基于随机森林回归的智能手机用步长估计模型

行人航位推算是智能手机室内定位与导航系统中最常用的方法,步长估计是重要组成部分。针对现有步长估计模型精度不够高、多数模型无法用于智能手机的问题,提出了一种面向智能手机基于随机森林回归的高精度步长估计模型。利用线性回归和相关分析方法对测试数据进行特征分析,以身高、步频及其算术平方根为训练特征构建随机森林回归模型,采用十折交叉验证法的误差评定结果(相关系数和均方根误差)对随机森林回归模型进行改进。利用提出步长估计模型在4段走廊内开展实验,步行211 m的距离误差为2.582 m,相对误差约为1.22%;与常用三种模型相比,相对误差减小了2.18%～5.82%,且具有更高轨迹重合度。实验结果表明,提出模型比常用三种模型具有更高估计精度。     

基于手机多携带位置下的路程估计方法

提高步频检测的识别率和步长估计的精度是行走轨迹推算定位技术的两个关键。基于手机加速计和行人位置推算原理,利用巴特沃斯滤波器提取手机加速度信号中与行人步态事件相关的信息;借助于峰值探测法识别步频,进而利用步频探测获得的步频点分割加速度信号;通过分析行人行走时的特征,建立了基于加速度波形面积的步长估计模型,以此估计行人的行走路程。实验表明:手机在不同携带位置下,利用频域滤波器提取的信息探测步频的平均识别率达99%以上;在不同步速下,基于面积估计模型的路程估计的平均可靠度在98%以上。     

在实时单点定位中基于残差信息的改进抗差滤波方法

在利用卫星导航定位系统进行单点导航定位时,为了进一步提高导航定位的精度、实时性和可靠性,针对实时观测信息中存在粗差问题,基于残差分析理论,比较分析了最小二乘法、M估计、抗差滤波估计方法在GNSS单点导航定位中参数估计问题。在此基础上,针对观测量与动力学模型不准确的情况,利用残差信息,构建了有效的改进的基于残差信息的抗差滤波。其特点是观测信息误差比较大的情况下不会导致滤波精度明显下降。在GPS单点导航定位解算中,编程并计算,通过比较分析,结果验证了构建的滤波在单点定位中抗差的优越性,并在导航定位算法选择上得到一些有益结论。     

基于方差分量估计的多模GNSS/声学联合定位方法

由于海洋环境的特殊性,现阶段通常采用卫星定位与声脉冲测距相结合的方式建立海洋大地测量控制网。针对BDS/声学联合定位海底点时存在收敛慢、精度受限等问题,提出融合BDS、GPS、Galileo多系统观测数据的多模GNSS/声学联合定位方法,并进一步引入Helmert方差分量估计,以改善因随机模型不准确而影响融合定位性能的情况。采用海上实测数据和模拟水下测距数据进行了实验验证,结果表明:较之单BDS/声学定位模式,多模GNSS观测数据的加入可以加速组合滤波收敛,提高定位精度和稳定性;引入Helmert方差分量估计精化随机模型后,双系统模式下三维点位误差RMS值约为0.2 m,三系统模式下三维点位误差RMS值约为0.1 m,联合定位性能得到进一步提升。     

压电智能结构冲击定位方法的实验研究

基于压电智能结构，构成冲击荷载监测系统，冲击样本的应力波信号经Hilbert变换变为连续的瞬态时序信号后，提取时间和峰值等特征信息训练BP神经网络，在线监测时由神经网络根据压电响应信号映射冲击荷载的位置。实验表明，该方法定位精度高，稳定性好，用于层合板结构低能量冲击的健康监控是可行的。     

基于互补滤波的动中通天线姿态估计

为了满足低动态下天线稳定的要求,构建了一个基于微机械陀螺、加速度计和磁强计组合的动中通低成本姿态测量系统.该系统利用加速度计重力场分量估计的倾角和磁强计地磁场分量估计的航向角作为辅助信息,校正陀螺漂移误差.根据陀螺与辅助传感器的互补特性,设计一个多轴互补滤波器,利用陀螺的高频分量和辅助信息的低频分量估计姿态角.根据载体机动状态调整控制器参数,使滤波器能自适应选择交接频率,减小机动加速度对姿态估计的影响.实验结果表明,互补滤波能有效地估计出姿态,系统的动态估计精度在±2°内.     

基于机动目标滤波估计的航天器主动规避策略

随着空间操控技术的发展,航天器在轨安全问题日益受到重视.具有主动机动能力的航天器对目标航天器的自主接近严重威胁航天器的在轨安全.航天器近距离追逃博弈时,相对位置、速度、加速度等状态获取是追逃双方博弈策略形成的基础.本文在追逃双方信息获取不完全的情况下,提出了基于机动目标滤波估计与最大化视线偏转率的主动规避逃脱策略.追逃双方航天器基于当前统计模型滤波算法获得对方的相对位置、速度、加速度等导航信息.追踪航天器采用比例导引律自主接近逃逸航天器.逃逸航天器计算相对于追踪航天器的视线方向及视线偏转率,采用基于最大化视线偏转率的主动规避策略进行逃脱.对不同规避策略及不同工况进行仿真分析,结果表明:逃逸航天器的机动能力达到追踪航天器的60%以上时,所提出的规避策略可有效规避追踪航天器的自主接近;规避策略对观测设备的测量精度和工作频率不敏感;规避效果与规避策略的响应时间有关,逃逸航天器收到预警信息越早,规避效果越好.     

