Possible influence of solar extreme events and related geomagnetic disturbances on human cardio-vascular state: Results of collaborative Bulgarian–Azerbaijani studies

This collaborative study is based on the analysis and comparison of results of coordinated experimental investigations conducted in Bulgaria and Azerbaijan for revealing a possible influence of solar activity changes and related geomagnetic activity variations on the human cardio-vascular state. Arterial blood pressure and heart rate of 86 healthy volunteers were measured on working days during a period of comparatively high solar and geomagnetic activity (2799 measurements in autumn 2001 and spring 2002) in Sofia. Daily experimental investigations of parameters of cardio-vascular health state were performed in Azerbaijan with a permanent group of examined persons. Heart rate and electrocardiograms were digitally registered (in total 1532 records) for seven functionally healthy persons on working days and Saturdays, in the Laboratory of Heliobiology at the Medical Center INAM in Baku, from 15.07.2006 to 13.11.2007. Obtained digital recordings were subjected to medical, statistical and spectral analyses. Special attention was paid to effects of solar extreme events, particularly those of November 2001 and December 2006. The statistical method of the analysis of variance (ANOVA) and post hoc analysis were applied to check the significance of the influence of geomagnetic activity on the cardio-vascular parameters under consideration. Results revealed statistically significant increments for the mean systolic and diastolic blood pressure values of the group with geomagnetic activity increase. Arterial blood pressure values started increasing two days prior to geomagnetic storms and kept their high values up to two days after the storms. Heart rate reaction was ambiguous and not significant for healthy persons examined (for both groups) under conditions with geomagnetic activity changes. It is concluded that heart rate for healthy persons at middle latitudes can be considered as a more stable physiological parameter which is not so sensitive to environmental changes while the dynamics of arterial blood pressure reveals a compensatory reaction of the human organism for adaptation.     

基于UKF的无陀螺姿态确定

针对无陀螺卫星的姿态和角速度估计问题,提出了基于UKF(Unscent-ed Kalman Filtering)的无陀螺的姿态确定算法。采用星敏感器作为姿态敏感器,构造了基于罗德里格参数的UKF滤波器。与EKF相比,UKF不必计算Jacoabian矩阵而且能够至少精确到泰勒展开的二阶。通过EKF和UKF仿真结果的比较,表明UKF比EKF具有更快的收敛速度和更高的精度。     

多天线/GPS光纤陀螺IMU组合车载定姿系统研究

利用GPS多天线定姿系统与低成本光纤陀螺IMU组合,以PC104作为组合导航计算平台,采用重调式松散组合算法,构建了低成本、高精度、高可靠性的车载航姿保持系统,并成功应用于移动卫星通讯系统。经测试,组合系统静态初始化时间小于2min,动态定姿精度优于0.1度,更新率为100Hz。该项技术可进一步拓展应用于舰载、机载等运动平台,前景可观。     

基于状态观测器的波束形成算法及其航空应用

随着数字信号处理技术的发展,基于声传感器阵列的经典波束形成算法广泛地应用于航空气动噪声检测领域中.但是,经典算法计算量大,并且它的算法结构决定了其无法用作实时算法.本文给出了一种基于状态观测器理论的新算法,介绍了观测器算法的理论背景、算法稳定性的证明、麦克风阵列的设计准则以及基于阵列进行的仿真结果.这种新算法在形式上类...     

连续推力作用下卫星轨道的相对可达区域研究

在燃料一定的情况下,研究连续推力作用下卫星轨道的相对可达区域非常重要.通过对动力学模型的分析,将相对可达区域的计算转化为对最优控制问题的求解,通过对优化模型的分析,最终将最优控制问题的求解转化为对线性微分方程组的求解.给出了卫星轨道相对可达区域的确定方法,对不同燃料和时间限制情况下卫星的相对可达区域进行了计算、仿真和分...     

阻尼颗粒动态特性研究

在垂直简谐激励条件下,测量颗粒体对基础产生的冲击力,得到冲击力受约化加速度控制会经历一系列倍周期分岔的规律,并给出分岔周期冲击力的谐波分量表达式;通过稳态功率输入法得到阻尼颗粒产生的损耗功率和附加质量与激励的关系。试验结果表明,对于给定频率,损耗功率随激励幅值的增加单调递增;对于给定速度幅值,损耗功率随激励频率的增加呈现为：低频段迅速增大,而后递增速率减缓的过程。由颗粒体产生的附加质量存在明显的转捩点现象,转捩点之后,附加质量随激励幅值的增加而变小。     

基于强跟踪滤波器的多传感器组合测姿系统

当无人机机动飞行时,采用加速度计校正陀螺误差的测姿系统不能有效地修正陀螺漂移问题,为此提出了基于强跟踪滤波器的多传感器组合测姿系统.引入GPS速度信息、捷联加速度信息和角速率信息建立了基于欧拉角描述的融合测姿系统模型,采用强跟踪滤波器对姿态进行融合估计,有效地估计出陀螺的漂移误差,从而得到无人机准确可靠的姿态测量,同时可以修正无人机的运动速度.通过建立飞行仿真模型,在给定的飞行航迹段对所提出的多传感器姿态测量系统进行了仿真研究,结果表明:测姿系统能够有效地减小模型误差的影响,估计出陀螺的漂移误差,得到更加准确的姿态测量.     

动态数据驱动的森林火灾仿真框架及其实现

提出了动态数据驱动的森林火灾仿真方法,在仿真中将实际系统的实测数据反馈到模型中,以提高模型的准确性。仿真运行了模型的多个样本,模型的输入是大量动态的输入而不是传统固定的输入,每一步仿真结束后采用统计的方法筛选出较优样本集作为下一步仿真各样本的初始条件。该方法包含以下关键部分：如何基于不准确模型获得较为可信的仿真结果、模型计算结果准确性度量方法、应用系统的模型和大量仿真样本运行带来的计算复杂度和计算量大的问题等。为解决上述问题,基于离散系统仿真规范提出并实现了一个动态数据驱动的森林火灾仿真框架。实验表明,上述方法将基于传感器测量到的真实火灾数据动态反馈至仿真系统中,获得了更可信的仿真结果。     

基于观测器的飞机环控系统控制组件故障检测

控制组件作为飞机环境控制系统的重要组成部分,对其进行故障诊断具有重要意义。本文以环控系统的传感增益漂移和活门卡死故障为例,在Simulink仿真环境下建立其正常和故障模型,采用基于状态观测器的方法进行故障检测。仿真实验结果证明了该方法的有效性,且当上述两类故障发生时,基于观测器和仿真模型输出之间的残差特征分析,可以判别出所发生的故障类型。     

基于主元空间动态模型的故障检测方法

建立了一种基于主成分分析的主元空间线性动态模型,将主成分分析的得分变量视为由高斯白噪声驱动的线性动态模型输出,可有效去除主元得分向量的动态相关性,动态模型参数可以通过期望最大化方法迭代辨识。分别在主元残差空间和主元空间线性动态模型上建立监控统计量,从而实现对动态过程的故障检测。通过数值仿真验证,该算法故障检测的检测率和误警率均表现良好。