基于SINS/RFID的隧道列车高精度定位方法

为了获取高速铁路列车在隧道这种导航卫星不可见环境下的定位信息,提出一种基于捷联惯性导航系统（SINS）和射频识别技术（RFID）的组合定位方法。通过响应时间模型来计算标签的定位精度,依据实际轨道环境增加标签对列车姿态校准的能力,同时结合惯性导航系统解算得到连续的定位数据。仿真结果表明:在30 km长的隧道利用射频识别标签位置信息进行校准,可以很大程度地减小惯性导航系统的误差积累,提高定位精度。引入姿态信息后,可以在陀螺仪性能与标签间隔的多种组合中保持隧道全线定位精度在米级,最高能够达到0.5 m。      

航天员失重环境下运动策略与效能分析

航天员在空间执行任务过程中由于受到空间微重力环境的影响,其运动的协调性以及平衡性均会与地面环境下的表现有所差异.以研究失重环境下航天员运动特点为目标,对航天员姿态调整策略进行动力学分析,并对运动过程人体效能进行评价.具体而言,在无外力/力矩驱动下,人体必须依靠四肢按一定的协调运动策略才能实现对躯干姿态的主动控制.而运动...     

ROPE算法在ISAR运动补偿中的应用

运动补偿是逆合成孔径雷达成像的关键。现已有许多相关算法。秩-相位估计(ROPE)是一种性能较好的相位误差估计器，正被广泛地应用于SAR图像处理。本将ROPE算法用于ISAR相位补偿，给出了具体实现的步骤，详细分析了ROPE算法在ISAR相位补偿中的性能。在ISAR数据基本符合ROPE算法模型时，ROPE算法可获得高质量的补偿效果，而且实现简单，速度快。中最后用ISAR外场实测数据比较了ROPE与其他相位补偿方法的成像结果。     

无人直升机自适应神经网络姿态控制

回顾了自适应飞行控制技术、反馈线性化和模型逆理论，分析了误差动力特性．设计了自适应神经网络姿态控制系统。其中，模型逆基于悬停状态，基于神经网络的自适应控制律能够确保跟踪误差和控制信号的有界。仿真结果表明：模型逆增强的非线性神经网络能够对无人直升机的不确定性和建模误差进行自适应。而且对PD控制器和鲁棒项系数变化的仿真结果进行了比较。     

IRCT下对数正态和正态分布参数的MLE

在文［１－４］的基础上进一步研究了带有不完全信息的随机截尾试验模型（ＩＲＣＴ）。着重讨论了对数正态分布参数的统计分析问题，建立了参数所满足的似然方程组，给出并证明了似然方程组解即参数的极大似然估计（ＭＬＥ）的存在唯一性定理，所得的结论对于正态分布也同样适用。文末给出了随机模拟数值解例子，结果表明，参数的ＭＬＥ具有较高的精度。     

Weibull分布定时截尾寿命试验参数的近似联合置信域

研究了Weibull分布大样本定时截尾寿命试验，利用一种新的途径给出了试验参数的近似联合置信域。设产品寿命X服从Weibull分布，对n个受试样本x1,x2，…，xn进行定时（时间为t0）截尾试验，得到观察数据Si=min(x1,x0)，i=1,2,…，n。利用似然方程，分别得到参数λ，b的极大似然估计λ和b。进一步考察联合分布（λ，b）可以用二元正态分布来近似。再利用多元正态分布与X^2分布的关系，可以推导出未知参数u=（λ，b）的置信度为1－a的联合置信区域（x-u)′I0（x-y)≤xa^2。     

一种BP网络自整定PID控制算法及其在NF-6风洞控制中的应用

NF-6风洞是一座增压、连续、高速回流式风洞,对各子系统的控制性能都有较高的要求。针对NF-6风洞对模型姿态系统控制性能提出的高要求,提出了一种BP网络自整定PID控制策略,并结合现有的改进型PID控制思想对其进行了进一步的分析与改进。仿真结果及初步应用表明:该算法在算法收敛性、实时性及控制精度上较传统PID算法及BP网络算法都有较大程度的提高。     

基于模糊权重的轴承品质实现可靠性研究

以模糊数学理论为基础,提出了轴承品质影响因素权重确定的方法。对原始的轴承品质实现可靠性模型进行修正,提出了改进的轴承品质实现可靠性模型,并基于最大熵原理对轴承品质实现可靠性的真值及真值区间进行估计。以30306和30204圆锥滚子轴承为对象进行试验研究,发现原始的可靠性模型计算结果相对于试验结果的偏差为20%~35%,改进的可靠性模型计算结果相对与试验结果的偏差为12%~14%,偏差降低了8%~21%,可见改进的可靠性模型比原始的可靠性模型更准确。      

基于PnP和自适应线性卡尔曼滤波的实时位姿估计

针对实时位姿估计中扩展卡尔曼滤波(EKF)线性化引入非线性误差和依赖已知噪声分布的缺点,提出一种基于PnP的自适应线性卡尔曼滤波位姿估计求解方法。将PnP位姿估计求解策略引入卡尔曼滤波观测方程,通过对动态方程误差统计参数实时估计,自适应调节卡尔曼滤波递推参数。所提算法求解精度高,固定了观测方程的观测向量维度,提高了算法实用性。通过仿真试验,比较了该算法与EKF的位姿估计精度,通过量化误差分析,证明了该方法可以提高三维运动位姿估计精度,也验证了该方法的有效性。     

一种基于无线信号辅助的室内无死角定位算法

针对传统惯性导航系统定位误差随时间积累的问题,提出了一种基于无线信号辅助定位的室内无死角定位算法。该算法首先利用加速度计、陀螺仪、磁力计和气压计等传感器数据实现三维定位,然后利用无线信号对惯导定位中的位置偏差进行实时校正,再通过航向最优估计算法对航向误差进行修正,在位置和航向上增强惯导系统的实用性。利用实验室自主研发的微惯性测量单元固定在腰部脊椎位置进行实验验证,结果显示基于无线信号辅助的室内无死角定位算法精度达到1%以内,与纯惯导技术相比,能够提供更持久和准确的三维位置信息。