线结构光多传感器三维测量系统误差校正方法

针对线结构光多传感器三维轮廓测量系统中多传感器坐标系统一误差及线结构光带特征平面方程求解误差的校正问题,应用一种可进行特征点多分辨率提取的平面靶标,选择两传感器共同测量范围内部分特征点作为参考点,应用迭代求解最近临点算法,求解两标定坐标系精确统一的参数,实现多传感器测量系统中两坐标系统一误差的校正.提出了一种带参数的线结构光带图像特征点亚像素提取算法,通过参数设置改变线结构光带特征平面的位置,对线结构光带特征平面方程求解误差进行校正.实验结果表明,误差校正算法精度高、重复性好,确保测量系统可以获得复杂型面物体高精度的截面测量配准数据.     

海洋水文气象观测设备误差校准算法研究

为了提高海洋水文气象数据采集精度,需要对观测设备获得的数据参数进行误差校准标定。本文分别对分段线性化算法、最小二乘法的曲线拟合计算方法和样条函数分段三次多项式算法进行对比分析,最终将通过所有误差标定点且标定点处曲线光滑连续的样条函数分段三次多项式曲线拟合法,作为标准数据与观测数据进行误差校准标定的基本方法。通过实验对比分析,三次样条函数分段拟合误差标定法能够降低数据测量误差,保证观测设备获得较为准确、可靠的数据参数。     

梯度下降法标定三轴加速度计研究

三轴加速度计精度在出厂时即伴随着工艺流程中积累的误差,大多数情况下加速度计所测得的值都跟实际值有所差别,利用机器学习中的梯度下降法对加速度计的参数进行标定,实验结果误差与其他主流算法相比不相上下,程序简单快捷,更可作为辅助算法加入到标定流程中。     

梯度下降法标定三轴加速度计研究

三轴加速度计精度在出厂时即伴随着工艺流程中积累的误差,大多数情况下加速度计所测得的值都跟实际值有所差别,利用机器学习中的梯度下降法对加速度计的参数进行标定,实验结果误差与其他主流算法相比不相上下,程序简单快捷,更可作为辅助算法加入到标定流程中。     

基于DSP时钟抖动测量系统的研究与实现

介绍了一种基于DSP技术高精度抖动测量系统的实现方法,以DSP系统作为抖动测量系统的信号处理和控制的核心,该系统利用多相位数据转换跟踪环的方法可以对抖动进行高精度测量。系统设计方法是基于一种系统级电路,通过DSP算法模型和抖动误差的推导完成对系统的定制。利用Matlab可以进行仿真和验证。在采样周期相同的情况下,此种方法的测试精度相对于传统的模拟测量方法和单相位测量方法的测试精度提高很多(均方根误差最大时,只是传统方法的方根误差的1/6)。而且测量精度非常稳定,操作也很简单。     

基于激光点云特征的LiDAR-GNSS/IMU联合自动标定方法

车载多线激光雷达与GNSS/IMU系统间的数据融合可以提高智能驾驶定位系统的精度，两传感器间外部参数的标定是完成数据融合的前提.针对车辆传感器间外部参数手动测量困难、标定自动化程度低的问题，提出了一种不依赖标志物的自动标定方法，首先构建线、面两类特征点云地图并采用闭环约束减小累积误差，对两类点云地图分别提取面特征体素和线特征聚类，并将每一激光帧中的激光点与面特征体素和线特征聚类进行关联，结合基于运动标定的约束，构建最小二乘问题优化求解外部参数，最后通过实车实验验证了所提出算法的有效性和鲁棒性.     

幅相联合处理算法的分析和实时实现

针对多种接收相参处理法对改善因子的限制 ,提出了一种全新的幅相联合处理算法。介绍了该算法的数学分析 ,计算仿真 ,数字信号处理器 (DSP)实时实现方法。该算法分别通过卷积和相关提取不受发射脉冲随机初相、振幅、脉间频率抖动影响的幅度分量和相位分量 ,再联合成新的相参复信号。这个联合信号具有幅度、相位时间一致性好 ,便于用DSP实时实现的优点。理论分析和实际测试表明 :该算法的改善因子性能大于 5 5 d B。该算法的应用使某非相参雷达的杂波中可见度性能提高 10 d B     