基于步长因子改进的导重法求解拓扑优化问题

结合固体各向同性惩罚微结构模型SIMP（Solid Isotropic Microstructures with Penalization）,将导重法用于求解拓扑优化问题。针对导重法迭代公式中步长因子的取值问题,提出两种变步长因子的控制策略,以结构最优性指标为参考,自动确定每步迭代的步长因子。同时引入密度补偿方法,以结构最优性指标为依据自动判断加入密度补偿的时机。利用经典拓扑优化算例,验证两种步长因子控制策略的优越性;通过细长梁算例,比较优化准则法OC（Optimality Criteria）和导重法的差异,分析对比两种步长因子控制策略施加密度补偿方法前后的计算结果。研究结果表明,两种步长因子控制策略能够取得更优解,有效提升求解效率;对于细长梁的拓扑优化问题,导重法求得的解较OC算法更具有全局性,优化效果更佳;密度补偿方法可进一步提升导重法的求解效率。     

基于模糊算法的GPS定位误差估计

几何精度衰减因子GDOP和卫星信噪比SNR等多方面因素的影响，增大了GPS单点定位误差。根据实测GPS数据，选取了对定位精度影响较大的两个因素GDOP和SNR，对它们与定位精度之间的关系分别进行研究；基于模糊算法建立了由GDOP和SNR估计定位精度的模糊规则数据库；通过试验数据验证了该模糊规则数据库的有效性和实用性。     

基于改进鲸鱼算法的声发射定位方法

为提高声发射源定位精度,提出了一种改进鲸鱼算法,并基于该算法生成了一种新的声发射源定位方法。该方法根据不同通道间的时间差建立基于最小二乘法原理的目标函数,通过改进鲸鱼算法的搜索机制求解目标函数,实现对声发射源的定位。为准确评估改进鲸鱼算法的定位精度,开展了煤岩断铅实验和三点弯曲加载条件下Ⅰ型断裂实验,对比分析改进鲸鱼算法、鲸鱼优化算法、Geiger算法和最小二乘法等4种定位算法的定位结果。结果表明：改进鲸鱼算法相较其他定位算法具有更高的定位精度,且累计有效声发射事件更集中于真实断裂过程区;改进鲸鱼算法的各阶段声发射源定位结果与数字图像相关方法(Digital Image Correlation, DIC)观测结果具有一致性,能够有效地反映试件内部裂纹萌生、扩展的动态演化过程。     

基于交叉降阶取样的改进响应面方法

针对经典响应面法和加权响应面法存在的计算精度不高和稳定性不强的问题,提出一种新的样本点选择策略,即交叉降阶思想,并基于此发展出一种新的改进响应面方法。该方法以均值点加上0.5倍的标准差作为初始迭代点。在Bucher试验设计的基础之上,将n维坐标系降阶为n个一维坐标系。然后,依据样本点的重要性,筛选出n+1个靠近真实失效面的优秀样本点,并用这些样本点去拟合线性响应面函数。最后依据样本中心间的距离与上一次迭代得到的设计点的范数之商作为其收敛准则。通过5个数值算例与工程算例,验证了交叉降阶响应面法具有较高的精度、效率、稳定性和一定的工程适用性。     

基于单元密度进化步长控制的双向渐进结构优化方法

在渐进结构优化方法中,单元密度的进化步长是获得全局最优解的关键因素之一。为了提高渐进结构优化方法的全局寻优能力,提出一种基于单元密度进化步长控制的双向渐进结构优化方法。该方法根据各单元对结构性能影响的权重系数,建立单元密度进化步长的控制模型以控制主/次要单元的删除速率和添加速率,减小灵敏度误差并抑制灰度单元的产生。在控制单元密度进化步长的基础上结合双向渐进结构优化方法中添加单元的特点,以避免由于误删单元导致优化失败。同时,采用灵敏度再分配技术抑制棋盘格式以获得更平滑的优化构形。最后,通过两个算例验证了本文方法能有效地通过控制单元密度进化步长提高全局寻优能力。     

基于样本点选择策略的一种改进响应面法

为提高响应面函数在验算点附近的拟合精度,提出了一种基于样本点选择策略的改进响应面法,选取不考虑随机变量耦合项的多项式进行拟合,通过对第二次迭代产生的设计点构造参考点,令样本点或参考点进行线性插值,从而得到下一次迭代所需样本点.该方法不仅能有效利用已有的抽样信息从而减少评估结构系统可靠性所需的计算工作量,还可以使得拟合得...     

