考虑信号处理特性的划摇算法优化

捷联惯导系统一般用划摇算法来补偿其速度漂移,标准的划摇算法是以理想的陀螺和加表信号为输入设计的,而实际中常用数字滤波器处理激光陀螺和加表信号,由于滤波器的非理想性,滤波后信号的幅频特性发生畸变,引入了较大的划摇算法误差。参考标准划摇算法误差公式,用相对划摇误差分析方法比较研究了算法的误差变化特性,证明误差大小与滤波器通带特性有关。基于经典划摇运动,推导了数据滤波后优化的划摇算法公式。修正算法考虑了滤波器幅频特性的影响,补偿了滤波器引入的划摇算法误差。仿真表明:优化算法在保证滤波器较小延时的同时,能明显减小算法精度损失,提高导航算法整体精度水平。     

基于遭遇波的艏前波法的航母姿态预报

航母在海洋航行时,为了使舰载机起飞和降落更安全,需要对航母姿态运动进行预报。艏前波法仅反映海浪本身的波动,没有考虑航母与海浪相互作用的情况。基于遭遇波的艏前波法,用航母遭遇海浪的观测序列替代海浪观测值作为ARMA模型的系统干扰,使得预报精度更准确。通过仿真分析,基于遭遇波的艏前波法结果与艏前波法结果对比,四级海况下,横摇运动预报4 s的误差不超过0.03°,预报8 s的误差不超过0.15°,纵摇运动预报4 s的误差不超过0.05°,预报8 s的误差不超过0.06°,结果表明了该方法的有效性。     

航天测量船船摇数据特性分析

简要介绍了远望号航天测量船船摇数据，分析了船摇数据对船载外测数据的影响，重点对船摇数据的一些基本规律和特性进行了初步分析。     

一种改进的速度加姿态匹配快速传递对准算法

给出了一种针对工程应用的改进快速传递对准算法。推导了速度及主子惯导z轴安装误差角量测构造方法,给出了基于速度加z轴安装误差角量测的降阶快速传递对准滤波器模型。通过仿真测试了降阶滤波模型的对准性能。最后利用协方差分析方法针对性分析了航向误差对主要未建模误差的敏感程度,结果显示:摇翼机动条件下30 s时航向误差收敛到0.1°内,航向误差主要受主惯导航向误差及z轴挠曲变形的影响,对主惯导数据时间延迟不敏感。该方法兼具传统速度加姿态匹配算法的优点,又避开了其在摇翼机动时对时间延迟、挠曲变形敏感的缺点。     

降阶扩展卡尔曼滤波算法在船用INS/GPS组合导航系统中的应用

TNNS(真航向导航系统)由MS860接收机、INS及处理数据的PC/104架构的嵌入式工控机构成。针对TNNS推导了INS(惯性导航系统)的误差模型,提出了适合于TNNS的降阶扩展卡尔曼滤波算法组合GPS和INS。系统在东海作了三次海试,软件及滤波算法平台由C/C 编制。海上试验表明,组合滤波后,INS的位置误差由100m降低到40m以下;进行最优化滤波后的航向误差σ由原来的0.105°减小为0.034°,纵横摇的误差也大幅减小。整个海试结果表明,在TNNS中组合GPS/INS采用的降阶扩展卡尔曼滤波算法,大幅提高了系统精度和可靠性。     

A METHOD TO CORRECT CATALOG ORBIT DETERMINATION VELOCITY 1)

对于大批量空间目标,监测资源有限,测轨数据稀疏,导致编目定轨结果误差较大。本文分析了不同轨道类型的编目轨道预报误差演化特性,分析结果表明,轨道预报误差主要分布在沿迹方向,且主要是由于大气阻力摄动模型误差和初始径向速度误差引起的。进一步的理论推导显示,在忽略初始位置误差的假设条件下,轨道初值误差引起的预报位置误差前后具有近似对称特性,利用仿真数据,验证了近似对称特性的正确性。基于上述分析,本文提出了一种校准编目定轨初始速度的方法,即通过减小向前预报的位置与已知位置的偏差来迭代地校准定轨结果的速度,从而提高目标向后预报的轨道精度。利用实际轨道数据的试验结果表明,该方法对于采用稀疏数据的近圆轨道目标定轨结果修正效果明显,可以有效改进自主编目定轨结果的精度,对提高大批量空间目标的编目管理能力具有重要价值。     

一种校准编目定轨初始速度的方法

对于大批量空间目标,监测资源有限,测轨数据稀疏,导致编目定轨结果误差较大。本文分析了不同轨道类型的编目轨道预报误差演化特性,分析结果表明,轨道预报误差主要分布在沿迹方向,且主要是由于大气阻力摄动模型误差和初始径向速度误差引起的。进一步的理论推导显示,在忽略初始位置误差的假设条件下,轨道初值误差引起的预报位置误差前后具有近似对称特性,利用仿真数据,验证了近似对称特性的正确性。基于上述分析,本文提出了一种校准编目定轨初始速度的方法,即通过减小向前预报的位置与已知位置的偏差来迭代地校准定轨结果的速度,从而提高目标向后预报的轨道精度。利用实际轨道数据的试验结果表明,该方法对于采用稀疏数据的近圆轨道目标定轨结果修正效果明显,可以有效改进自主编目定轨结果的精度,对提高大批量空间目标的编目管理能力具有重要价值。     

