基于阵列MEMS磁传感器的测量与标定方法

针对MEMS磁传感器存在测量噪声大的问题,利用MEMS磁传感器体积小的特点,设计了阵列形式的MEMS磁传感器测量模块,减小了测量噪声对标定结果的影响。通过合理的硬件设计,实现同一时刻采集32个MEMS磁传感器信号。在硬件设计基础上,通过对阵列MEMS磁传感器建模与分析,设计了基于阵列MEMS磁传感器的标定方法。通过仿真及实物系统实验,验证了所提出方法的有效性。系统实验结果表明,采用阵列MEMS磁传感器标定结果的归一化模值标准差较单个磁传感器减小了70%。     

基于双轴转台的捷联惯性导航系统8位置系统级标定方法(英文)

惯性测量单元(IMU)是捷联惯性导航系统的核心设备,IMU的精度直接影响捷联惯性导航系统的精度。标定精度和速度是评价IMU标定方法的主要指标。传统标定方法是先进行温度补偿,再利用高精度三轴转台进行位置和速率实验,共需耗费约4天时间。虽然能够保证IMU的标定精度,但该方法复杂耗时。为改善复杂耗时的传统标定方法并保证标定精度,以便于批量生产,提出了基于双轴转台的8位置系统级标定方法。该方法基于27维状态向量的卡尔曼滤波器,以导航速度误差为观测量。该方法基于带温箱双轴转台设计,每个温度点需40 min进行标定。仿真和试验结果表明,该方法能够标定21个IMU误差参数,且该标定方法与传统标定方法相比标定时间更短,导航精度更高。     

一种低温接收机噪声分时注入的方法

提出一种低温接收机噪声分时注入方法,可以在线对接收机系统进行标定。可以有效地解决大气变化、地表噪声、链路增益变化等对系统定标照成的影响。该方案已应用在国内多台射电望远镜项目中,并获得较理想的效果。     

基于视角无关转换的深度摄像机定位技术

通过整合深度和颜色信息,深度摄像机Kinect能够稳健的侦测出人体及人体骨架关节点,为计算机视觉、人体行为识别、机器人学的发展带来了革命性的进步.然而单台深度摄像机的侦测范围有限.虽然采用多台深度摄像机所构建的摄像机网可有效的扩大侦测范围,但是必须依赖深度摄影机之间的相对位置与朝向的精确标定.论文采用作者之前提出的以人体骨架为基础的视角无关转换技术,能快速稳健的标定出深度摄像机之间的位置关系.通过利用相邻两台深度摄影机同时侦测到的人体骨架,论文能直接利用深度摄影机所量测的人体上半身中稳定的关节点为新坐标系的参考点,实时的计算出两摄影机之间的平移向量和旋转矩阵,而不依赖其他额外的校正设备或人为介入处理.通过在室内环境中安装两台摆放于不同位置与朝向的深度摄影机,从而,验证了该方法的实时性与易用性.该实时标定方法解决了深度摄影机侦测范围有限的限制,同时,可由两两相邻的标定扩展到多台深度相机的全局标定,从而,可以被广泛的应用于人体行为识别、情境感知服务等领域.     

硫代硫酸钠标准溶液配制中标定基准物质的优化选择

对硫代硫酸钠标准溶液配制实验中不同基准物质的标定效果进行了对比研究,结合试剂用量、反应时间、显著性检验等分析说明不同基准物质所产生的结果:重铬酸钾、碘酸钾、溴酸钾均可实现对硫代硫酸钠溶液的标定。其中溴酸钾作为标定的基准物质时,试剂用量少,反应时间短,实验费用低且终点易于观察。双侧t检验符合统计学要求,更适用于硫代硫酸钠溶液标定,有望引入学生实验。     

箔式高阻值低压锰铜压阻应力计的设计及动态标定

设计了低压锰铜压阻传感器 ,并通过平板撞击实验标定了该传感器在 0 .3～ 9.4GPa范围内的压阻关系。标定曲线在 0 .3～ 1.5GPa范围内是线性的 ,对应的是传感器的弹性状态 ,而在 1.5～ 9.4GPa范围内是二次曲线。标定曲线的拐点在 1.5GPa附近 ,这与理论分析和他人的实验结果相接近。     

两相流PIV粒子图像处理方法的研究

本文在单相PIV技术的基础上研究了两相流动PIV图像处理方法，采用摸板匹配法和灰度加权标定法对两相粒子进行了识别、区分和标定，采用灰度互相关法对区分后的单相粒子图像进行了处理，应用基于以上方法编制的Windows应用软件，首先对由美国Minnesota大学复杂流动实验室提供的两相流动粒子图片进行了处理，通过对比分析可见，应用本文所采用的方法能对两相粒子进行有效的识别和区分，然后以搅拌槽内液固两相流场为例对此方法进行了应用。     

光纤陀螺捷联系统标定测试软件的设计与开发

基于 windows 平台,采用 VC 6.0 开发了光纤陀螺捷联惯组标定测试软件,着重阐述了该软件的设计思想和关键技术的实现。该软件实现了对光纤陀螺捷联组合误差系数的标定与测试,为光纤陀螺捷联系统标定测试提供了方便,具有很强的工程实用价值。     

自适应鲁棒Kalman滤波技术在静电陀螺监控器中的应用研究

本文重点研究了卡尔曼滤波在静电陀螺监控器（ＥＳＧＭ）参数估计应用中滤波发散的问题。由于系统本身和外部条件的不确定性，很难对系统各状态进行准确的数学描述，造成滤波器不稳定甚至发散。本文提出一种自适应鲁棒滤波方法，并应用于ＥＳＧＭ的初始标定。研究结果表明，应用该算法，可以有效地抑制由于模型不准而产生的滤波发散现象，大大提高了参数估计的精度。