简介：为使测量加速度计的传感器小型化,且不受电磁干扰,根据GRIN透镜在1/4波节处具有入射光线与出射光线成中心对称的特性[1],首次提出并研制了采用GRIN透镜制成的微型光纤加速度计.闭环负反馈电路设计技术被应用于该加速度计中,使之成为一个具有调宽脉冲再平衡性能的新颖加速度测量系统.对该系统进行的数字仿真和精度定量分析表明:该光纤加速度计具有测量线性范围宽、精度高的特点,可广泛应用于惯性测控系统中.

简介：针对GPS精密单点定位对高精度的需求,提出了一种采用小波神经网络的GPS精密单点定位解算方法。该方法利用小波变换和神经网络学习功能,无需准确系统先验信息,误差函数能够快速收敛,逼近真实误差模型,从而提高GPS精密单点定位精度。仿真结果表明,静态条件下与传统最小二乘法和卡尔曼滤波算法相比,该算法定位收敛时间缩短50%,定位精度分别提升90%和50%。动态情况下,较最小二乘法和卡尔曼滤波算法定位精度提高20%~80%。

简介：应用流体力学是钱学森提出的工程科学思想在流体力学领域中的体现,倡导从流动特征出发,建立相应的理论模型,然后运用数学方法求解得出理论结果,从而深入分析流动物理.文章以两个方向的研究实例来阐述应用流体力学的具体实践.

简介：本文推导了静电陀螺监控器（ＥＳＧＭ）系统的运动方程和机械编排，并进行了模拟仿真，给出了仿真误差曲线。同时，还建立了以半解析式惯性导航系统误差为状态变量的系统状态方程，采用卡尔曼滤波技术，对ＥＳＧＭ／ＩＮＳ组合系统进行仿真。结果表明，组合系统可以大大延长惯导的重调周期，提高潜水下航行的保密性，ＥＳＧＭ／ＩＮＳ组合使用是保证潜艇长时间水下航行的有效方法。

简介：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。

简介：在不同参数条件下，计算分析了H2O和N2等混合物界面上激波诱导Richtmyer-Meshkov（R—M）不稳定性过程．采用有限差分方法数值求解了二维可压缩Navier-Stokes方程，对流项以5阶特征紧致．WENO混合格式离散，输运项以6阶对称紧致格式离散，时间方向以3阶显式Runge—Kutta方法推进．研究表明，界面振幅和激波强度增大，均可增强界面附近涡量场，强化混合．

简介：基于ICCP算法的重力匹配定位可以用于限制推算定位随航行时间增长的位置误差.给出了ICCP算法的设计思想,同时针对算法的假设前提进行了推广,使算法能够在考虑重力传感器测量数据存在误差的情况下,实现推位航法的误差校正.仿真结果证明这种推广具有较好的定位精度,能够满足AUV的导航要求,对实现AUV的自主无源导航有重要意义.

简介：－相关辨识法是利用相关函数的某些推导结果，从被测信号中提取某个指定周期信号幅值和相位信息的辨识方法。它类似于电子电路中的跟踪滤波器。在转台装配及使用过程中需要调节（减小）转动休的不平衡量，利用相关辨识原理可以准确地辨识转体不平衡量的大小及方向。这种方法可以应用在自动平衡系统中。

简介：针对线性高斯系统的平滑问题,分析了RTS固定区间平滑与双滤波器固定区间平滑两种算法,提出了一种滤波存储数据更少的RTS平滑新算法.结合平面内的运动追踪问题,基于二维CWPA模型,仿真分析了卡尔曼滤波、RTS固定区间平滑以及双滤波器平滑算法的估计性能.仿真结果表明,两种固定区间平滑算法的估计效果等效,精度均优于卡尔曼滤波,对于实际问题中固定区间平滑算法的选用具有一定的参考价值.最后,结合双滤波器结构提出了一种基于双平滑器的舰载武器惯导传递对准精度评估方法,结果表明新方法相比于单一的平滑算法,可以获取更优的综合平滑性能,特别提升了水平姿态对准误差的平滑估计性能.

简介：针对飞行试验中由于GLONASS星历解算错误导致的定位结果异常问题,研究了GLONASS星历电文下传的基本特征,即通过第1~4串电文下传,并且一个更新周期内下传60组数据完全相同的星历。基于此,提出了基于电文串标识的GLONASS星历解算基本算法,但发现该算法在电文串丢失且发生星历更新时解算出错误星历的问题。为确保星历来源于连续的1~4串电文,提出了基于时间比较的星历解算改进算法,发现GLONASS星历更新时,不保证从第1串开始,也不保证在连续的1~4串电文中更新完毕,改进算法依然无法确保获取到正确星历。最后分析了星历电文误码时的特征,提出了基于星历合法性检测的星历解算可靠算法,该算法综合考虑卫星不健康、星历更新以及电文误码等异常情况,采用轨道特性检测法和原码比对检测法验证星历合法性,采用电文串标识法充分利用有效电文数据。试验结果表明,该算法的星历误码识别率达到100%,星历更新异常识别率达到100%,获取的GLONASS星历数据正确率到100%。

简介：介绍了约瑟夫逊结原理及其制作方法,在此基础上对超导量子干涉仪测量磁场的基本原理作了阐述,同时就其在超导陀螺仪中的实际应用方面作了实例说明.结果表明这种仪器测量弱磁场的精度很高,技术也已成熟.

