对接仿真平台上进行试验,对比验证了非线性滤波器的有效性以及实用性。