层析γ扫描技术效率矩阵计算模型分析与修正

在对层析γ扫描技术效率矩阵进行刻度,特别是采用体源刻度时,传统实验刻度方法实现较为困难,采用蒙特卡罗方法刻度需要较高精度的探测器尺寸.为此通过对刻度空间不同位置的探测效率与计算效率相似比较,分析并修正探测器模型,使计算值与实验值相对误差小于5%,得到较为精确的刻度模型.研究结果为进一步刻度分析奠定了理论和计算模型基础.     

MEMS陀螺随机误差趋势项的支持向量回归机预测补偿算法

为了适应低成本快速响应卫星的发展趋势,越来越多的卫星采用了MEMS陀螺系统与信息融合方法相结合的设计方案。为提高传统的基于自回归滑动平均(Auto-Regressive and Moving Average,ARMA)模型和支持度的信息融合方法的精度,抑制随机误差趋势项对卫星稳定控制的不利影响,提出了一种基于支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的预测补偿算法。该算法对各个MEMS陀螺输出数据进行滤波,并提取相应的随机误差趋势项,通过相空间重构获得训练样本并进行SVR建模,用以实时补偿。然后使用低成本商用器件搭建了MEMS陀螺系统,并在单轴气浮转台上进行了实验。实验结果表明,预测补偿算法使得MEMS陀螺系统输出数据的方差降为原先的31.39%,融合精度得到了显著的提高。