RANSAC算法在线结构光视觉测量系统中的应用研究

针对线结构光视觉测量系统中参数标定易受噪声和亮度突变等因素的影响,而传统算法难以拟合包含异常值点云的问题,在现有标定方法的基础上,提出了一种基于随机抽样一致性(RANSAC)的改进算法拟合光平面参数。随机选取三个点云数据拟合光平面,选择阈值并统计在此平面上的内点数量,多次重复求得包含最多内点的平面,并以这些内点以特征值法进行平面拟合得到所求平面方程。实验结果表明,与最小二乘法相比,该方法可以很好地适应标定过程中出现的误差和异常值的情况,稳健地估计平面参数值,从而进一步提高线结构光参数标定精度。     

基于复影响系数的载重轮胎动平衡机标定算法

动平衡是检测轮胎质量的重要技术指标．研究了载重轮胎动平衡检测设备的核心技术,即系统参数标定算法．针对轮胎一轮辋．主轴动力学系统的复影响系数方程,提出了基于最小二乘的标定算法来解算影响系数．验证实验中在轮辋上安装砝码,来检测参数标定精度,其质量计算误差在±1％的范围内．与传统的参数标定方法相比,本算法能够更有效地消除系统误差的影响,求解得出的影响系数方程能够更准确地表征轮胎不平衡质量与主轴支承振动信号间的对应关系．     

随机抽样一致性算法在线结构光视觉测量系统中的应用

针对线结构光视觉测量系统中参数标定易受噪声和亮度突变等因素的影响,而传统算法难以拟合包含异常值点云的问题,在现有标定方法的基础上,提出了一种基于随机抽样一致性(RANSAC)的改进算法拟合光平面参数。随机选取三个点云数据拟合光平面,选择阈值并统计在此平面上的内点数量,多次重复求得包含最多内点的平面,并以这些内点以特征值法进行平面拟合得到所求平面方程。实验结果表明,与最小二乘法相比,该方法可以很好地适应标定过程中出现的误差和异常值的情况,稳健地估计平面参数值,从而进一步提高线结构光参数标定精度。     

一种改进的磁共振并行成像k空间数据采集算法

为进一步缩短磁共振成像时间,改善图像质量,提出了一种改进的有限脉冲响应(FIR)GRAPPA算法.与传统的权重固定的FIR GRAPPA算法模型相比,该算法考虑了相位方向的变化,包含更多的k空间数据且更符合并行成像数据拟合的物理过程.为验证该算法的有效性,对人体心脏和大脑图像的原始数据分别进行仿真实验,得到了在较大加速因子下的重建图像及均方误差.与传统的GRAPPA算法及其他改进的GRAPPA算法进行比较,结果发现,利用改进算法重建的图像更清晰,均方误差更小.因此,本文提出的改进GRAPPA算法有效可行.     

一种结合遗传算法和LM算法的摄像机自标定方法

提出了一种遗传算法和LM算法相结合的摄像机自标定方法。首先利用遗传算法获得若干组摄相机内外参数的初始值,接着利用LM算法对每一组参数进行优化,然后选取映射误差最小的那组参数。如果这组参数的映射误差满足要求,则将这组参数作为摄相机标定的最终结果;否则利用遗传算法对刚才得到的若干组参数进行交叉和变异操作,再利用LM算法优化每一组参数,直至映射误差满足要求。最后将摄像机标定结果用于视差估计,以判断标定结果的正确性。实验结果表明,提出的结合LM算法和遗传算法的摄像机自标定方法是正确有效的。     

基于定时-相位联合估计的CPM并行同步算法

针对连续相位调制(continuous phase modulation,CPM)信号非数据辅助算法同步精度差问题,提出了一种基于定时-相位联合估计的低复杂度并行同步算法.采用非数据辅助方法从离散域分解CPM信号,推导新的相位偏移误差估计公式,根据定时-相位联合似然函数,利用误差估计方法相似形式,设计了一种适用于CPM信号的并行同步方案.该方法在低信噪比条件时对似然函数进行近似,从而减少同步参数对同步性能影响,通过引入双同步精度源,迭代求取相偏估计最优解,提高非数据辅助算法同步增益.仿真结果表明,并行同步算法与直接联合算法相比,以较低系统复杂度代价获得同步性能提升,在低信噪比环境下,性能逼近修正克拉美罗限.     

