使用单点定位误差补偿提高姿态测量精度

提出采用补偿单点定位误差的方法提高GPS姿态测量系统的精度。介绍GPS姿态测量系统的直接计算法,然后采用Z变换增强FASF算法求解载波相位整周模糊值,最后给出了采用补偿单点定位误差的GPS姿态测量系统的系统流程和计算机实验结果。实验表明,提出的方法可有效地提高姿态测量系统的测姿精度。     

导引头性能对拦截战术弹道导弹制导精度的影响

针对末制段采用直接碰撞动能杀伤技术的拦截弹拦截战术弹道导弹（TBM），分析了导引头分辨率、帧频和测量噪声等主要性能参数对制导精度的影响。在拦截弹弹道修正和姿态控制规律的基础上，考虑拦截弹与TBM的初始位置偏差，弹道修正发动机推力偏差和制导控制延迟因素，完成了导引头不同性能参数条件上拦截弹拦截TBM制导精度的六自由度Monte-Carlo仿真计算，根据对仿真结果的分析，给出了直接碰撞动能杀伤方式下的制导精度与导头性能参数之间的约束关系。     

跳远教学中提高助跑起跳准确性的几种方法

对如何提高跳远助跑准确性进行了分析研究，解决了几个关键技术问题，给出了若干练习方法。     

滑动轴承动静态测试精度分析

受传感器和仪器仪表测量精度的影响，在测试滑动轴承的静态参数和动态系数时会引入一定的测量误差，为了对影响这一测量误差的随机因素进行分析，采用随机误差分析理论建立了滑动轴承的载荷量系数及动力学系数的随机误差模型，并分析了影响测量误差的随机因素，最后给出了这一特定测试系统的轴承载荷量系数和动力系数的测试随机误差。     

触发方式对低速相机采集图像时间准确度的影响

针对使用低速相机连续采集高时间精度图像序列的需求,系统地研究了3种典型相机触发模式（硬件触发模式、软件触发模式、连续采集模式）下,低速相机采集图像序列时间精度、误差的大小以及误差规律.基于高精度时间光编码技术,对各种触发模式下采集的单张图像进行时间编码,从而获得了采集每张图像的准确时间,计算不同触发方式下得到的图像采集时间间隔与标准时间间隔之间的误差（走时误差）.实验结果表明:软件触发的图像序列精度较差,走时误差值为32.2 ms,硬件触发与连续采集模式下图像序列的时间精度高,走时误差值均分布在±0.1 ms范围内,稳定性好.对于对时间精度要求较高的实验,在实验过程中应尽量选取精准的触发模式,即硬件触发模式或连续采集模式.      

叙述性偏好法实验的有效样本量模型框架

叙述性偏好法(SP)是一种通过实验设计研究人们偏好的方法,通常结合离散选择模型估计参数.针对SP实验设计缺乏足以得到准确参数估计的有效样本量的问题,提出一个易于操作、更加全面的SP实验有效样本量估计方法框架,实现通过一个线性模型来估计实验所需的有效样本量.应用该框架开展实证研究,发现要素的数量、要素水平的数量、参数的尺度、样本量以及实验设计策略都对参数的准确性产生显著的影响,得到3种设计策略下的有效样本量估计模型.以此为基础,提出SP实验设计的实践原则.     

基于AUV的航迹追踪自适应UKF算法

无迹卡尔曼滤波算法(UKF,unscented kalman filter)是一种常见的(AUV,autonomous underwater vehicle)加权统计线性回归航迹追踪算法,其算法冗余度低于(EKF,extended kalman filter)、(PF,particle filter)及(PSO,particle swarm optimization)等数值优化算法,且算法效率较高。然而,UKF控制算法中的系统采样时间间隔通常会被设置为常数,由此可能会产生预测值的误差累积,从而影响导航预测结果的精度。因此,笔者提出了基于AUV的航迹追踪自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF,adaptive unscented kalamn filter algorithm),以期降低预测算法的累积误差。该预测方法依据标准UKF算法的原理,通过构造相应的约束、判断与反馈机制,调整系统状态方程中每一步的采样间隔t,从而提升算法的航迹追踪精度并减少过程噪声及传感器噪声对预测过程的影响。最后,通过仿真实验与结果对比,近一步验证了之前所提出的设想。     

基于编码调制视觉诱发电位脑机接口滤波算法的性能比较

脑机接口(brain-computer interface,BCI)的分类性能一定程度上取决于对脑电信号的预处理方法,这项研究提出了一种空域时域滤波的预处理方法,以解决人类视觉系统中的潜伏延迟对编码调制视觉诱发电位(c-VEP) BCI的目标识别性能的影响。基于一个平均信号和单次试验信号之间的最小均方误差(the least mean square error,LMSE)创建时域空域滤波器,并且通过最小绝对收缩和选择算子(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)将稀疏约束应用于滤波器的权重系数,并用模板匹配法来对目标进行识别。将算法应用于由63比特的M序列及其循环移位序列调制的16个目标的c-VEP BCI,并与通用的空域滤波算法典型相关分析(CCA)及空域时域逆滤波算法进行比较。结果表明本研究所提出的算法在分类准确率方面优于其他两种算法。     

基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法

针对虹膜质量评价指标单一或过多的情形, 提出一种基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法. 首先对虹膜图像进行粗质量评价, 筛选掉大多数不合格的较差质量图像; 然后对虹膜图像进行精质量评价, 选用3个较重要的指标得出指标值; 最后结合BP神经网络融合精质量评价指标进行图像质量的最终评价. 在JLU-6.0虹膜库中进行验证, 并与其他算法进行对比测试, 测试结果表明, 该算法能保留较多的有效虹膜图像, 且分类精确度较高.     

风扇叶片外物撞击监测识别试验

为开展基于非接触叶尖振动测量的风扇叶片外物撞击监测识别技术研究,设计搭建了风扇叶片外物撞击监测识别试验平台,开展了不同弹体质量、发射速度、风扇转速等工况下的外物撞击试验.利用高速摄像机对外物撞击识别结果进行了检验,初步给出了外物撞击判定准则.分析了不同弹体质量、转速条件下系统识别准确率的差异,以及不同撞击因素与叶尖振动之间的定性规律.分析得出:外物撞击监测识别系统能够准确识别出撞击事件以及撞击叶片编号;风扇转速在1 800～4 000 r/min范围内,当弹体质量大于2.90 g时,系统的识别准确率达到了100％,这为后续建立外物撞击智能监测识别方法提供了重要的试验数据和依据.