弹道修正引信滚转角未知条件下MIMU快速初始对准方法

针对基于双旋结构的二维弹道修正引信及所配用弹药发射后修正引信滚转角不确定的问题,提出采用BP神经网络快速确定修正引信滚转角范围进行粗对准,进而利用卫星导航信息辅助惯性导航系统进行快速初始对准的方法. 该方法利用修正引信滚转角误差与惯性导航解算速度误差之间的关系建立神经网络模型,并通过仿真生成不同工况的弹道数据对神经网络进行训练. 针对某旋转弹弹道进行仿真,结果表明,使用中等精度微惯性测量组合,粗对准过程中修正引信滚转角误差估计值小于20°,精对准过程中姿态误差角在弹丸发射后40 s内收敛到0.4°以内.      

弹目相对方位的图像与陀螺组合测量方法

针对现有修正弹药中弹目相对方位探测精度较低的不足,该文结合图像敏感器（CCD）和微机电陀螺（MEMS）的特点,设计了利用CCD与MEMS陀螺组合测量弹目相对方位的方法。该方法以弹丸姿态运动方程为基础,根据弹丸全弹道下CCD的成像轨迹和MEMS陀螺测得的弹丸姿态角,计算得到了弹目相对方位参数。计算机仿真和转台试验结果表明,该方法能够较准确地测量弹丸与目标的相对方位,精度可达±0．4°。     

联合时延与多普勒频率的直接定位改进算法

针对传统两步定位算法中测量参数不能保证与真实位置匹配,导致信息损失,产生定位误差的问题,提出了一种联合时延与多普勒频率的直接定位改进(IDPD)算法。首先采用高斯最大似然估计器,将从数据中提取目标位置信息的问题转化为求解包含发射源位置信息的厄尔米特矩阵的最大特征值问题;然后利用矩阵转置后特征值相同这一性质进行简化运算;最后通过二维地理网格搜索以获取发射源的位置估计。较之传统的直接定位(DPD)算法,IDPD算法对信号无要求,且利用极大特征值作为网格点的代价函数,抑制了噪声的影响,提高了定位精度。仿真结果表明,IDPD算法在低信噪比条件下对目标位置估计误差在102 m量级,与DPD算法相比,定位精度提高了30%以上,更加逼近克拉美罗下界。     

单磁的弹丸滚转角测量与系统误差分析

针对高旋弹丸滚转角实时测量的问题,建立一种单磁的弹丸滚转角测量与误差分析方法。在弹丸发射前装订先验弹道的角度信息,通过时间匹配的方法获取实时的俯仰与偏航角数据;并结合地磁测量信息完成弹丸滚转角的实时解算。通过采用6自由度外弹道的蒙特卡洛仿真和多因素修正控制仿真的方法,完成弹丸在无控与修正状态的先验角度散布规律研究。在考虑时间基准误差的情况下,经系统误差建模与仿真得出,单磁的弹丸滚转角测量方法在无控和一次修正后的系统误差1σ下分别为小于2°和10°。仿真结果表明,基于先验角度信息的单磁弹丸滚转角测量方法可行,可以保证无控和一次修正后的滚转角测量精度。     

单轴旋转捷联惯导系统姿态和航向角在线组合校正

为了提高工作在水下环境下的单轴旋转捷联惯导系统的导航定位精度,给出了惯导系统姿态和航向角在线组合校正流程,提出了一种基于速度信息的旋转式捷联惯导系统二次对准方法.利用速度信息和Kalman滤波技术进行姿态和航向角误差最优估计,同时周期性转动惯性测量单元以提高系统的可观测性.计算机仿真和转台验证实验结果表明,系统经过二次对准后,后续纯惯性模式下的定位精度明显提高,仿真实验中定位误差由4.52 n mile减小为2.19 n mile,转台实验中定位误差由4.28 n mile减小为2.06 n mile.     

基于修正质点模型误差补偿的轨迹预估

针对修正质点弹道模型在旋转稳定弹大发射角发射时落点预测误差过大的问题.通过分析结果表明,主要误差来自动力平衡角与攻角间的偏差.为此,提出了带误差补偿的修正质点弹道模型,通过引入误差补偿系数提高落点预测精度.同时,设计了扩展卡尔曼滤波模型,实现了误差补偿系数的最优估计.利用卫星定位模拟器和接收机进行了半实物仿真实验.结果表明,过弹道顶点后落点预测误差小于20 m,能够满足旋转稳定弹二维弹道修正等应用需求.     

