捷联惯组稳定性测试数据时间序列建模分析

随着时间的推移,部分捷联惯组参数的稳定性会发生比较明显的变化。为解决此问题,提出了捷联惯组测试数据的小样本等时间间隔二次修正插值法,以此来构建大样本容量时间序列。在此基础上,通过ARMA时间序列建模的方法来研究捷联惯组误差系数的变化情况,并验证其在捷联惯组测试数据建模分析中应用的有效性。     

捷联惯导一种优化的惯性系粗对准方法

：捷联惯导初始对准在载体基座晃动比较强烈的情况下,陀螺仪与加速度计在的输出数据无法直接用来计算姿态矩阵,研究了一种优化后的惯性坐标系粗对准算法。算法应用惯性凝固方法通过利用重力加速度信息,将捷联惯导姿态转换矩阵分解为4个矩阵来求取,通过对所求出的姿态信息阵进行优化,有效抑制了加速度计的测量噪声,使捷联转换矩阵的求取准确度更高。理论分析和仿真表明,该方法能很好的解决捷联惯导在晃动下的粗对准问题。     

VC环境下捷联惯导仿真平台的开发

文章针对捷联惯导系统的算法,在VC环境下,介绍了一种捷联惯导仿真平台的搭建方法。平台由飞行器的轨迹模拟、惯导解算、导航数据演示等三个部分组成,轨迹仿真与解算结合,完成导航软件的测试与算法的误差分析,实现仿真功能。     

基于曲率分析地图匹配的车载组合导航研究

为了提高车载导航的自主性和精度,针对捷联惯导的特点,设计了一个基于曲率分析的地图匹配算法。然后应用该地图匹配算法对基于捷联惯导/地图匹配/里程仪的车载组合导航进行了研究。推导了捷联惯导系统的误差方程和里程仪的误差方程。并在此基础上建立了捷联惯导/地图匹配/里程仪组合系统的卡尔曼滤波方程。通过仿真分析,表明应用该地图匹配算法的组合导航系统可以有效地减小误差,实现车载自主导航。     

基于双系统思想的船用捷联罗经系统算法

为了消除运动加速度对捷联罗经系统精度的影响,提出一种基于双系统并行计算思想的捷联罗经系统算法.由于捷联系统使用数学平台替代物理平台,在计算捷联罗经系统的同时并行计算另外一套捷联惯导系统.使用只含低频振荡误差的惯导速度与多普勒计程仪所提供的外速度信息进行一定的综合处理,即可去除多普勒计程仪(DVL)的高频速度误差.优化后的DVL速度即可差分计算出载体的运动加速度,消除运动加速度对罗经系统的影响.采用实际航行试验数据对该算法进行数据仿真,结果表明:提出的算法可以有效地提高捷联罗经系统的姿态精度.     

基于Simulink与M语言的捷联惯导系统仿真方法研究

在研究捷联惯导系统的导航解算算法时,经常需要对算法进行仿真以测试算法的性能.比较研究了在Matlab中实现捷联惯导系统仿真的两种方法:一种是采用M语言编写各功能函数,通过函数调用的方式实现捷联惯导系统的仿真;另一种是采用Simulink模型与M语言结合的方式实现捷联惯导系统的仿真.分别用这两种方法进行了1 h的导航解算仿真,仿真结果表明,这两种仿真方法均具有很高的仿真速度和仿真精度,都能满足工程应用的需要,与第一种方法相比第二种仿真方法可以方便地设定仿真时间、惯性测量组件的采样频率,也可以在仿真中暂停或停止仿真,具有更好的可操作性.     

微惯性测量组合算法的优化

阐述了MIMU(micro—inertial measurement unit)定位定向系统原理．引入了四元数三阶泰勒展开递推式作为捷联惯导系统的姿态更新算法，并用程序进行算法仿真，为改进捷联惯导系统算法提供了参考依据。     

VC环境下捷联惯导模拟器的开发

以捷联惯导系统为基础，在VC编译环境中，设计出可以模拟多种环境扩展性较强的模拟器，完成了对捷联惯导系统各种状态下的模拟，包括捷联惯导解算、传感器误差设置与测试、航迹状态设置等，为相关导航系统算法的验证提供了数据源．     

捷联惯组振动模糊控制方法

为了提高处于导弹复合动态环境中捷联惯性测量组合(Strap-down inertial measurement unit,SIMU)的输出精度,且针对磁流变弹性体强非线性和滞回性的特点,该文设计了模糊控制方法对捷联惯组进行减振。该控制方法根据开关控制的经验制定模糊规则,通过改变励磁线圈的电流来改变磁场,自动调节磁流变弹性体的刚度和阻尼,从而控制惯组振动响应以达到提高捷联惯组输出精度的目的。仿真结果表明,该控制方法的效果优于开关控制,解决了捷联惯组减振系统的刚度和阻尼难以实时精确控制的难题。     

基于LS-SVM的捷联惯组误差系数预测

针对目前小样本容量的捷联惯组误差系数预测精度不高的问题,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)对捷联惯组误差系数进行了预测研究,并以某型捷联惯组的某项陀螺漂移误差系数的历史数据为例进行了预测.结果表明,最小二乘支持向量机具有优秀的小样本数据学习能力和预测能力.     

