简介：陀螺的噪声是影响组合导航系统精度的重要因素之一。以插秧机GPS/INS组合导航系统为研究背景，在分析常规硬阈值和软阈值小波去噪的基础上，提出了一种改进的小波阈值去噪方法。该方法构造了一种改进的阈值函数，改进的阈值函数具有较好的连续性，避免了将混叠在噪声中的有效信号完全消除，能够自动调节小波系数的收缩程度，具有一定的自适应性。利用插秧机组合导航系统中微机械陀螺的实际输出数据，分别采用硬阈值、软阈值和改进阈值小波去噪方法进行了对比试验。结果表明改进的小波阈值去噪方法处理后信号的信噪比提高了约3倍、均方差小，具有一定的实用价值。

简介：导航雷达在采集、传输和显示过程中，由于多种因素的影响导致最终形成的图像中舍有大量的噪声，影响了使用者对导航信息的分析和应用。传统的雷达图像去噪算法大多采用小波变换，但这种方法存在边缘模糊等问题。为了去除导航图像的噪声并解决小波变换中存在的边缘模糊问题，本文提出用基于多尺度几何变换的图像去噪方法对导航雷达图像进行处理，并利用基于多尺度几何变换的方法（包括基于Curvelet系数维纳滤波去噪方法和基于Contourlet域去噪方法）和基于小波变换的BayesShrink方法分别对含有模拟杂波和噪声的导航雷达图像进行仿真实验。实验结果表明：与基于小波变换的图像去噪方法相比，基于多尺度几何变换去噪方法能够更加有效去除雷达杂波和噪声。

简介：陀螺的噪声是影响组合导航系统精度的重要因素之一。以农机多传感器组合导航系统为研究背景,在分析经验模态分解去噪和小波去噪的基础上,提出了一种基于自相关特性的经验模态分解去噪方法。该方法根据本证模态函数分量的自相关函数特性,提出了一种含噪本证模态函数筛选策略。该方法能够自适应地确定主要含噪的本证模态函数分量,避免了需要人为确定的不足;同时,结合改进小波阈值去噪的优势,避免了将混叠在噪声中的有效信号完全消除,使其具有一定的自适应性。为了验证方法的有效性,利用农机组合导航系统中微机械陀螺的实际输出数据,分别采用改进阈值小波去噪方法、经验模态分解去噪和改进的经验模态分解去噪方法进行了对比试验。结果表明,改进经验模态分解去噪方法的效果要优于前者,在一定程度上能够改善农机多传感器组合导航系统的定位精度。

简介：基于惯性系的双矢量定姿方法选择惯性系中的两个重力视运动向量作为不共线矢量,解决了传统双矢量定姿方法在晃动基座条件下易受载体角运动干扰而无法实现对准的问题,但该方法仍需要精确的地理纬度信息以参与对准计算。针对未知纬度条件下的SINS抗晃动自对准问题,提出了一种基于重力视运动的三矢量自对准方法。该方法将初始对准问题归结为求解当前时刻导航系相对于初始时刻载体系的姿态矩阵问题,并利用矢量运算进行求解,仿真结果表明：加速度计随机测量噪声会映射为重力视运动随机噪声,降低对准精度;当加速度计随机噪声量级较大时,会带来对准计算失败。针对噪声问题,引入Daubechies（db4）小波进行5层分解来实现对重力视运动的降噪,并选择去噪后的重力视运动向量参与三矢量定姿解算,仿真结果表明：db4小波具有良好的去噪效果,基于小波去噪的三矢量自对准方法可以有效完成未知纬度条件下的SINS初始对准。

简介：文章基于线性中心紧致差分格式，通过非线性加权插值的方法来求解网格中心处的函数值．这类格式保持了原有中心紧致差分格式的高阶精度和低耗散特性，同时其分辨率也非常高，由于其非线性插值的机制，使得这类格式能够捕捉强激波，所以这类新的高阶非线性紧致格式是一种较好的模拟湍流和气动声学等多尺度问题的方法．

简介：描述了一种惯导辅助的基于GPS的航向姿态参考系统的设计与实现,主要工作包括两个方面:第一,采用最小二乘方法和乔里斯基分解,基于基线长度约束设计并实现了实时的GPS定姿系统;第二,采用低成本的光纤陀螺辅助GPS定姿系统,提出了基于姿态角约束的多分辨率方法,用于在GPS定姿失败的情况下,正确求解载体姿态.该系统经过船载航行实验,证明完全能够达到实时计算,在基线长度为3m的条件下,航向角精度优于0.1°.

简介：将GPS定位航位推算(DR)技术结合起来,可以用于车辆的定位和导航中.但是现有的航位推算设备都需要用角度传感器测量车辆的行驶方向,在实际应用中存在很多不便而且性价比不高.为解决这一问题,通过研究设计了只使用速度传感器就可以进行航位推算的设备,并对设备的工作原理、体系结构和基本算法进行了介绍.通过对模拟实验数据进行分析,证明了这种航位推算方法可以很好地弥补GPS导航定位的不足.

简介：故障树在设备的故障诊断中被广泛应用.当系统复杂度较大时,故障模式和故障树的分支会剧烈增加,故障现象和故障原因因此出现复杂关系,这必然给故障检测和诊断推理带来极大的困难.在故障诊断中引入一种新的人工智能方法,即蚁群算法,可以确定故障树的最优检测次序,并指导系统多故障状态的决策.由于该方法具有平行性、鲁棒性等特点,可以很好地解决前面所提问题.仿真结果显示,在故障树中采用该新方法可行、有效.

