状态变换扩展卡尔曼平滑算法在AUV水下航迹修正中的应用

水下自主潜航器(AUV)在水下勘测过程中常采用定期上浮的方式利用卫星定位信息(GNSS)校正惯性/多普勒测速仪(SINS/DVL)组合导航造成的位置误差,并通过平滑算法校正之前计算的水下航迹。针对AUV上浮前的水下航迹矫正问题,提出一种基于计算地理坐标系的状态变换扩展卡尔曼平滑算法(STEKF-RTS)。首先推导状态变换扩展卡尔曼滤波器的系统误差状态方程,并分别以GNSS信息和DVL速度为观测信息构建量测方程,以此系统模型进行前向滤波。完成前向滤波后,即潜航器上浮GNSS校正完成后,采用RTS平滑算法对水下航行阶段的航迹进行修正。实验结果表明,STEKF相较于EKF能减缓位置误差积累,STEKF-RTS相比EKF-RTS平滑算法能够进一步有效校正航线误差,1 h上浮时间间隔情况下,勘测航迹精度可控制在0.5%D以内。     

基于锥面衍射实现高效率双光栅光谱合成

分析了基于锥面衍射的双光栅光谱合成系统的可行性,设计了激光入射角为Littrow角附近的双多层介质膜(MLD)光栅光谱合成系统,开展了两路合成实验。当入射极角等于自准直入射角,入射方位角为6°时,光栅衍射效率近似等于光束自准直入射时的衍射效率。基于锥面衍射原理,对中心波长为1050.24 nm和1064.33 nm的两束光纤激光子束进行合成,入射极角为43.99°,测得合成效率为92.9%,较基于非锥面衍射的双光栅光谱合成系统的合成效率提高了8.8%;测得合成光斑光束质量Mx 2=1.204,My 2=1.467,与基于非锥面衍射的双光栅光谱合成系统输出光斑光束质量基本一致。     

卷积神经网络用于近红外光谱古筝面板木材分级

目前,我国乐器制作行业在古筝面板用木材等级的筛选上主要依赖于技师主观评判,但此法缺少科学理论的依据,效率低,客观性及出材率的提高等方面受到限制,无法满足乐器市场的大量需求。实现古筝面板用木材快速、智能化的分级工作是一个急需解决的课题。近红外光谱非常适用于测量含氢的有机物质。古筝面板木材主要化学成分的化学键均由含氢基团组成,不同等级板材的化学成分存在差异,这些差异反映在近红外光谱中,为判断木材等级提供了可能。同时卷积神经网络对非线性数据具有较强的特征提取能力,所以提出一种应用卷积神经网络模型对光谱数据进行分析的方法,进而判别木材的等级。应用了Savitzky Golay一阶、二阶微分两种预处理方法和核主成分分析、连续投影算法两种数据压缩方法,通过所设计的卷积神经网络模型以样本识别准确率和模型构建过程中的损失值作为判定指标选出最佳预处理和数据压缩方法。为了提高模型提取分析光谱数据的能力和避免过拟合现象,应用了多通道卷积核、批量归一化和early stopping策略,将通过两层卷积层提取的特征信息送入全连接层,从而充分提取剩余信息,通过Softmax函数获得板材的最终预测等级,从而确定了最终模型。最终Savitzky Golay一阶微分和核主成分分析为最佳数据处理方法,同时得出用于区分不同等级的古筝面板用木材的主要关键谱带,分别为1 163~1 243, 1 346~1 375和1 525~1 584 nm。将该模型应用于测试集样本,古筝面板用木材的等级识别准确率为95.5%。实验结果表明所提出的方法可以高效地处理光谱数据,有效识别区分不同等级的古筝面板用木材的关键特征,从而为广阔的乐器市场提供一定的技术支持。     

语音通信降噪研究

语音通信系统中，语音通过信道传输将不可避免地引入码间串扰和信号畸变，同时受到噪声污染。本文在分析自适应盲均衡算法CMA(constant modulus algorithm）和改进盲均衡算法的基础上，考虑到自适应盲均衡技术在语音噪声控制方面能力有限，将自适应盲均衡技术与小波包掩蔽阈值降噪算法联合使用，形成一种基带语音增强新方法。仿真试验结果显示自适应盲均衡技术可以使星座图变得清晰而紧凑，有效减小误码率。研究证实该方法在语音信号ISI和畸变严重情况下，在白噪及有色噪声不同的噪声环境中都具有稳定的降噪能力，消噪同时可获得汉语普通话良好的听觉效果。     

减反膜对单晶硅太阳能电池性能的影响分析

在太阳能电池效率的评价中，电池材料、掺杂浓度、扩散长度等都是比较重要的参数，合理地改变相关参数可以优化太阳能电池的性能，提高电池效率。此外，在太阳能电池表面镀一层具有减反作用的光学薄膜（简称减反膜）也是提高电池效率的重要手段。以提高电池效率为目标，对单晶硅太阳能电池的掺杂浓度和扩散长度等微观参数进行计算优化，分析了掺杂浓度和扩散长度变化对电池效率的影响。并在此基础上分析了不同类型的减反膜对于电池效率的影响，给出了最佳减反膜材料及其膜系厚度，并且结合镀膜后电池量子效率的变化验证了其准确性。结果表明，在优化电池掺杂浓度和扩散长度的基础上，选择合适的减反膜，电池效率最高可达20.35%，相比于优化前提高了8.25%。     

单层n型MoS2/p型c-Si异质结太阳电池数值模拟

单层二硫化钼(MoS₂)是一种具有优异光电性能的半导体材料,在太阳能能量转换中表现出很大的应用潜力。本文基于AMPS模拟软件,对单层n型MoS₂/p型c-Si异质结太阳电池进行了数值模拟与分析。通过模拟优化,n型MoS₂的电子亲和能为3.75 eV、掺杂浓度为10¹⁸ cm^-3,p型c-Si的掺杂浓度为10¹⁷ cm^-3时,太阳电池能够取得最高22.1%的转换效率。最后模拟了n型MoS₂/p型c-Si异质结界面处的界面态对太阳电池性能的影响,发现界面态密度超过10¹¹ cm^-2·eV^-1时会严重影响太阳电池的光伏性能。     

HIRFL–CSR加速器中束流与真空中剩余气体的碰撞损失

研究了重离子加速器中束流与真空中剩余气体的碰撞损失过程和碰撞截面,在依据大量实验数据的基础上,提出了一组计算离子一原子的电荷交换截面的经验公式.以兰州重离子加速器HDRFL及冷却储存环CSR为例,给出了依据碰撞截面的公式计算束流在加速器真空中的传输效率的方法,并计算了在不同真空度下HIRFL的ECR源轴向注入束运线、注入器SFC、前束运线、主加速器SSC和后束运线等不同加速阶段及CSR的传输效率,并提出合理的真空度要求.HIRFL的真空分布测量和束流的损失测量证明了该计算方法的可靠性.