简介：本文介绍的毫瓦计是测量陀螺马达轴承摩擦力矩稳定性的一种新型仪器，为该仪器专门设计了功率测量和变化量测量方案，其优点是测量精度高、简单、可靠、实用性强。

简介：基于状态空间模型的许多传统滤波算法都基于Rn空间中的高斯分布模型,但当状态向量中包含角变量或方向变量时,难以达到理想的效果。针对J.T.Horwood等提出的nS？R流形上的GaussVonMises（GVM）多变量概率密度分布,扩展了狄拉克混合逼近方法,给出了联合分布的GVM逼近方法,推导了后验分布的GVM参数计算公式,设计了量测更新状态估计算法。将J.T.Horwood等的时间更新算法与所提出的量测更新算法相结合,可实现基于GVM分布的递推贝叶斯滤波器（GVMF）。仿真结果表明,当状态向量符合GVM概率分布模型时,GVMF对角变量的估计明显优于传统的扩展卡尔曼滤波器。

简介：在简述光纤陀螺(FOG)的发展与现状的基础上,对国外捷联式FOG航姿基准、FOG平台罗经和FOG在潜艇惯导系统中的应用进行了述评.最后,对我国发展基于FOG的舰载导航仪器提出几点建议.

简介：－相关辨识法是利用相关函数的某些推导结果，从被测信号中提取某个指定周期信号幅值和相位信息的辨识方法。它类似于电子电路中的跟踪滤波器。在转台装配及使用过程中需要调节（减小）转动休的不平衡量，利用相关辨识原理可以准确地辨识转体不平衡量的大小及方向。这种方法可以应用在自动平衡系统中。

简介：准确地给出激波位置信息对于激波装配极为重要.但是,在使用计算流体力学（computationalfluiddynamics,CFD）方法模拟复杂流动时很难准确地给出激波的位置.根据激波捕捉得到的流场信息确定的激波位置往往带有极大误差,在定常问题的模拟中,这种误差可以随着迭代逐渐消除,然而在非定常问题的模拟中,这种误差往往会积累甚至导致计算崩溃.文章将基于特征线理论的激波辨识技术应用到激波装配中,根据已有流场信息准确判断激波的位置.对于定常问题,该方法的应用加速了收敛速度;对于非定常问题,该方法的应用可以极大地避免初始误差的产生.

简介：由于生物微环境中存在各向异性等复杂物理因素影响,纳米颗粒在其中的扩散运动表现出反常的特征.反常扩散与生物微环境的功能实现有重要的关联,同时也是流体力学在微纳尺度方向的重要扩展.该综述系统介绍了近年来反常扩散研究的进展,从物理模型、数值模拟、测量方法及实验现象等方面揭示了纳米颗粒在复杂生物介质中的反常扩散机理及特征.该问题在微纳尺度流体力学、生物物理等领域是研究的热点,在理论上和实验时仍有重大挑战,有待进一步深入研究.

简介：为了提高捷联惯导系统的对准精度和收敛速度，提出了一种基于Sage-Husa自适应滤波算法的初始对准方法。针对方位小失准角的情况，推导出精对准误差模型和自适应Kalman滤波方程。常规Kalman滤波算法，在噪声统计特性已知的情况下，使用比较方便；多数情况下，噪声统计特性是处于未知状态，从而引入自适应Kalman滤波算法。它利用观测到的数据自动进行噪声统计特性的在线估计和修正，使系统达到最佳的滤波效果。通过仿真验证，该自适应滤波算法有效地提高了收敛速度和对准精度。

简介：针对机载SAR运补系统中使用的DGPS/SINS组合系统Kalman滤波器所遇到的发散问题,提出了带遗忘因子H∞的滤波新方法.通过仿真计算表明:与常规间接反馈校正Kalman滤波器相比,这种方法大大提高了组合导航系统的稳定性和跟踪性.

简介：针对GPS/SINS组合导航系统的滤波算法误差较大,对常用的卡尔曼滤波算法进行了总结和分析,在此基础上,提出一种将H∞后置滤波和H∞前置滤波相结合的方法,形成H∞双滤波算法.以GPS/SINS组合导航系统为例进行了仿真,结果表明此方法既能抑制滤波发散,又能提高滤波精度.

简介：基于Krein空间的鲁棒Kalman滤波器与通过其它方法建立的鲁棒Kalman滤波器相比有较高稳态精度。文中将基于Krein空间的鲁棒Kalman滤波方法用于导弹捷联惯导系统动基座传递对准，并与标准Kalman滤波进行了比较。仿真结果表明，在垂直比力参数存在摄动的情况下，如果基于Krein空间的鲁棒Kalman滤波器的参数选取适当，它的精度鲁棒性优于标准Kalman滤波。

