北斗广域差分信息与CNES实时改正信息的性能评估对比

北斗系统和法国宇航中心(CNES)均提供了支持北斗系统实时高精度定位的改正参数。针对服务区内用户对不同来源参数的选择问题,对比分析了CNES提供的CLK93实时数据流中的改正信息和北斗广域差分(BDSWADS)参数的可用性,并采用服务区内监测站数据进行定位解算,对两套改正参数的改正效果进行评估。北斗广域差分信息中的轨道和钟差改正数在连续性和可用性方面优于CNES实时数据流,但CLK93数据流中IGSO/MEO卫星改正数据更加完整。定位结果显示,对于B1B2伪距消电离层组合单点定位,用户可优先选择北斗广域差分参数。加入BDS WADS参数后,服务区内用户定位精度在水平和高程方向分别得到17.1%和17.2%的提升。在无可用分区综合改正数情况下,用户可选择CNES改正信息,获得北斗单系统静态厘米级,动态分米级定位结果。对于分区综合改正数服务覆盖范围内的用户,利用BDS WADS分区综合改正数可实现比CNES改正信息略高的精密定位精度。     

一种光纤波长解调光谱峰值定位算法

提出一种基于低复杂度Levenberg-Marquarat的光纤波长解调光谱峰值定位算法,该算法相对于现有的功率加权算法和高斯-多项式拟合算法,具有高精度定位光谱峰值的优点,实验结果表明,在高性噪比情况下,采用基于低复杂度Levenberg-Marquarat的峰值定位算法可以有效地抵制噪声提高解调精度,将光纤波长解调误差控制在1pm内。通过简化后的数据处理过程,可以满足高速解调的要求,便于在数字电路上实现。     

56mm焦距重心定位用光学系统

文章中介绍的光学系统是一个56mm焦距,相对孔径为1/1.3,视场角为11.3°,后截距>10mm,光谱范围为046～0.75μm的六块无胶合透镜组成的镜头.该光学系统只有两种低吸收、物理、化学性能良好的普通光学玻璃材料(Bak6和ZF2)组成,因此可以有高的透过车;全视场范围内各色光重心偏之差小于±1.2μm,象面上80%能量集中在24μm～54μm之间.与一般光学系统相比,它具有各色光重心偏差值小、和轴上、轴外能量分布比较一致的特点.     

铈在水鳖叶片内的分布及生理和结构效应分析

以分布广泛的高等浮水植物--水鳖为研究对象,在人工模拟的含不同浓度Ce的水溶液中培养7 d,研究了Ce在水鳖叶细胞中的分布及其结构和生理效应. 随着Ce浓度的增大,水鳖叶片褪绿程度逐渐加重,光合色素(叶绿素和类胡萝卜素)含量也显著下降. Ce对保护酶系统存在不同影响,分别在2.5和5 mg·L-1时诱导SOD和POD活性达峰值,其后逐渐下降,但POD活性都高于对照,SOD则受到明显抑制,而CAT活性一直呈上升趋势. Ce导致可溶性糖在水鳖叶片内显著积累. 可溶性蛋白含量在2.5 mg·L-1 Ce时最大,比对照增加了12.98%,其后则下降并与Ce浓度显著负相关. SDS-PAGE电泳表明,当Ce浓度大于2.5 mg·L-1后,分子量为141.9,54.8和15.8 kD的蛋白/多肽表达逐渐减弱,但同时诱导出了分子量为33.0和20.7 kD的新蛋白. 电镜观察发现Ce对叶绿体、线粒体和细胞核的结构造成明显损伤,主要是被膜或外膜破裂和核质消失. 定位结果显示Ce主要分布在细胞壁以及细胞壁和质膜之间,原生质体内部没有观察到. 结果表明,(1)Ce不仅损害了水鳖的生理活性,而且也破坏了细胞的超微结构,最终导致植物死亡. (2)光合色素是反应最敏感的生理指标. (3)在实验周期内,Ce对水鳖的半效应浓度(EC50)为10 mg·L-1,水体最大允许浓度为1 mg·L-1.     

基于洋流运动态势的移动预测水下定位研究

针对基于移动预测定位的SLMP算法在定位中没有参考其他节点的移动预测信息,提出了基于洋流态势的移动预测CMP算法,算法在移动定位的过程中,考虑水流影响,结合了前驱节点的移动预测信息及其他信息来完成预测.大量的仿真结果表明,CMP算法在定位覆盖度及平均通信代价方面有良好的性能,也表明了CMP算法能够更好的适应于大规模水下移动环境.     

Content

This work is supported by the National Basic Research Program of China, the National Natural Science Foundation of China, and Chinese Academy of Sciences.     

基于信息融合的移动机器人目标识别与定位

针对单目摄像头工作的双足机器人的视觉定位问题,设计了一种视觉传感器与超声波传感器相结合的信息融合方法,进行目标的识别和定位。对拍摄的图像进行HSV颜色空间的阈值分割得到二值图像,并对其进行形态学滤波处理和Hu轮廓不变矩匹配,以此识别到目标和其重心点图像坐标;建立单目定位模型,用机器人自身的超声波传感器得到与目标物之间的距离,采用Zhang标定法得到摄像机参数,把这些已知数据带入坐标转换,得到目标物在世界坐标系下的坐标,实现定位。借助NAO机器人的平台,将基于信息融合的定位方法和一般单帧图像定位方法进行对比实验。实验结果表明上述方法的误差相对较小,且能得到目标物的三维信息,验证了该定位方法的实际可行性。     

基于SLAM的连续运动测量坐标转换算法研究

本文基于同步定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)原理,通过双目视觉系统的坐标转换方法,建立动态坐标系与静态基准点之间的关系,实现连续运动测量。通过实验,设计运动路线,验证坐标转换算法,并得到了建立在世界坐标系下的空间线形曲线。实验结果表明：转换后的坐标,x、y、z三个方向的最大误差不超过0.734mm。     

基于GIS和OTDR的光纤智能监控系统研究

为了提高光纤故障处置效率,设计了一种基于GIS和OTDR的光纤智能监控系统。介绍了系统的总体技术架构和软件功能框架。采用小波分析技术,提取OTDR曲线中的事件信息,找出故障点位置。将故障点的光纤长度数据转换为经纬度数据,并结合光缆拓扑结构和GIS系统,将故障点在电子地图上实时显示并告警。经过系统测试,结果表明：系统的OTDR损耗分辨率达到0.01dB,动态范围为34dB~45dB,监测响应时间为5ms;故障定位误差小于10米,告警时间为2ms,完全满足光缆应急处置要求。     

一种协同定位算法在智能照明系统中的应用

灯具是智能照明系统的控制对象,而控制灯具的前提是找到灯具的位置。针对灯具的定位问题,提出了一种基于加权质心和泰勒级数展开的协同定位算法。为使定位更加稳定与精确,该算法利用加权质心算法对未知节点进行初始定位,再将其作为泰勒级数展开算法的初值,精确估计未知节点的位置。仿真结果表明,与传统的加权质心算法相比,该协同定位算法收敛性好,定位精度高,最大定位误差小于1.8m,平均定位误差可以达到0.7m。这种定位算法应用于智能照明控制系统中,有利于精确的对灯节点进行控制。