气象卫星数字基带信号解码的两种方法

论述利用计算机对气象卫星数字基带信号解码的两种方法。方法一是在开环条件下对基带采样跟踪与智能判决。方法二是基于最优检测原理 ,在分相码 (Manchester码 )的解码中简化了正交积分锁相环 ,采用单积分器辅助计算机智能判断 ,对基带实现最优检测     

车载GPS/DR组合导航系统的信息融合新方案

总结了适用于车载 GPS/ DR组合导航系统的几种信息融合方法 ,提出一种可容错的新型联合卡尔曼滤波结构方案。针对系统重构和自适应调整的依据 ,提出一种新的分系统状态评估方法 ,定义了滤波器估计结果可信度的概念并给出对其进行模糊综合评判的方法。在此基础上进一步确定联合滤波模型的自适应信息分配准则 ,实时跑车数据处理结果表明 ,该方案大大提高了系统的导航精度和可靠性     

《公差原则》标准的分析及应用——最小实体要求和可逆要求

根据《形状和位置公差》标准中的公差原则与公差要求规定以及工程中的实际需要,对最小实体要求和可逆要求的概念、图样标注方法以及它们在工程中的应用情况作了介绍。     

惯导系统大方位失准角下的初始对准探讨

从惯导系统任意方位失准角度下的ψ角误差方程出发,详细推导了静基座条件下惯导系统大方位失准角度的Ф角误差方程.利用此Ф角误差方程,分析了大方位失准角度情况下与小方位失准角度情况下初始对准过程的异同,指出了这两种情况下水平回路的误差传播过程类似,因而其水平对准方法也一样;而方位对准回路则区别较大,北向和东向速度误差均能够与大方位失准角耦合.由此提出了一种改进的方位罗经自对准方案,此方案对于任意的方位失准角度均能正确收敛到零.改进后的方案已经在某四频激光陀螺惯性导航系统上得到实际的验证和应用,有效保证了恶劣环境下惯导系统方位对准的可靠性.     

BLKF方法抑制MEMS惯性传感器随机噪声

针对微机电系统（MEMS）惯性传感器应用卡尔曼滤波（KF）处理数据时随机噪声难以估计的缺点,提出一种基于贝叶斯拉普拉斯卡尔曼滤波（BLKF）的随机噪声更新方法。该方法利用拉普拉斯近似算法,将贝叶斯边缘分布近似表示,能够避免贝叶斯方法更新过程中由于数据维数较大造成后验边缘分布较难估计的情况,提高对随机噪声的更新效率和精度。通过陀螺仪转台实验采集实验数据,运用KF与BLKF分别滤波。对比滤波结果可发现,BLKF比KF能更好地反映真实角速度状态。同时,在陀螺仪角速度变化时,BLKF的可靠性和准确性更高,滤波效果更具优势,能够达到抑制MEMS惯性传感器随机噪声的目的。     

基于位置修正的轨迹测量方法研究

传统精密轨迹测量方法大都采用GPS、全站仪等设备,存在设备不易架设、数据不连续、对环境要求较高等缺点。针对该问题提出一种基于航位推算系统的轨迹测量方法。该方法在航位推算基础上引入了位置修正技术,通过起始点与终点坐标即可计算出系统俯仰角误差、方位角误差及里程仪标度因数误差。系统完成航位推算计算后,用求解出的系统误差对航位推算轨迹进行修正,即可获得高精度的轨迹数据。最后通过试验验证该方法可行,系统行进153m误差小于0.12m。     

RGB-D SLAM综述

RGB-D SLAM是指使用RGB-D相机作为视觉传感器,进行同时定位与地图构建(SLAM)的技术。RGB-D相机是近几年推出的能够同时采集环境RGB图像和深度图像的视觉传感器。首先对主流RGB-D相机,RGB-D SLAM算法框架流程做了介绍,然后对RGB-D SLAM算法的国内外主要标志性成果,以及RGB-D SLAM的研究现状进行介绍,并对RGB-D SLAM方法前端视觉里程计中特征检测与匹配、后端位姿图优化、回环检测等关键技术进行介绍总结。最后,对RGB-D SLAM算法的优缺点进行了分析,并对RGB-D SLAM算法的研究热点及发展趋势进行了讨论。     

相位方向图不均匀对高精度测速系统的影响

基于高精度测速工程需求,就飞行器天线方向图对高精度测速的影响进行分析研究。通过对天线相位方向图不均匀模型的深入研究,定量分析了飞行器天线方向图相位不均匀性对测速精度的影响,有效估计了天线相位不均匀性造成的测速误差量级。     

型号研制中形位公差若干问题的剖析

结合产品研制过程中形位公差应用实际,对标准贯彻执行现状进行了汇总,并从形位公差项目、基准、数值及公差框格标注等多方面对标准执行中存在的问题进行深入分析,查找原因,提出解决措施。