H~∞鲁棒滤波在惯导初始对准中的应用

本文给出了惯导系统初始对准的非线性模型 ,针对一般非线性滤波线性化所引起的模型误差 ,提出了 H∞ 鲁棒滤波方法 ,并与卡尔曼滤波器、二次滤波等方法进行了比较。仿真结果表明 ,该方法比二次滤波等方法计算量大大减小 ,精度要高 ;对于非线性模型 ,在存在模型误差或噪声不确定情况时 ,其滤波性能远优于扩展卡尔曼滤波及其它非线性滤波算法     

H^∞鲁棒滤波在惯导初始对准中的应用

本给出了惯导系统初始对准的非线性模型,针对一般非线性滤波线性化所引起的模型误差,提出了H^∞鲁棒滤波方法,并与卡尔曼滤波器、二次滤波等方法进行了比较。仿真结果表明,该方法比二次滤波等方法计算量大大减小,精度要高;对于非线性模型,在存在模型误差或噪声不确定情况时,其滤波性能远优于扩展卡尔曼滤波及其它非线性滤波算法。     

光纤陀螺零漂数据滤波方法的研究

在对光纤陀螺零偏稳定性数据建立时间序列模型（ARMA模型）的基础上,采用卡尔曼滤波算法对光纤陀螺的漂移数据进行了处理,并采用Allan方差法和最小二乘法对滤波后的数据进行了处理,拟合,最后求出滤波后数据中各噪声的误差系数。     

基于TH神经网络的自适应滤波在船舶姿态测量信号处理中的应用研究

自适应滤波是提高滤波性能的主要方法之一。自适应滤波要求实时跟踪输入信号的变化,实时地计算滤波器的权系数。这就大大增加了运算量,因此很难用基于数字计算的方法给出所希望的实时解。神经网络所具有的高度运算能力为解决这一问题展示了光明前景。中利用根据线性规划神经网络导出的TH网络,就船舶姿态测量信号进行滤波计算,仿真结果表明基于TH神经网络的自适应滤波是有效的。     

加权函数组合预测边坡变形模型的研究

边坡变形监测是边坡监测的主要内容之一,其变形预测问题是边坡工程中主要技术难题之一。考虑边坡位移变形预测模型的局限性,如神经网络预测方法需要大量的实测数据作为学习样本,灰色系统模型要求原始数据序列必须满足指数规律,且数据序列变化速度不能太快等。建立了边坡变形反向传播神经网络预测模型,同时给出了灰色GM(1,1)边坡预测模型。提出边坡的神经网络与灰色系统加权函数组合预测模型,采用动态规划解法,将原模型转化为多阶段决策问题,使组合预测误差的平方和最小,得到组合权重,这样得到的变形预测结果的精度将大大提高,弥补了单一方法的局限性,满足工程预测的需要。通过边坡实例加以验证,加权函数组合预测模型的预测结果精度有一定提高,能够与实际监测数据相吻合,达到准确预测的目的。     

粒子滤波及其在导航系统中的应用综述

传统的扩展卡尔曼滤波方法要求对非线性系统近似线性化,有可能会引入较大的模型误差.应用粒子滤波解决了这一问题.该算法可以直接应用于原系统的非线性模型当中,并且不需考虑系统噪声和量测噪声是否为高斯白噪声,都能得到很好的滤波效果.文中介绍了粒子滤波的理论基础-贝叶斯估计及具体的实现方式-蒙特卡罗方法;指出粒子滤波存在的退化问题,并从减小退化现象入手将重要性采样和再采样方法引入到算法之中;最后阐述了粒子滤波在导航系统中的一些应用.     

Galileo系统动态滤波的研究

提出一种Galileo动态定位滤波的方法。该方法从Galileo系统接收机输出的定位结果入手，将各种误差因素的影响等效为一个总误差，对Galileo系统接收机的机动载体加速度采用当前统计模型，利用线性卡尔曼滤波器进行动态定位数据的处理，并将次优加权自适应卡尔曼滤波算法应用到Galileo系统动态定位中。该模型简单，实时性好，滤波后定位精度得到提高。     

一种基于半参数回归的加速度计误差模型辨识方法

为了解决加速度计离心机试验中系统误差和未建模误差对加速度计模型辨识的影响,将统计学中的半参数回归方法引入到加速度计的模型辨识中,建立了加速度计的半参数回归模型,提出了一种基于最小二乘-半参数回归模型(LS-SPRM)的估计方法,该估计方法利用最小二乘法估计加速度计的误差模型系数,利用半参数回归方法估计加速度计测试中的系统误差,并通过检验残差是否为白噪声作为判断是否有系统误差的条件。在半参数模型的估计中,采用二阶段估计方法,利用三次样条函数进行非参数部分的估计,并讨论了光滑参数的选取方法。仿真试验结果表明,采用该方法能够较好地补偿由于系统误差和未建模误差带来的影响,使加速度计模型辨识的标准差较普通最小二乘法减小45%左右,估计的残差也减小了近一倍。     