基于超声波与红外的AGV定位方法

以往的AGV(Automatic Guided Vehicle)多采用电磁感应技术、机器视觉技术和激光技术进行定位。其电磁感应技术更改路径困难;机器视觉定位算法复杂,实时性差;激光技术定位电路复杂,成本较高。为此,基于超声传感器设计了自动引导车辆的定位系统,提出了一种高精度测量超声信号传播时间的方法。该方法采用双超声发射传感器依照一定的时序进行工作,解决了信号相互干扰问题,在得到AGV位置信息的同时得到其姿态信息,简化了AGV的机械结构。设计了低噪声放大电路抑制噪声干扰;利用自动增益调整电路提高系统的测量精度;采用声速补偿方法消除环境温度变化对定位精度的影响。实验结果表明,该系统可以在300 cm×400 cm的范围内对AGV的车头和车尾精确、实时定位,定位精度达±3 mm。     

机载天文/惯性位置组合导航

为解决机载天文导航系统(CNS)的水平基准约束,实现机载天文/惯性位置组合导航,首先利用捷联惯导系统(SINS)姿态阵将天文观测坐标系下的高度角和方位角转换为导航系下的相应观测角,从而利用高度差法实现机载天文定位;为确保高度通道的可观测性,设计了气压高度表辅助的天文/惯性位置组合导航系统方案,用SINS、CNS及气压高度表冗余量测信息构成量测方程,采用Kalman滤波实现对SINS位置信息的估计。仿真结果表明,由于天文导航具有较好的定位精度,通过采用气压高度表辅助的CNS/SINS位置组合系统,有效消除了陀螺和加速度累积误差,提高了导航系统的整体定位精度。速度和姿态的估计协方差曲线收敛情况表明,位置组合的卡尔曼滤波对速度和姿态的估计也有一定效果。     

基于测距的地面网络化弹药节点自定位算法

分析了极大似然估计算法中测距误差对定位误差的影响,提出了基于LMS（最小均方差）的自适应滤波原理的测距误差修正的自定位算法. 利用极大似然估计法初步估计节点位置,并得到定位误差信息,建立测距误差矩阵并更新网络中的滤波参数,完成对网络中测距误差的抑制,从而优化节点定信息. 实验仿真表明,优化处理使定位精度得到提高. 结果表明算法适用于锚节点密度较小的、低信噪比的网络化弹药系统.     

一种基于泰勒级数多元变量展开模型定位算法

为了提高无线传感器网络节点定位精度,构建了增加未知节点与未知节点间的距离信息的泰勒级数多元变量展开定位模型.在对该算法的求解过程中,首先利用最大似然估计法得到未知节点的初始位置,再运用加权最小二乘法计算其最优值作为未知节点的估计位置.仿真测试了不同距离测量误差和已知节点数目对定位误差的影响,以及算法的累计分布函数.结果表明,该算法能够有效提高节点定位精度.     

基于多信息融合的移动机器人定位算法

为了提高机器人的定位精度,提出了一种基于里程计、单目视觉与激光雷达信息相融合的自定位算法.首先,由里程计推算出机器人在各个时刻位置的估计值;其次,在不同时刻计算出机器人摄像头与任意两个环境特征点的夹角变化,通过激光雷达获得环境特征点的距离和角度并利用扩展卡尔曼滤波算法与里程计的定位信息进行融合;最后,由匹配的环境特征对机器人的位置进行修正,得到精确的位置估计.实验结果表明,该算法在多转角、长距离的情况下取得了满意的效果,有效地提高了定位精度.     

多传感器网络中目标定位的改进算法

为提高多传感器网络中的目标定位精度,基于优胜劣汰的进化思想提出一种改进算法.该算法通过循环运算,剔除明显异常的测距数据后,再对目标点进行定位.首先利用最小二乘法,拟合出目标点的初始概位,然后计算各节点到初始概位的距离与测量数据的相对误差的绝对值及相对误差的平均值,判断该平均值是否达到某一经验值,若未达到经验值,则剔除相对误差最大的节点数据,再进行下一轮运算,直到平均值达到经验值,且确保节点数多于3时,此轮次中估算的概位坐标即为目标点坐标.Matlab仿真实验表明,本算法可有效地提高定位精度.     

机场净空智能监测仪测距和高程精度分析

为满足目前机场净空区障碍物测试需求,将电子经纬仪、激光测距仪和GPS的功能进行整合,研制智能化机场净空监测仪器。根据电磁波脉冲法测距原理以及实际采用的计数频率得出监测仪测距精度;通过对机场净空区内障碍物三角高程测量误差传播规律以及边长误差、垂直角观测误差、折光误差、仪器高及照准点标高的测定误差等各种误差的具体分析,并结合国内外民航组织机场净空区障碍物测量精度的要求,综合分析得出了监测仪高程精度要求。通过分析论证得出测距精度±0.5 m和高程精度±1 m的技术要求,为确定机场净空智能监测仪主要技术参数和选用相应仪器模块提供了理论依据。     