基于线性矩和小波变换的医学图像特征提取

应用小波矩作为图像特征量以及小波变换进行医学图像的自动特征提取,利用小波变换对线性矩进行分析,提取图像的各分辨率下的小波系数经快速傅里叶变换作为特征。使计算量和数据量大大减少,为特征的选取带来方便。矩特征由于其良好的稳定性、抗噪性和旋转不变性在图像识别中受到了广泛的关注和应用。由小波矩来构造目标的旋转不变性的特征,可以克服传统矩的弊端,又具有旋转不变性的特征。     

基于动态结构保持主元分析的故障检测方法

为充分利用表征过程运行工况的数据特征信息,提高化工过程的故障检测性能,提出一种基于动态结构保持主元分析(DSPPCA)的过程故障检测方法。首先对原始数据采用变量相关性分析建立自回归模型,构建包含动态特征的数据集,进一步综合考虑主元分析法(PCA)和局部线性嵌入(LLE)流形学习算法中数据点之间的近邻关系,融合得出新的目标函数,同时,运用局部线性回归的方法获得高维样本的嵌入映射,特征提取后在特征空间和残差空间分别构造监控统计量进行故障检测。Swiss-roll数据集的降维结果及TE过程的仿真研究结果表明,DSPPCA算法可以取得较好的特征提取效果,具有较高的故障检测性能。     

一种基于核最大间距准则改进的特征提取方法

针对非线性特征提取问题,基于核最大间距准则(KMMC),提出一种新的特征提取方法,即一组具有统计不相关性的最优核鉴别矢量集的简单计算方法.与原KMMC特征提取方法相比,新的特征提取方法消除了最优核鉴别矢量间的统计相关性,提高了特征提取的有效性.通过在ORL人脸库和YALE人脸库上进行试验,结果表明提出的特征提取方法在有效性方面整体上好于原KMMC特征提取方法和常用的核主成分分析(KPCA)法.     

基于信息熵度量的局部线性嵌入算法

针对局部线性嵌入算法使用欧氏距离计算非对齐样本相似性时, 受数据位置差影响较大, 导致度量精度较低, 影响算法特征提取精度的问题, 提出一种基于信息熵度量的局部线性嵌入算法. 首先利用信息熵统计样本特征间的混乱程度, 提高划分局部邻域的准确性; 然后建立局部重构模型, 挖掘出流形的本质结构; 最后利用局部结构构建低维重构模型, 以获得样本的显著特征. 通过在轴承数据集上的实验证明了该算法在特征提取方面的有效性.     

一种适于虹膜识别的特征提取算法

为克服现有基于线性变换特征提取方法中基向量非动态和参数需指定的缺陷,分析了虹膜的几何特征和识别原理,提出用独立成分分析ICA（Independent Component Analysis）方法进行虹膜特征提取,最大限度地去了除虹膜特征空间的冗余,克服了传统线性变换特征基向量非动态的缺陷;用BP（Back Propagation）神经网络进行虹膜分类,实现特征的降维和有效表示,并在自主研制的JLU-IRIS虹膜图像库中进行小样本空间实验。结果通过三种不同的识别率100%,96.5%和92.5%,表明了该算法的正确性和有效性。     

基于向量空间模型的中文网页主题特征项抽取

为解决中文网页主题特征项抽取不精确的问题, 对中文网页的主题特征项抽取算法进行了研究。网页的主题特征项抽取是主题网络爬虫进行网页相关度计算的基础, 结合主题网页的二分类情况对目前常用的文本特征项加权方法TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)进行了改进, 在此基础上结合网页的半结构化特征, 综合考虑特征项的位置信息及其包含的信息量, 提出了一种线性特征项加权计算方法。经实验验证, 该方法可有效提高主题网页的召回率和准确率。     

基于EMD和SVD特征提取的通信辐射源个体识别方法

为改善通信辐射源指纹特征提取算法抗噪声及干扰能力差导致的对通信辐射源个体分类识别率低和稳定性差的问题,提出了一种基于经验模态分解和奇异值分解特征提取的方法.通过对信号进行经验模态分解,来克服噪声对指纹特征提取的影响,经希尔伯特-黄变换和奇异值分解实现对通信辐射源信号的指纹特征提取,结合支持向量机算法完成对通信辐射源的个体识别,从而提高了分类识别的正确率,经过对4类辐射源信号的实验验证表明识别效果具有明显提升.     

砂轮磨削过载判据及其快速诊断

基于对砂轮磨削过程中声发射信号的采集,研究了2种砂轮磨削过载判据的特征量提取方法,并提出了评价砂轮磨削过载判据的主要指标即灵敏度、稳定性和算法效率.通过选取合理的采样率与处理间隔,分析比较了2种信号处理方法对砂轮与工件过载的识别效果.结果表明,所提出的信噪特征比方法提取的特征量具有稳定性好、灵敏度和算法效率高的特点,且可以对过载点实现预判,可作为优先选择的磨削过载判据.     

基于特征匹配的交通标志识别算法

智能交通系统（ITS）是当前研究的热点,而在ITS中的关键技术之一就是交通标志的特征提取技术.针对交通标志的特征提取,提出利用尺度不变特征变换（SIFT）算法提取交通标志的点特征,采取最小距离分类器对特征向量进行分类,并通过Matlab、仿真验证实验结果,结果表明能够较好地检测出交通标志的特征.