采用单点源和螺旋轨道扫描标定MicroSPECT系统

为获得高品质图像,对显微单光子断层成像(MicroSPECT)的系统几何参数进行准确测定。提出了采用单点源和螺旋扫描轨道标定针孔MicroSPECT系统几何的方法,并通过数学推导证明了该方法可以获得唯一正确的标定结果。建立了5组不同参数的MicroSPECT系统模型,用Monte Carlo方法产生标定实验数据,并采用该方法分别进行了相应的标定实验。结果表明:对焦距的标定误差约为0.4mm,对其他长度量的标定误差约为0.1mm,对角度量的标定误差约为0.1°。该方法仅需单个点源即可完成系统标定,因而简化了标定实验步骤。     

MEMS陀螺仪的一种新颖高精度标定算法研究

为了提高微机电系统(microelectro mechanical systems,MEMS)陀螺仪的测量精度,分析了MEMS陀螺仪的静态误差,建立了MEMS陀螺仪的输出模型和标定原理,提出了一种新颖的加权递推最小二乘标定算法,该算法可对MEMS陀螺仪进行高精度的标定,并对低精度MEMS陀螺仪给出了有效自适应滤波处理方法?通过大量实验数据分析表明,利用提出的标定算法,误差补偿后的MEMS陀螺仪性能得到了显著的提高?     

基于混合优化算法的关节臂式测量机参数标定

为进一步提高关节臂式坐标测量机等高机动性精密测量设备的测量精度,使用D-H矩阵法建立其关节坐标转换数学模型并据此推导出参数误差模型.针对非线性多参数标定问题,通过变换分析消除了最小二乘法求解时矩阵中的冗余参数,降低了计算的复杂性.设定判定准则并实现最小二乘法和模拟退火算法的混合,提出了一种基于混合优化算法的参数标定方法,解决了LM算法的初值设定和SA算法的搜索效率逐步降低的问题.实验结果表明:关节臂式测量机参数经混合优化算法标定后,参数的误差范围有了显著的缩小,单点重复性误差的平均值减小了1.746 mm,长度误差的平均值减小了0.941 mm,测量误差得到了进一步的抑制.     

基于聚类的PCA和GRNN的CSI指纹定位算法

针对多径效应影响指纹定位算法中定位精度的问题,提出了一种基于聚类的主成分分析(principal compo-nent analysis,PCA)和广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的信道状态信息(channel state information,CSI)指纹定位算法.离线训练阶段,利用中值滤波对CSI幅值进行去噪,并利用线性变换校准CSI相位,将处理后的幅值和相位作为原始联合指纹,利用改进的K-means算法将各个参考点的联合指纹集划分成多个子数据集来描述位置的多径特性,通过高维数据的PCA算法提取子数据集的特征以减少冗余信息、提高不同位置指纹的区分性,最后利用特征指纹训练GRNN模型.在线阶段,利用训练好的GRNN模型对在线测量的CSI数据进行目标对象的位置预测.实验结果表明,该算法可有效反映出位置的多径信息,且与CSI-MIMO,DeepFi和CSI-PCA相比,在定位精度方面有明显的提升.     

光纤中超连续谱产生的理论与实验研究

光谱超连续展宽 (SC)在光通信中有重要的应用。对色散位移光纤 (DSF)中 SC的产生及泵浦和 SC光纤参数对SC特性的影响进行了理论与实验研究。结果表明 :在 DSF中 ,SC的产生是自相位调制、四波混频、交叉相位调制效应综合作用的结果 ,其中自相位调制效应起先导作用。泵浦脉冲的波长与光纤零色散波长之间的距离影响 SC的宽度和平坦性。获得的 10 GHz的最宽 SC谱达 80 nm ,获得的平坦度 3d B的 SC谱宽度达 2 0 nm。采用光纤光栅进行了 SC谱平坦处理 ,使 SC谱的平坦度提高了至少 8d B。     

两种迭代最小二乘相移算法的比较

健壮有效的相移算法是干涉图处理中一个非常关键的技术。相位值自动标定算法可以消除移相误差,因此得到了广泛关注和应用。其中Kong-Kim算法和基于一阶泰勒级数展开式的迭代最小二乘算法是两种非常优秀的算法。现用模拟和实测数据对这两种算法进行了分析比较。     

基于圆形阵列标定板的张氏相机标定法

提出了一种基于圆形阵列标定板的张氏相机标定法.利用大恒水星系列相机对不同方向和不同姿态的圆形特征标定板进行20次拍摄,并利用亚像素边缘检测算法对图像视野中的特征进行边缘检测;接着对得到的边缘封闭的特征分别进行圆度、偏心率和凸度的条件限制,提取出图像中符合要求的圆形特征;最后通过标定板上圆形特征的圆心像素坐标与世界坐标的对应关系来进行相机标定.实验结果显示,圆形特征的圆心坐标平均重投影误差在0.007个像素以内,表明了该算法的可行性.