圆光栅测角系统误差分析与修正

为了提高测角系统的测量精度，基于误差的特性和表现形式，从谐波角度对测角系统中的刻划误差、光电信号误差、偏心误差、倾斜误差和变形导致的误差建立相应的数学模型，并对偏心误差和倾斜误差进行仿真分析。搭建了金属圆光栅测角系统，对系统中的误差进行了分析和修正。实验结果表明:测角系统测角误差为134.2″，修正后误差为32.23″，圆光栅测角系统误差分析为后续的误差补偿提供了理论基础。     

潜望式光电仪器轴系误差的精确数学模型及计算

轴系误差是影响潜望式光电仪器测角精度的重要因素,传统轴系误差模型使用大量数学近似,存在适用局限性。将轴系误差的产生用坐标变换的方法来表现,建立了一种精确的数学模型。推导了高度角误差与方位角误差的微分计算方法,在MATLAB上进行了仿真计算,验证了模型的正确性。该模型综合考虑了各种误差的影响,不存在数学近似引起的原理误差,为潜望式光电仪器的轴系误差补偿校正提供了参考。     

量子稳定子码的差错纠正与译码网络构建

寻找差错症状与差错算子之间映射关系是量子译码网络的核心内容,也是量子译码网络实现纠错功能的关键.给出了比特翻转差错症状矩阵和相位翻转差错症状矩阵的定义,将任意Pauli差错算子的差错症状表示为比特翻转差错症状矩阵和相位翻转差错症状矩阵的线性组合.研究发现,量子稳定子码的差错症状矩阵由其校验矩阵所决定,从而可将差错症状矩阵与差错算子之间的映射关系转化为校验矩阵与差错算子之间的映射关系,使得所有关于差错症状的分析都可以通过分析其校验矩阵来实现.这与经典线性码的差错症状与奇偶校验矩阵之间的关系类似,因此可以将经 关键词： 稳定子码 校验矩阵 差错症状 Pauli算子     

矩形非球面圆弧半径误差分离及补偿技术

研究了砂轮圆弧半径误差对大口径矩形轴对称非球面加工的影响。采用直线光栅式平行磨削的加工方式,建立了砂轮圆弧半径的误差分离的数学模型,分析影响面形精度的因素,根据加工及测量方式将砂轮圆弧半径误差分离出来,利用分离的砂轮圆弧半径误差更新砂轮圆弧半径,同时采用分离后的误差数据进行补偿加工。实验结果表明：对比不分离的补偿加工结果,粗磨和精磨条件下的分离误差补偿加工后的面形误差分别减小了14%和35%,该误差模型能够有效地分离出砂轮圆弧半径误差,分离误差效果明显,提高了加工的精度。     

矩形非球面圆弧半径误差分离及补偿技术

研究了砂轮圆弧半径误差对大口径矩形轴对称非球面加工的影响。采用直线光栅式平行磨削的加工方式,建立了砂轮圆弧半径的误差分离的数学模型,分析影响面形精度的因素,根据加工及测量方式将砂轮圆弧半径误差分离出来,利用分离的砂轮圆弧半径误差更新砂轮圆弧半径,同时采用分离后的误差数据进行补偿加工。实验结果表明:对比不分离的补偿加工结果,粗磨和精磨条件下的分离误差补偿加工后的面形误差分别减小了14%和35%,该误差模型能够有效地分离出砂轮圆弧半径误差,分离误差效果明显,提高了加工的精度。     

旋转调制捷联惯导激光陀螺仪误差自补偿新方法

基于旋转调制的自补偿技术是进一步提高激光陀螺仪捷联惯导系统导航精度的有效方法。研究了旋转调制捷联惯导系统中的激光陀螺仪误差补偿方法。建立旋转式捷联惯导系统激光陀螺仪的误差传播方程,分析激光陀螺仪旋转误差效应及误差传播特性,在此基础上建立了调制策略编排目标函数;研究了双轴交替旋转调制模式下的调制策略编排方案,提出了一种改进的16次序双轴交替旋转调制方法,建立了基于双轴转动角速度的动态误差方程,实现了转动过程中激光陀螺仪的常值项误差、标度因数误差、安装误差的有效补偿,进一步抑制速度误差积累所引起的位置误差。仿真结果验证了该方法的有效性,提高了捷联惯导系统导航精度,可为旋转调制光学捷联惯导系统设计提供理论参考。     

