基于情感的控制策略及其在移动机器人导航中的应用

提出了一种基于情感的移动机器人导航控制策略。根据机器人的导航任务设计了一个情感系统,并与基于行为的机器人系统相结合,构造了基于情感的行为协调控制策略。仿真和比较研究结果表明该控制策略能有效地提高机器人在未知环境中自主导航的能力。     

SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。     

中国民航管制员以考促学模式研究

“民航管制员英语等级测试”并不是最终目的,以考促学,全面提升中国民航管制员整体英语水平才是根本。本文通过相关空管局（站）的试验运行,总结出两种有效的管制员英语学习模式,一是集中培训,以点带面,一是构建平台,自主学习,以期对我国民航管制员英语水平的提高有所帮助。     

当代世界导航卫星巡礼

导航定位很早就成为人类社会中不可缺少的一项技术。从古至今，人类在生产和生活实践中发明了多种导航方法，但都不十分尽如人意。随着航天技术的发展，卫星导航技术应运而生，其实质是把无线电导航台搬到太空上去，因而能克服地面无线电导航台的先天不足，不受气象条件、航行距离的限制，且导航精度也比较高。     

伽利略计划总承包协议签署

3月9日，中国国家遥感中心与伽利略卫星导航有限公司在北京签署了关于执行《中国国家遥感中心和伽利略联合执行体关于伽利略计划合作协议》的总承包协议，这标志着中国国内就中方参加伽利略计划权利和义务的具体落实。     

欧盟报告建议航天及安全投资翻一番

2005年3月1日,欧盟委员会公布了《航天及安全专家小组报告》。航天及安全专家小组（SPASEC）是欧盟委员会在2004年6月召集的,其成员包括欧盟25个成员国、欧洲航天局（ESA）、各国航天机构、欧洲航空导航安全局（Eurocontrol）、欧洲气象卫星组织（EUMETSAT）、欧盟卫星中心等多家组织和机构的广泛代表。     

一种基于Hausdorff距离的改进星图识别方法

针对基于Hausdorff距离HD(Hausdorff Distance)识别法存在识别速度慢和对星敏感器镜头旋转特别敏感的问题,提出了一种基于Hausdorff 距离进行星图识别的改进算法,它采用有向距离和绝对距离相结合的方法,利用恒星的空间结构信息,构建有向距离匹配模型;根据镜头旋转特性,建立绝对距离抗旋转模型;对两种模型测试研究确定加权因子,同时选取恰当的匹配识别门限,最终实现匹配识别的性能达到最优.仿真实验结果表明,改进后的算法不但保持了原有算法的高识别率,强抗噪性,而且还具有更快的识别速度和好的抗旋转特性.它在实际工程中已得到成功应用.      

局部可观测理论在INS/GPS机动对准中的应用

从研究INS/GPS(Inertial Navigation System/Global Positioning System)组合系统的姿态角误差可观测性出发,首次将局部可观测性理论应用于INS/GPS组合系统,定量地计算出各种不同机动方式的局部可观测矩阵的条件数,找到了提高姿态角误差可观测性的最佳机动方式.研究结果表明,通过载体做正弦水平机动飞行可以提高姿态角误差局部可观测性,使空中对准时间明显减少,姿态角误差大大降低.当对准时间为120 s时,东北天向姿态角误差的均值分别为12.34″,12.19″和-28.31″,它们的均方根值分别为0.97″,1.05″和0.62″.      

一种基于假设检验的多重渐消卡尔曼滤波

提出了一种基于假设检验的带多重渐消因子卡尔曼滤波的新算法.该算法采用χ2检验法,通过渐消因子矩阵对卡尔曼滤波器的噪声方差进行在线修正,从而使滤波器在对象模型存在误差或对象受到外扰时仍然收敛,同时能够提高系统的精度.该算法应用于车载GPS (Global Positioning System)/INS(Inerial Navigation System)组合导航系统中,取得了良好的效果.      

衰减因子自适应滤波及在组合导航中的应用

从卡尔曼滤波技术的稳定性出发,分析了卡尔曼滤波算法发散的原因,提出了一组衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法,并在GPS/SINS组合导航系统中进行了计算机仿真.在计算衰减因子时,利用滤波残差序列在最优估计时为零均值白噪声的性质,构造了服从χ2分布的变量,并分别检验滤波残差每一个分量得出衰减因子值.仿真结果表明,该组算法能够自适应地估计出衰减因子的大小,有效地抑制滤波发散,且计算量较其它方法小.