Markowitz投资组合模型改进的三帧差分法运动目标检测

移动机器人的目标检测要求其对特定的静止或运动物体进行运动分析及检测。以Voyager-III移动机器人系统为研究对象,实现非理想光照下,对橘红色目标足球的运动检测。提出在传统三帧差分法基础上,先利用Markowitz投资组合模型进行足球目标的特征提取,将场地非感兴趣的目标中,出现全部像素值发生变化的目标去除,再进行图像帧间差分。利用CCD摄像机对比赛环境中足球的运动轨迹进行录制,选取具有代表性的各帧视频图像、Markowitz算法优化后的差分图像和跟踪图像,结果表明跟踪图像不含非目标物的干扰,克服了差分图像存在空洞的问题,为移动机器人提供了一种实用的运动目标检测方法。     

基于修正的Craig-Bampton法的大长径比助推器分离特性研究

在芯级周围布置助推器是提升运载能力的有效手段。对于长径比较高的助推器,结构呈现明显的局部弹性效应,这将对助推器分离的安全性产生影响。针对传统Craig-Bampton方法无法适用于大范围运动弹性体的不足,本文采用修正的Craig-Bampton法获得系统的正则化模态,使研究对象的所有模态与频率一一对应,实现分离体大范围刚体运动与弹性变形的有效耦合。基于该方法开展柔性多体动力学仿真,获得了不同模态阶数和结构刚度的弹性助推器分离系统的分离特性。研究结果表明,与传统的刚体模型相比,考虑助推器弹性效应的分离动力学模型更加贴近真实飞行情况。基于此,获得了各阶模态和结构刚度对分离安全边界的影响规律,其中以一阶横向模态最为敏感。通过研究弹性助推器的分离特性,为运载火箭助推器分离系统的工程实际应用提供理论参考和研究支撑。     

基于单目视觉的AUV水下定位方法

为解决传统水下定位传感器在定位方面的不足,提出一种基于目标光源的单目视觉四自由度定位方法,推导了四自由度定位算法原理,提出了深度定位、水平定位和艏向定位方法。设计了作为目标的共线排列定位光源系统。静态和动态试验证明所提出的单目视觉定位方法原理正确,目标光源系统合理可行,可以在深度为4~0.5 m范围内进行稳定的四自由度定位。经过校正,与SBL和测深仪的相对精度达到10 cm以内。实验说明上述方法对AUV执行近距离使命任务具有实际意义。     

基于EMD改进算法的爆破振动信号去噪

为了解决振动信号经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)滤波去噪效果不佳的问题,提出一种自适应性正交经验模态分解(principal empirical mode decomposition, PEMD)的信号去噪方法。该算法融合了EMD分解的自适应性和主成分分析(principal component analysis,PCA)的完全正交性特点,对信号EMD分解过程中产生的模态混叠现象进行消除,得到了最佳的去噪效果。分析表明：PEMD在仿真模拟试验中相比于传统EMD算法和集总经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD) 算法,信噪比分别提高了1.15 dB和0.38 dB,且均方根误差最小;频域上PEMD对仿真信号频率(30 Hz)识别的灵敏度最高,30 Hz之外的噪声滤除效果最好。在爆破振动试验中,PEMD和EEMD去除噪声毛刺的效果较为理想,且PEMD在0～300 Hz的中低频振动信号保存效果最好,300 Hz以上的高频噪声滤除效果最好。

     

IMU辅助的室内单星定位方法

惯性导航系统(INS)是以惯性器件测量位置参数的定位系统,但随着时间的累积,系统的定位精度逐步变差,产生累积误差现象。基于无线传感器网络(WSN)的定位技术通常需要3个锚节点进行定位,但在室内复杂环境中,系统会处于锚节点欠定状态,此时需要辅助定位方法解决室内欠星定位问题。针对上述定位系统的不足,提出了一种基于IMU辅助和场景分析的多信息融合室内单星定位方法,该方法可通过场景分析的约束条件逐步消除IMU在室内环境下的累积误差效应,并通过单星定位技术进一步优化定位目标的位置信息。经过地下车库实验验证,本方法平均定位精度是0.75 m,定位误差有97.5%的概率在2 m以内,能满足室内亚米级高精度导航定位的要求。     

GNSS 失锁下基于混合预测模型的 POS 误差估计方法

针对GNSS信号受遮挡或干扰导致的位姿测量系统（POS）量测信息失锁问题,提出一种基于多元线性回归（MLR）和径向基函数神经网络（RBFNN）的混合预测方法,用于GNSS失锁期间的POS导航误差预测。该方法利用Hodrick-Prescott(HP)滤波将POS导航误差样本数据分解成趋势性成分序列与波动性成分序列,分别采用MLR和RBFNN对其进行预测建模,充分表征POS导航误差数据的线性与非线性特征。车载实验结果表明,所提出的基于MLR/RBFNN混合预测方法与标准Kalman滤波方法相比,位置误差精度提高72.9%～89.1%,速度误差精度提高50.1%～60.8%,其位置和速度误差统计结果均优于单一的MLR预测模型和RBFNN预测模型。