Optimal Nonlinear Filter for INS Alignment

IntroductionKalman filtering(KF) is a popular tool for solvingestimation problems,but its optimality heavilydepends on the model linearity.Although KF canbe extended to extended Kalman filtering(EKF)for nonlinear systems,its performance relies onand is limited by the model linearization. Forhighly nonlinear systems,linearization may causevery large model errors that may even result indivergence of the filtering process. Despite themany papers on nonlinear filtering theory,theimplementation…     

信息融合技术与引制一体化设计方案

采用一种INS/GPS组合导航系统与引信导引头的信息融合技术 ,来控制导弹的飞行与起爆。从信息融合角度出发 ,利用引信导引头信息与导航信息的融合、分散化滤波技术 ,提供一种准确、及时、有效的设计方案     

室外移动机器人仿真试验系统的研究

本文研究了四轮结构汽车的车体动力学模型，包括运动模型、方向系统模型和速度系统模型，根据室外移动机器人的研究的特点，设计并实现了室外移动机器人仿真试验系统。该系统在设计上完全采用真实的接口，车体模型仿真真实车辆，使得上层算法程序能够“透明”地控制仿真车体而不作特别的区分。该系统采用面向对象的设计方法，有较好的扩充性，能够适用于各种车体模型。实验证明，该系统仿真结果可信度高，与实际结果吻合度好，做到了实时仿真，为移动机器人的研究提供了灵活方便的试验平台，起到了积极的作用。     

福州深水港建设问题探究

处在四周由中低山环抱的福州盆地内的马尾港.避风防浪条件较好,又靠近福州市区,且淡水资源丰富,但扩建马尾港为深水港主要有三大不利条件:其一,它是福州盆地内两个最大的沉积区之一,从历史到现在,“港湖”的深广度都是在不断淤浅和缩小;其二,通海航道有六处碍航浅滩(拦门沙),前后两者均难以根治;其三,港区沿岸陆域狭窄,扩建大吨位码头,后方用地有限,相比之下,如在松下海港建大吨位的福州深水外港,其水陆条件则大大优于马尾港,若将马尾港与松下港结合,相辅相成,可形成一个内外港配套的整体,产生更大的效益。     

向人脑学习的UCAV认知导航航迹规划研究

认知导航是支撑无人作战飞机自主飞行的重要导航方式,智能在线航迹规划是认知导航亟待解决的热点问题。为满足无人作战飞机的自主飞行能力需求,从"向人脑学习"的角度提出了无人作战飞机认知导航航迹规划新技术。首先分析了无人飞行器在线航路规划技术的研究现状,指出了其存在的主要问题,总结了技术发展趋势;其次针对当今在线航迹规划技术难以解决的环境/任务智能自适应问题,提出了"向人脑学习"的仿生航迹规划新方法,阐述了新方法的基本内涵与认知循环,明确了认知导航航迹规划的主要功能;最后对认知导航航迹规划的各项关键技术进行了剖析,指明了需要克服的难题。     

利用包裹体评价石英脉的含金性

以湘西金矿外围(东部)脉石英为例,研究了包裹体的气、液相成分特点,提出包裹体中的CO_2,HCO_3~-,CO_2/H_2O,HCO_3/Cl~-离子总浓度(ΣI)可作为评价石英脉含金性的标志,并总结出石英脉含金性评价的矿物学特性,预测了外围四个工作小区的成矿远景。     

基于置信度加权的INS／BD／GPS组合导航信息融合

针对联邦卡尔曼滤波算法存在的不足,将标准卡尔曼滤波方法和置信度加权方法相结合,应用于组合导航系统.该方法利用了自适应神经网络模糊推理技术非线性、快速实时、自适应学习的优点,将滤波器的输出数据进行置信度判别,得到各个子系统加权值,最后进行加权融合得到全局输出.仿真结果表明:基于ANFIS神经网络置信度加权的组合导航信息融合技术在一定程度上抑制了数据的发散,提高了导航精度.     

用于移动机器人导航的多超声测距系统软硬件设计

本文给出了移动机器人导航系统中超声测距系统软硬件设计，包括测距数据的获得及通讯等，经在ＴＩＴ－１型移动机器人上实验验证，测距距离（０．３～５）米，精度±４厘米，可以满足移动机器人室内环境导航的要求．     

视觉导航的多尺度全方位时空图象综合理解方法

本文提出基于全方位时空图象的多尺度视觉导航方法。其基本思想是根据具体视觉任务（道路识别、障碍物检测和全局定位）的要求，采用不同时空尺度的视觉传感器和处理方法，将空域大尺度的全方位“环视”，小尺度的双目“注视”和时域大尺度的时空“远视”相结合，综合完成道路图象的理解。设计了适于机器处理的特殊传感器和快速有效的处理方法，并利用图象级的不变性避免了困难的图象分割和三维恢复。     

用户浏览偏爱模式挖掘算法的研究

针对当前的挖掘算法只是简单地把频繁访问路径作为用户浏览的兴趣路径的问题，充分地考虑了用户在页面上的浏览时间和在路径选择上表现出来的浏览偏爱，提出了基于远程代理数据收集的浏览偏爱模式挖掘算法。该算法先利用客户端的远程代理收集用户浏览信息，然后划分成用户事务，最后利用一个递归过程找出用户浏览偏爱模式。实验证明：该算法比当前的频繁访问路径算法在用户浏览兴趣度量上更准确。