简介：针对空地精确制导武器对低成本、高精度、高可靠性导航系统的需求，设计了基于MEMS技术的组合导航系统。该系统基于低成本的微惯性测量组合与GPS接收机，并针对空地制导武器的飞行特点建立了准确的数学模型；利用速度、位置综合模式，采用先进的Kalman滤波理论进行数据融合；最后对该组合导航系统进行了数学仿真试验和数据分析。结果表明，这种低成本、可靠性好、体积小的组合导航系统的导航精度不大于5m，即使在丢星长达30S，导航精度也不大于12m，完全能够满足空地精确制导武器的导航要求。

简介：本文介绍了将数据压缩和最优滤波器相结合的最优估值方法，该算法通过对获得的一批Ｎ个数据进行最优估值，可以有效地抑制观测噪声，并能对零均值有色噪声进行平滑，应用该算法设计的空中发射导弹传递对准仿真结果表明，同一般卡尔曼滤波相比，当传递对准中观测噪声较大时，存在振动干扰情况下能提高对准精度，缩短对准时间，而且还能解决滤波计算频率同数据采集频率的匹配问题。

简介：介绍了捷联惯导系统中圆锥补偿算法与划船误差补偿算法之间的相似性;根据它们之间的相似性得出了一简单的公式,该公式能够将一种圆锥补偿算法转换成相应的划船误差补偿算法;此外还给出了该公式的推导过程及几种高精度补偿算法;最后进行了仿真.

简介：Unscented卡尔曼滤波(UKF)是一种新的非线性滤波算法,将其引入到GPS/DR系统的滤波中,并针对系统模型的特点对原UKF算法进行了简化,建立了新的滤波方法.仿真结果表明,同EKF相比,UKF的滤波精度和稳定性都显著提高了,还可避免计算烦琐的Jacobi矩阵,真正实现了低成本、高精度的导航定位要求.

简介：将小波分析技术应用于数据预处理，利用小波变换对GPS相位观测值进行小波分解，可将GPS观测值分解为不同的频率成分，通过一定尺度上的带通滤波器进行滤波，就可以将特定的频率成分提取出来，而将其它成分滤去，从而有效地消除或削弱多路径效应及观测噪声的影响，提高GPS数据处理的精度。并运用Matlab语言进行了编程实现，对比不同基线长度下小波变换前后的预处理精度估值可知，经小波变换后的精度估值有了一定提高，表明了该方法的有效性与可行性。

简介：介绍了约瑟夫逊结原理及其制作方法,在此基础上对超导量子干涉仪测量磁场的基本原理作了阐述,同时就其在超导陀螺仪中的实际应用方面作了实例说明.结果表明这种仪器测量弱磁场的精度很高,技术也已成熟.

简介：传统的扩展卡尔曼滤波方法要求对非线性系统近似线性化,有可能会引入较大的模型误差.应用粒子滤波解决了这一问题.该算法可以直接应用于原系统的非线性模型当中,并且不需考虑系统噪声和量测噪声是否为高斯白噪声,都能得到很好的滤波效果.文中介绍了粒子滤波的理论基础-贝叶斯估计及具体的实现方式-蒙特卡罗方法;指出粒子滤波存在的退化问题,并从减小退化现象入手将重要性采样和再采样方法引入到算法之中;最后阐述了粒子滤波在导航系统中的一些应用.

简介：针对SAR图像匹配及定位需要耗用不等的计算时间而造成的量测不等间隔输出和量测信息滞后问题，提出一种新的SAR时延补偿算法。该算法在标准卡尔曼滤波（KF）基础上，当SAR有量测信息生成时，根据多模型方法进行量测预测，利用预测值修正SINS状态；而SAR无量测信息输出时，通过插值方法生成量测信息来改善系统滤波精度。仿真结果表明，采用基于多模型量测预测的KF算法可以将位置误差由45m减小到10m以内，航向角稳态误差值小于5.8＂；而在此基础上叠加插值预测算法可以将位置误差进一步控制在6m以内，航向角稳态误差小于4.7＂，证明了本文提出的算法能够有效补偿SAR的随机时延并提高组合导航系统的解算精度。

简介：针对自主驾驶车辆长时间导航精度要求难以满足的问题,建立了GPS与微惯性导航系统的组合导航滤波模型,在位置观测的同时引入姿态信息,提高了导航精度。在此基础上提出了基于权值矩阵的模糊自适应卡尔曼滤波算法,该算法通过模糊控制器自适应地改变每个观测量的权值,得到权值矩阵引入卡尔曼滤波器实现自适应滤波。仿真和实验结果表明,所提出的权值矩阵模糊卡尔曼滤波性能优于衰减因子自适应卡尔曼滤波,特别是在GPS信号失真及噪声先验统计特性不可知的情况下,其定位精度能够保证在1m之内。

简介：特征根估计方法具有降低模型复共线性程度和提高参数估计效果的作用，但是在SINS制导工具误差估计中，如何有效地筛选特征根却成为特征根估计的重要问题。文中通过研究特征根与残差平方和之间的关系，提出了以残差平方和与系统阶次比最小为准则（即MRSO准则）的特征根筛选方法。仿真分析表明，改进的特征根估计方法具有很强的工程实践性，从而推动了该方法在实际工程中广泛应用。