基于改进Harris的低动态载体速度的快速计算方法

针对光照分布不均匀的室内环境下低动态载体速度计算实时性较差的问题,提出一种基于改进奇异值分解(SVD)-Harris的低动态载体速度快速计算的新方法。利用SVD对相邻两帧视觉图像分别进行压缩与重构,并结合改进的Harris角点检测算法对两帧图像进行特征点的检测;利用归一化互相关(NCC)模板匹配算法对相邻两帧视觉图像的特征点进行粗匹配;利用随机抽样一致性算法进行误匹配点对的剔除;利用特征匹配点对的信息对载体的速度进行计算。实验结果表明:传统算法的平均计算时间为3.07s,而改进算法的平均计算时间为0.71s,且传统算法的误匹配率远大于改进算法。与传统的NCC模板匹配方法相比,所提算法不仅保证了低动态载体速度计算的精确性,而且显著提高了载体速度在光照不均匀的室内环境下的计算效率,该研究为实现室内移动机器人实时视觉导航提供了理论依据。     

建立惯性仪表安装误差数学模型的理论研究

安装误差对系统精度有较大的影响,对捷联惯性系统的影响尤为突出,为此从仿射坐标系的坐标变换理论入手,分析并推导了建立惯性仪表安装误差数学模型的坐标变换矩阵公式,为惯性仪表安装误差数学模型的建立、测试及在惯性导航系统中的补偿提供了理论依据。     

惯性组件中两正交陀螺漂移模型的建立与补偿

在双轴位置转台上同时标定两个正交陀螺的漂移系数是在捷联系统测试中遇到的实际问题。本文提出了在双轴转台上采用多位置法来标定两正交陀螺的漂移系数。文中还对陀螺漂移模型及误差补偿作了理论上的探讨，并用实验进行了验证。     

基于前向线性预测算法的光纤陀螺零漂的神经网络建模

在详细分析光纤陀螺零漂的基础上,提出了先用滤波算法对光纤陀螺信号进行预处理,然后采用RBF神经网络对滤波后的信号进行建模的方法。针对光纤陀螺信号特点分别采用FLP算法、小波滤波算法、解相关变步长LMS自适应滤波算法对其进行了预处理,比较三种滤波方法,小波滤波算法效果优于其它两种预处理方法,但针对基于预处理后的陀螺信号采用RBF神经网络进行建模时,小波滤波预处理后的信号在建模精度上却是最差的,而对FLP算法滤波后的信号进行RBF建模,建模精度提高了两个数量级。结果表明:基于FLP算法的RBF神经网络在光纤陀螺中的建模是有效的,可大大提高建模的精度。     

基于LabWindows/CVI的ASK＋DPSK数字信号的解调实现

为实现软件无线电中频数字解调功能,采用矢量信号发生器产生ASK信号,使用PXI-9820以60 MHz对ASK信号进行数据采样,基于LabWindows/CVI软件平台设计人机对话面板,自主编码产生ASK+DPSK数字信号.设计解调程序模块对ASK信号予以载波恢复,并完成对ASK+DPSK数字信号的解调.仿真结果与设计编码相符合,该平台的数字化方案实现载波恢复可以有效地消除多普勒频移对解调结果的影响.     

GPS 和 Galileo 空间信号仿真及分析

介绍和详细分析了GPS和Galileo的空间信号。将Galileo空间信号结构及特性与GPS进行了比较,对接收机接收天线接收的射频信号进行下变频并予以分析。为避免信号混叠,仿真中先采用带通滤波器对射频信号进行滤波,然后采用过采样(过采样因子等于8)进行下变频处理。GPS和Galileo信号通过功率归一化加上高斯白噪声产生。对GPS采用的C/A码和Galileo采用的BOC(1,1)码进行比较,发现后者的中心波峰较窄,尽管这一特点使接收机的跟踪处理更为复杂,但提供了较好的接收性能,尤其在多路效应情况下也更为有效。仿真结果为GPS/Galileo双频软件接收机捕获和跟踪算法设计提供了很好的理论基础。     

原子自旋磁强计磁屏蔽筒参数优化设计

为解决磁屏蔽筒制约原子自旋磁强计灵敏度的问题,通过改进多层磁屏蔽筒轴向系数公式获得磁屏蔽筒参数优化模型,并在仅改变一项参数而其他参数固定的条件下,依据优化模型,利用Matlab软件对各参数对轴向屏蔽系数的影响程度进行仿真.结果表明:随着最内层筒半径、筒长及径向层间距的增大,轴向屏蔽系数迅速减小;轴向间隙越大,则屏蔽系数越大.根据仿真结果及实际应用需要优化设计磁屏蔽筒参数,并利用Ansoft软件对优化筒和非优化筒的屏蔽效果进行仿真.结果表明,在外界磁场相同的情况下,未优化和经优化设计的磁屏蔽筒屏蔽能效分别约为152.1和158.6 d B.因此,通过参数优化模型可获得体积小、质量轻、成本低、屏蔽性能大的磁屏蔽筒.     

一种采用足部航姿参考和肩部航向参考的室内个人导航方法（英文）

为了解决传统足部航姿参考系统中航向信息可观性较差的问题,提出了一种采用足部航姿参考系统和肩部电子罗盘的室内个人导航方法。在这种模式下,肩部电子罗盘测量得到的航向信息被直接用于计算足部航姿参考系统的姿态转移矩阵。在此基础上,通过在行人在行走过程中足部处于静止状态时采用卡尔曼滤波器被用来限制惯性导航系统的误差漂移。实验结果显示,本文提出的方法平均位置误差与不使用肩部电子罗盘的方法相比降低了30%左右。     

一种基于多尺度和改进支持向量机的光纤陀螺温度漂移建模与补偿方法

为了提升光纤陀螺温度漂移模型建模的准确性及补偿的效果,提出了一种基于改进支持向量机的多尺度建模和回归方法。首先分析了造成光纤陀螺温度漂移的关键因素,给出了建模的属性参数和温度试验。然后根据经验模态分解得到的本征模态函数排列熵的变化趋势,得出了回归精度和熵之间的变化关系,进而提出了基于信号分解的多尺度回归方法。为了提高上述多尺度回归算法的适应性,在传统支持向量机的基础上,提出了基于组合核函数的支持向量机回归算法,以适应不同特性的回归数据集。为了进一步提高回归精度,基于降低回归数据复杂度的分段回归思想,在上述多尺度回归的基础上提出了双-多尺度回归,并验证了方法的有效性。最后,将提出的算法以实际的光纤陀螺温度漂移数据进行验证,结果表明,相比于传统的支持向量机和反向传播神经网络具有更好的回归精度,温度漂移模型也更加精确,以均方误差指标为例,回归精度提升了两个数量级。     

基于扩展卡尔曼滤波器的INS/WSN无偏紧组合方法(英文)

为了减少传统组合导航方法中舍去泰勒展开式的高次项对导航精度的影响,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的INS/WSN无偏紧组合方法。这种方法采用INS在本地相对坐标系的位置和速度误差作为系统变量,观测方程中未知节点理想的位置和速度被INS测量得到的位置和速度与其预估误差的差值替代。仿真结果显示,本文提出的方法平均位置误差比松组合方法降低20%左右,平均速度误差比松组合方法降低80%左右。