多参数背景场误差模型在散射计资料台风风场反演中的应用

利用散射计资料反演海面风场时, 台风区域普遍存在降雨使得风场反演误差很大, 引入降雨地球物理模型函数 (GMF+Rain) 及多解方案 (MSS), 结合二维变分(2DVAR) 模糊去除思想风速反演误差很大程度减小, 但风向反演误差仍有待进一步改善, 如何进一步减小风向反演误差有待进一步研究. 文章介绍了2DVAR模糊去 除方法的基本思想, 针对背景场误差较大时, 2DVAR模糊去除风向误差较大, 引入包含若干参数的背景场误差模型. 基于台风个例数值试验结果, 着重从理论分析角度讨论各参数关于2DVAR模糊去除效果的敏感性, 进而提出最优参数设置方案以改善风向模糊去除效果. 2006年“摩羯”台风QuikSCAT数据风场反演数值试验结果结合理论分析表明: 引入多参数误差模型, 通过设置粗糙误差概率等于0, 2DVAR风向模糊去除效果明显改善; 同时, 背景场的影响可通过增大背景场误差方差, 减小背景场误差相关尺度和减小粗糙误差概率而减小, 进而减小在背景场误差较大情况下的风向反演误差. 关键词： 台风风场反演 二维变分 多参数误差模型 散射计资料     

A method for calibrating the position error of phase retrieval with transverse translation diversity in optical wavefront measurement

We present a method for calibrating the position error of phase retrieval with transverse translation diversity in optical wavefront in situation where the position error sharply influences algorithm precision. This method involves testifying that the essence of the position error in phase retrieval is the translation in frequency domain and the minimum of iterative error against position error reaches when there is no position error. Then the least square method is used for fitting the relationship between the iterative error and the assumed position error in polynomial function. The computer simulations used to prove the validity of this method are described. The results indicated that this method can calibrate the position error to approximately 1/500 mm which nearly has no influence on the phase retrieval.     

An overview of quantum error mitigation formulas

Minimizing the effect of noise is essential for quantum computers. The conventional method to protect qubits against noise is through quantum error correction. However, for current quantum hardware in the so-called noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era, noise presents in these systems and is too high for error correction to be beneficial. Quantum error mitigation is a set of alternative methods for minimizing errors, including error extrapolation, probabilistic error cancellation, measurement error mitigation, subspace expansion, symmetry verification, virtual distillation, etc. The requirement for these methods is usually less demanding than error correction. Quantum error mitigation is a promising way of reducing errors on NISQ quantum computers. This paper gives a comprehensive introduction to quantum error mitigation. The state-of-art error mitigation methods are covered and formulated in a general form, which provides a basis for comparing, combining and optimizing different methods in future work.     

折转光管在光电瞄准系统中的应用

介绍了折转光管在瞄准系统中的使用位置、结构、工作原理和装调方法,分析了折转光管安装误差和两块平面反射镜之间的装调误差对方位传递精度的影响。使用MATLAB软件编程、计算、绘制出方位传递误差和高低传递误差的统计直方图,其分析结果为折转光管的装调提供了指导数据。计算分析表明,影响折转光管方位传递误差的主要因素是折转光管中两平面反射镜的装调误差,只要两平面反射镜的装调满足技术要求：方位误差≤4”、高低误差≤0．5’,即使折转光管在3个方向的安装误差极限值达到15°,也可满足折转光管方位传递误差≤10”的设计要求。     

求解α本征值的k-α迭代方法误差估计

分析求解α本征值的k-α迭代方法,指出迭代法中参数的选择影响使用标准差的平均值估计出来的α误差.如果参数选取不当,实际估计误差可能和真实估计误差相差很大.MCNP4C程序中使用的参数给出的误差估计通常和真实估计误差有一定的偏差.本文给出一个新的参数选择办法,能够让实际估计误差几乎等于真实估计误差,并用数值实验进行验证.     

自适应光学系统波前校正残余误差的功率谱分析方法

采用比较自适应光学系统闭环校正前后时间功率谱人方法,对自适应光学系统的波前校正残余误差进行了分析。在注意噪块时,实测的闭环波前复原相位误差与「实际波前校正残余误差是有区别的,分析了两者功率谱的差别之后,提出了一种估计实际波前校正残余误差的方法,应用这种方法对１．２米望远镜高分辨力自适应光学系统所采集的复原相位数据方差和波前校正残余误差进行了对比。     

调节误差对分光计角度测量误差的影响分析

正确调节分光计对减小角度测量误差十分重要。望远镜光轴与分光计中心轴垂直的调节是产生测量误差的重要因素之一,文中分析了调节误差的产生原因,理论上给出了角度测量误差与调节误差的定量关系。     