简介：传统的扩展卡尔曼滤波方法要求对非线性系统近似线性化,有可能会引入较大的模型误差.应用粒子滤波解决了这一问题.该算法可以直接应用于原系统的非线性模型当中,并且不需考虑系统噪声和量测噪声是否为高斯白噪声,都能得到很好的滤波效果.文中介绍了粒子滤波的理论基础-贝叶斯估计及具体的实现方式-蒙特卡罗方法;指出粒子滤波存在的退化问题,并从减小退化现象入手将重要性采样和再采样方法引入到算法之中;最后阐述了粒子滤波在导航系统中的一些应用.

简介：本文从功能需要,运动方程的相似性以及广义座标的概念出发,研究了速率陀螺自检测技术的三个原理,即“参数传输法”、“模拟输出法”和“基准比较法”。文中还叙述了自检测技术的意义、一般原则及应用。

简介：介绍了用于组合导航系统中的几种常用的滤波方法-如传统滤波方法中的集中卡尔曼滤波和联邦卡尔曼滤波、非传统滤波方法中的神经网络滤波,并从理论上分析了传统滤波方法和非传统滤波方法的优点和不足,最后以SINS/GPS组合导航系统为例进行了仿真.仿真结果表明,非传统的滤波算法在某些方面优于传统的滤波算法.

简介：以小型无人机航姿测量系统的微小型化为背景,利用MEMS惯性测量元件研制了一种低成本微型航姿测量系统。针对MEMS器件用于载体航姿测量时精度低、易发散的问题,提出一种计算量小、实时性强的加速度信息、磁场强度信息、陀螺信息的融合方法。采用卡尔曼滤波器对系统的俯仰角、滚转角和航向角的误差进行最优估计;设计数据融合的判别准则,并根据判据的判断结果调整卡尔曼滤波器中的量测信息,使系统可用于小型无人机的定高自主飞行。实验结果表明,系统输出航姿的更新频率可达100Hz,航姿测量误差小于0.6°,航姿标准差小于0.09°;将其应用于某小型固定翼飞行器的飞行控制系统中进行自主飞行实验,完成了预定的飞行任务。

简介：针对系统误差的不确定性可能会引起滤波精度降低或发散的问题，提出一种新的基于模型预测滤波的前向神经网络算法。首先，采用模型预测滤波估计网络在正向传递过程中的模型误差，并对其进行修正，以弥补模型误差对隐含层权值更新的影响；然后，利用模型预测滤波为神经网络提供精确的训练样本，学习待估计系统的非线性关系。将提出的算法应用于SINS/CNS/BDS组合导航系统，并与扩展卡尔曼滤波进行比较，仿真结果表明，提出的算法得到的姿态误差、速度误差和位置误差分别在[-0.25′,+0.25′]、[-0.05m/s,+0.05m/s]和[-5m,+5m]以内，滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波算法，表明该算法能提高组合导航定位的解算精度。

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：通过分析1维和2维线性插值可以推导出任意斜角直线坐标系下n维线性插值的一般计算公式以及有唯一解的条件,这一结论能够应用于三维温度场计算。可以将n维插值问题归结如下：已知n＋1维空间中的n＋1个点的坐标以及第n＋2个点的n个坐标分量xn＋2,1,xn＋2,2,,xn＋2,n,求解该点的第n＋1个坐标分量xn＋2,n＋1。根据线性插值定义,第n＋2个点位于前n＋1个点所确定的n维超平面上。根据这一条件列写方程、求解方程可得到插值xn＋2,n＋1。n维插值问题有唯一解的条件是已知的n＋1个点在n维空间中构成的多面体的体积不为0。推导过程在斜角直线坐标系中完成,因而结论具有较大普适性。

简介：本文分析了某型号船用惯性导航系统（ＳＩＮＳ）的试验数据，结果表明，ＳＩＮＳ的姿态误差主要来源于水平测姿传感器。据此，本文对该ＳＩＮＳ水平姿态测量误差的辨识及其补偿方法进行了研究，并建立了水平测姿误差的回归数学模型，以提高ＳＩＮＳ姿态精度

简介：本文依据卡尔曼滤波器在使用最佳增益时，其余差序列互不相关的性质，开发了一种新的渐消滤波算法。该算法根据对象输出，在线自适应地调整遗忘因子，从而使滤波器在对象模型存在误差或对象受到外扰时，仍收敛并保持最佳性。该算法应用于陀螺随机常值漂移的标定，取得较好效果