简介：准确地给出激波位置信息对于激波装配极为重要.但是,在使用计算流体力学（computationalfluiddynamics,CFD）方法模拟复杂流动时很难准确地给出激波的位置.根据激波捕捉得到的流场信息确定的激波位置往往带有极大误差,在定常问题的模拟中,这种误差可以随着迭代逐渐消除,然而在非定常问题的模拟中,这种误差往往会积累甚至导致计算崩溃.文章将基于特征线理论的激波辨识技术应用到激波装配中,根据已有流场信息准确判断激波的位置.对于定常问题,该方法的应用加速了收敛速度;对于非定常问题,该方法的应用可以极大地避免初始误差的产生.

简介：方柱绕流是典型的钝体绕流问题,蕴含了丰富的流体力学现象,对这类流动的准确预测面临着诸多挑战.采用自主发展的大涡模拟程序,对来流Mach数M=0.3,Reynolds数尺eD=22000的绕孤立方柱流动进行了细致模拟,亚格子模型使用动力涡黏模型.对计算结果的分析表明,大涡模拟所得的平均流场及Reynolds应力分布与已有实验数据和直接数值模拟结果均吻合较好,验证了预测结果的可靠性;在此基础上对瞬态流场进行了研究,展示了计算条件下方柱绕流分离转捩及尾迹区旋涡交替脱落形成Karman涡街的全过程,为更细致的流动机理探索奠定了基础.

简介：本文讨论了三相交流陀螺马达电源的工作原理。根据主要技术指标的要求，设计了陀螺马达电源，给出了该电源的各个组成部分的线路设计，解决了研制中出现的电源振荡问题，论述了该电源的设计特点，给出了使用结论

简介：针对卫星姿态测量系统(SAMS),将径向基函数RBF(RadialBasisFunction)网络和多传感器信息融合技术相结合,并将其应用在系统的故障检测与诊断中.研究结果表明,此方法是可行有效的,可以提高系统的测量精度和性能.

简介：本文提出了一种用于车辆导航的地图匹配算法。通过对卡尔曼滤波后模型的误差特性分析，该算法可获得比通常相关性算法更好的精度，并经试验验证

简介：针对机载SAR运补系统中使用的DGPS/SINS组合系统Kalman滤波器所遇到的发散问题,提出了带遗忘因子H∞的滤波新方法.通过仿真计算表明:与常规间接反馈校正Kalman滤波器相比,这种方法大大提高了组合导航系统的稳定性和跟踪性.

简介：针对GPS/SINS组合导航系统的滤波算法误差较大,对常用的卡尔曼滤波算法进行了总结和分析,在此基础上,提出一种将H∞后置滤波和H∞前置滤波相结合的方法,形成H∞双滤波算法.以GPS/SINS组合导航系统为例进行了仿真,结果表明此方法既能抑制滤波发散,又能提高滤波精度.

简介：基于Krein空间的鲁棒Kalman滤波器与通过其它方法建立的鲁棒Kalman滤波器相比有较高稳态精度。文中将基于Krein空间的鲁棒Kalman滤波方法用于导弹捷联惯导系统动基座传递对准，并与标准Kalman滤波进行了比较。仿真结果表明，在垂直比力参数存在摄动的情况下，如果基于Krein空间的鲁棒Kalman滤波器的参数选取适当，它的精度鲁棒性优于标准Kalman滤波。

简介：针对空地精确制导武器对低成本、高精度、高可靠性导航系统的需求，设计了基于MEMS技术的组合导航系统。该系统基于低成本的微惯性测量组合与GPS接收机，并针对空地制导武器的飞行特点建立了准确的数学模型；利用速度、位置综合模式，采用先进的Kalman滤波理论进行数据融合；最后对该组合导航系统进行了数学仿真试验和数据分析。结果表明，这种低成本、可靠性好、体积小的组合导航系统的导航精度不大于5m，即使在丢星长达30S，导航精度也不大于12m，完全能够满足空地精确制导武器的导航要求。

简介：针对SAR图像匹配及定位需要耗用不等的计算时间而造成的量测不等间隔输出和量测信息滞后问题，提出一种新的SAR时延补偿算法。该算法在标准卡尔曼滤波（KF）基础上，当SAR有量测信息生成时，根据多模型方法进行量测预测，利用预测值修正SINS状态；而SAR无量测信息输出时，通过插值方法生成量测信息来改善系统滤波精度。仿真结果表明，采用基于多模型量测预测的KF算法可以将位置误差由45m减小到10m以内，航向角稳态误差值小于5.8＂；而在此基础上叠加插值预测算法可以将位置误差进一步控制在6m以内，航向角稳态误差小于4.7＂，证明了本文提出的算法能够有效补偿SAR的随机时延并提高组合导航系统的解算精度。

简介：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。

简介：针对自主驾驶车辆长时间导航精度要求难以满足的问题,建立了GPS与微惯性导航系统的组合导航滤波模型,在位置观测的同时引入姿态信息,提高了导航精度。在此基础上提出了基于权值矩阵的模糊自适应卡尔曼滤波算法,该算法通过模糊控制器自适应地改变每个观测量的权值,得到权值矩阵引入卡尔曼滤波器实现自适应滤波。仿真和实验结果表明,所提出的权值矩阵模糊卡尔曼滤波性能优于衰减因子自适应卡尔曼滤波,特别是在GPS信号失真及噪声先验统计特性不可知的情况下,其定位精度能够保证在1m之内。