基于菲佐干涉仪测风激光雷达的误差分析

详细分析了基于菲佐(Fizeau)干涉仪测风激光雷达利用条纹重心法反演风速时的方法误差和系统噪声引起的测量误差。提出了方法误差的修正方法,推导出了测量误差理论公式。并用蒙特卡罗方法模拟了低对流层的回波信号,并对其进行条纹重心法风速反演。结果表明:方法误差和气溶胶与分子后向散射比有关,噪声引起的测量误差与信号强度和气溶胶与分子后向散射比有关。在0~5 km,高度采用条纹技术测量的风速误差小于1 m/s。     

平面偏振光场光弹性实时相移法的误差分析

研究了在获取图像的过程中转角变化、偏振片方位角误差及试件所受的载荷变化对平面偏振光场光弹性实时相移法的影响。通过理论分析与数值模拟,讨论了在不同条件下等倾角相位误差。等倾角相位误差随着每场转角变化的增加而增大;偏振镜方位角误差使等倾角相位产生平移;试件所受的载荷变化会引起所采集的光弹性图像误差,对等倾角的计算结果会产生较大的影响。研究结果对合理设计光弹性实验装置、正确评价和执行实验技术具有积极的指导作用。     

一种基于移相误差估计的5步移相算法

移相误差是用移相法进行相位测量的主要误差。本文提出一种 5步移相算法 ,分两步进行相位计算 ,首先估计实际步进移相的线性移相误差 ,然后再利用此移相误差估计值计算相位分布。移相误差估计公式和相位计算公式简洁 ,算法简单易行 ,对线性移相误差和二次谐波的敏感度低 ,可基本消除线性移相误差对解调相位的影响。对本文提出的算法进行了仿真研究 ,同时给出了 Hariharan 5步算法、Surrel 6步最小算法的仿真结果。结果表明 :本算法明显优于以上两种算法 ,可基本消除线性移相误差引起的相位偏移。本算法适用于作等步移相的相位测量或移相的标定。     

两种多光谱高温计无源温区标定方法抗随机误差能力研究

两种多光谱高温计无源温区标定方法,即依据图形相似性原理的标定方法和依据高温计传递函数的标定方法。为验证两种方法的实用性,通过对黑体辐射出度加入不同大小的随机误差模拟不同测量精度的多光谱高温测量系统,对这两种方法的抗干扰能力进行了研究。实验结果证明,依据图形相似原理的标定方法具有强抗随机误差能力,适用于随机误差较大的测量系统。当随机误差很小时,其精度低于依据传递函数的标定方法,但当随机误差增加到一定范围,其精度远高于后者。基于高温计传递函数的标定方法虽在一定的随机误差范围内具有高的外推标定精度,但抗随机误差能力较弱,适用于随机误差小的测量系统。     

Hartmann-Shack传感器组装误差分析

 分析了Hartmann-Shack传感器组装误差的种类,导出了旋转误差和倾斜误差的校正矩阵,在进行波前重构时乘以校正矩阵可以校正对应的组装误差。分析了两种由于组装误差导致的波前重构的相对误差的公式,并以含52个子孔径的圆形Hartmann-Shack传感器为例进行了数值模拟。研究结果表明：若不对两种组装误差进行校正,将会限制Hartmann-Shack传感器测量精度的进一步提高。为Hartmann-Shack传感器的装配提供了理论依据。     

小尺寸平面源的误差精确分析

基于Helmholtz方程的严格远场解和源的“误差面积”描述方法,讨论了大发散角光辐射远场振幅和相位对于源包络扰动的依赖关系,讨论了由于源振幅扰动而产生的远场误差,建立了一种恰当的描述远场误差的方法.模拟实验表明,在“相对误差面积”的基础上,可以结合利用“离轴距离”来精确描述源误差和分析远场误差,利用“判据点”可以判断离轴误差的存在.     

The influence of stop consonants' perceptual features on the Articulation Index model

Studies on consonant perception under noise conditions typically describe the average consonant error as exponential in the Articulation Index (AI). While this AI formula nicely fits the average error over all consonants, it does not fit the error for any consonant at the utterance level. This study analyzes the error patterns of six stop consonants /p, t, k, b, d, g/ with four vowels (/α/, /ε/, /I/, /ae/), at the individual consonant (i.e., utterance) level. The findings include that the utterance error is essentially zero for signal to noise ratios (SNRs) at least -2 dB, for >78% of the stop consonant utterances. For these utterances, the error is essentially a step function in the SNR at the utterance's detection threshold. This binary error dependence is consistent with the audibility of a single binary defining acoustic feature, having zero error above the feature's detection threshold. Also 11% of the sounds have high error, defined as ≥ 20% for SNRs greater than or equal to -2 dB. A grand average across many such sounds, having a natural distribution in thresholds, results in the error being exponential in the AI measure, as observed. A detailed analysis of the variance from the AI error is provided along with a Bernoulli-trials analysis of the statistical significance.