A method for on-line soil parameters modification to planetary rover simulation

In planetary exploratory rover simulation, the contact model between wheel and terrain inevitably has some differences in contrast with the real one, which can make rover depart the planned track. To eliminate the dynamic errors caused by it, this paper presents a method for on-line soil parameters modification. This paper classifies data errors between virtual rover and real rover as model errors and asynchronous errors. Before modification, data identification is utilized to eliminate asynchronous errors and get a group of effective data with least additional errors. Based on the simplified terramechanics model, the origins of model errors are analyzed in detail from static status and kinetic status; meanwhile, some soil parameters are decoupled from the complicated model, and it makes on-line soil parameters modification feasible. An effective coefficient is also proposed to maintain the stability and convergence of modification. Lastly, through simulations on ROSTDyn (ROver Simulation based on Terramechanics and Dynamics), it is demonstrated that the soil parameters modification method is effective and useful for rover simulation to eliminate dynamic errors of predictive model.     

Evaluating large eddy simulation results based on error analysis

The quantification of the prediction accuracy in large eddy simulations (LES) is very challenging due to various interacting errors associated with this approach. When dealing with errors in LES using implicit filtering, numerical and modeling errors have drawn the interest of many researchers. Little attention has been paid to other sources of discrepancies between LES results and reference data, namely sampling errors, influence of the initial conditions, improper boundary conditions or uncertainties issuing from reference data. A framework of metrics that includes all these issues is addressed in the present paper to study subgrid-scale (SGS) models for LES and to quantify their prediction accuracy and computational costs. The method is applied to a simple wall-bounded turbulent flow at moderate Reynolds number. It turns out from the results obtained with six commonly used SGS models that wall-adapting models (WALE and SIGMA) and localized dynamic models reproduce the physics of the flow field more faithfully, reveal a superior prediction accuracy and have a similar computational cost than models using van Driest wall damping. Especially at the viscous wall region (\(r^+<50\)), wall-adapting and localized dynamic models are more accurate, reflecting the proper near wall behavior of such models. Relying on the analysis of sources of various errors, uncertainties in LES are estimated and systematically assessed, and their influence on simulation results is quantified. Finally, engineering estimations of the required averaging time to obtain basic estimates of statistical quantities with a predetermined degree of accuracy are suggested.     

基于渐消记忆滤波的1点RANSAC单目视觉姿态估计算法

针对1点RANSAC(Random Sample Consensus)单目视觉EKF(Extended Kalman Filter)算法中的滤波发散问题,分析了滤波发散的产生原因,提出了一种基于渐消记忆滤波的1点RANSAC单目视觉姿态估计算法。该算法通过在EKF滤波方程中引入加权因子,逐渐加大当前数据的权重,相应地减少旧数据的权重,有效地扼制了算法中的滤波发散问题。最后通过两组验证性实验验证说明了算法的有效性。实验结果表明:该算法能够有效地解决1点RANSAC单目视觉EKF算法中的滤波发散问题,具有更高的精度。第一组双轴联动实验,航向角的平均误差减小2.4158?,俯仰角平均误差减小0.1782?;第二组偏航轴大角度转动实验,摄像机航向角的估计误差一直保持在1.5?以内。     

建立P-S-N曲线的双加权最小二乘法

为充分利用成组疲劳试验数据和疲劳强度试验数据,获得较高精度的P-S-N曲线,提出了一种建立P-S-N曲线的双加权最小二乘法。该方法充分考虑了疲劳试验方法、疲劳试验数据分散性和试件样本容量对P-S-N曲线建立的影响,构建了不同来源误差的分配模型。它首先利用疲劳试验的最小样本容量判据处理成组试验数据,导出试验数据分布p分位点的置信区间长度,并进行第一次加权拟合。再结合疲劳强度试验数据,进行第二次加权拟合,推导出了任意可靠度下的P-S-N曲线。作者对17组金属材料和PMMA(聚甲基丙烯酸甲酯)材料进行了统计分析以验证所建立的P-S-N曲线的拟合能力、合理性和预测精度,结果表明建立的P-S-N曲线具有较高的精度和可信度。     

A dynamic eddy-viscosity closure model for large eddy simulations of two-dimensional decaying turbulence

This paper puts forth a simplified dynamic eddy-viscosity subgrid-scale model for the vorticity transport equation which is employed in a large eddy simulation study of freely evolving isotropic two-dimensional turbulent flows. The dynamic parameter is averaged in space, thereby retrieving a spatially constant value which only varies in time. The proposed dynamic model is applied to a two-dimensional decaying turbulence problem in a square periodic box, which is a standard prototype of more realistic turbulent flows in the atmosphere and oceans, in order to eliminate any possible errors associated with the boundary conditions or mesh non-uniformities. Compared with high-resolution direct numerical simulations, the performance of the dynamic model is systematically investigated considering various filtering strategies by means of test filters. The effects of the computational resolution and the filtering ratio between the test and the grid filters are also studied by using a huge set of parameters.