基于误差修正的混合无线移动定位算法

为了提高无线移动定位精度,提出一种基于最小二乘支持向量机修改误差的TDOA-AOA定位算法。该方法首先通过非线性学习能力强的最小二乘支持向量机对测量误差和NLOS误差进行修正,然后利用TDOA-AOA算法对移动端点位置进行估计,最后通过仿真实验测试LSSVM-TDOA-AOA的定位性能。仿真结果表明,LSSVM-TDOA-AOA提高了移动端点位置估计精度,定位误差明显低于对比算法,可以较好地满足实际无线移动通信定位要求。     

射程修正引信弹道辨识算法精度分析

研究用于射程修正引信的基于弹道上升段速度时间序列的弹道辨识算法精度.分析引起射弹散布的原因,选取初速和射角作为建立随机概率模型的初始参数.根据蒙特卡洛计算机模拟理论和方法,利用初始参数的随机值和弹道方程生成随机弹道作为实际弹道.利用弹道辨识算法对实际弹道进行辨识,比较辨识射程与实际射程得到弹道辨识算法误差.仿真结果表明,弹道辨识算法计算误差不大于0.1%.     

基于DV-Hop误差修正的煤矿井下人员定位算法

为了提高无线传感器网络的节点定位精度,提出了基于DV-Hop误差修正的质心定位算法.针对煤矿井下巷道的线型结构,首先提出信标节点以均匀间隔交叉分布的模型,再根据各个信标节点平均每跳的距离误差以及平均每跳的单位距离误差,对离未知节点最近的3个信标节点之间的距离进行2次修正,最后利用3圆交点的质心定位算法进行定位.仿真结果表明,该算法比目前的定位精度提高1m左右,比较适合煤矿井下这种特定的线型结构.     

基于PSD和光源调制的合作目标位姿探测方法

空间目标的相对位置与姿态探测是航天器对接领域的研究重点,探测方法主要分为遥测法和光学测量法两大类.其中,后者依靠其速度快、稳定性高、信息量大等优势,成为了近距离位姿探测的主要方法.我们通过双目视觉模型可计算出空间合作目标上特征光点深度信息,再根据特征光点间已知的结构、尺寸等约束信息,实现对目标姿态的解算.本文依据PSD相较于CCD和CMOS传感器,有无需图像特征提取过程、响应速度快、位置分辨率高等优势,且双目立体视觉系统的仿生学结构可直接获取到探测目标的深度信息,提出了采用双PSD视觉模型,并配合特征光点的亮度与顺序联合调制实现对空间合作目标的位姿探测方法.实验结果表明,当光标靶姿态调整±30°时,系统的平均测量误差为2.541°,当姿态角小于15°时,俯仰角和偏航角的平均偏差分别为0.923°和0.563°;大于15°时,受限于光源发散角度的影响,俯仰角和偏航角平均偏差分别增加至4.566°和4.106°,系统能够快速、稳定解算光标靶的空间位姿.     

目标飞行不变量和方位支援的仰角参数估计方法

针对单站观测系统的目标角度跟踪问题,提出了一种基于单站目标飞行平面的二面角不变量和方位序列支援的仰角参数估计方法。根据推导出的二面角关系,利用纯方位序列计算出目标在平面上投影的航向角,可方便地解出目标运动平面的水平补角和二面角,最后给出目标仰角序列的预测公式并分析了方位噪声对仰角误差的影响。该方法较好地解决了单站纯角度观测的非线性问题。仿真实验表明：估计的目标运动的不变参数效果好,仰角预测序列精度高。     

一种基于核方法的无线传感器网络定位算法

无线传感器网络（WSN）作为一种新兴的分布式网络技术,被认为是21世纪改变世界的十大革新技术之一。定位是无线传感器网络的重要支撑技术之一,实现传感器节点自定位是提供监测目标位置信息的必要条件。而实现高效、可靠、准确的节点定位对目标跟踪具有重要意义。不幸的是,环境噪声使得节点的定位精度降低。基于此,该文提出一种基于核方法的无线传感器网络定位算法。实验表明,在WSN中通过采用卡尔曼滤波的核方法定位算法,一定程度上减少了随机噪声对节点定位精度的影响,有效的降低了系统定位误差,实现一定程度的抗干扰。     

基于RSSI测距的井下人员区域定位算法

在煤矿井下人员定位系统中,常用的是基于无线传感器网络的定位方法,其中最适合实际应用的是基于接收信号强度指示(RSSI)的定位方法.为了进一步提高定位精度,针对煤矿井下特殊的巷道结构和复杂的电波传播环境,首先提出信标节点均匀间隔交叉分布模型.然后根据已知信标节点精确位置求得定位区域内RSSI测距误差的权值,通过引入比例调整因子、距离修正因子和差分平均因子,对目标节点的测距误差进行修正,获得区域内信标节点与目标节点之间较精确的距离量,最后利用加权质心定位算法对目标节点进行定位.仿真结果表明,该算法能够有效的提高目标节点的定位精度,尤其在沿巷道走向的水平方向上比其竖直方向的精度更高,该方法更适合煤矿井下特定的线型结构环境.