简介：为了实现GPS信号缺失下的移动机器人自主导航,解决传统粒子滤波中的粒子退化以及粒子贫乏引起的移动机器人定位和导航精度下降问题,提出了基于小生境理论的启发式蝙蝠优化粒子滤波的同时定位与地图构建算法。首先,在启发式蝙蝠优化算法的速度和位置更新过程中,引入惯性权重,加快了算法寻优精度,提高了收敛速度;然后,利用小生境理论进一步优化启发式蝙蝠算法,利用排挤机制和惩罚函数,有效地保证了种群的多样性,提高了算法的全局寻优能力;最后,将基于小生境理论的启发式蝙蝠优化算法用于传统粒子滤波采样中,使得粒子能够智能、快速地向高似然区域运动,同时提高了传统粒子滤波算法的全局寻优能力和寻优精度。实验结果表明：该算法显著提高了移动机器人导航和定位的精度和实时性。

简介：

简介：本文首先论述了有源磁悬浮在国内外的发展状况和趋势,接着论述采用有源磁悬浮的目的和对有源磁悬浮的要求,并对时分式直流反馈有源磁悬浮的工作原理、磁悬浮元件、磁悬浮系统的稳定性、时分模拟开关以及对反馈回路的方案进行了分析。实验结果表明,有源磁悬浮应用于陀螺加速度计对仪表精度的提高起到了关键性作用。

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：由条带和流向涡的循环再生构成的近壁自维持过程（self-sustainingprocess，SSP）是壁湍流产生和维持的重要机制．文章通过对最小槽道的直接数值模拟（directnumericalsimulation，DNS）获得近壁自维持过程的流场数据，采用正规正交分解法（properorthogonaldecomposition，POD）对该数据进行分析，获得了不同流向和展向尺度的特征模态，通过将Navier—Stokes方程在这些模态上进行投影，得到近壁自维持过程的降阶模型，并采用DNS数据对降阶模型的预测能力进行了评价．该模型被初步应用于大涡模拟近壁模型的构造．

简介：本文从功能需要,运动方程的相似性以及广义座标的概念出发,研究了速率陀螺自检测技术的三个原理,即“参数传输法”、“模拟输出法”和“基准比较法”。文中还叙述了自检测技术的意义、一般原则及应用。

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：针对线性高斯系统的平滑问题,分析了RTS固定区间平滑与双滤波器固定区间平滑两种算法,提出了一种滤波存储数据更少的RTS平滑新算法.结合平面内的运动追踪问题,基于二维CWPA模型,仿真分析了卡尔曼滤波、RTS固定区间平滑以及双滤波器平滑算法的估计性能.仿真结果表明,两种固定区间平滑算法的估计效果等效,精度均优于卡尔曼滤波,对于实际问题中固定区间平滑算法的选用具有一定的参考价值.最后,结合双滤波器结构提出了一种基于双平滑器的舰载武器惯导传递对准精度评估方法,结果表明新方法相比于单一的平滑算法,可以获取更优的综合平滑性能,特别提升了水平姿态对准误差的平滑估计性能.

简介：气动声学的声比拟理论以密度、声压等标量为波动算子变量,建立非齐次波动方程,描述流体运动及与边界作用诱发声音的辐射,但标量无法直接描述声能量的传播过程和途径.在流体力学研究中,标量用于描述当前当地的物质状态,而矢量用于描述质量和能量的传输.借鉴上述思想,开展了矢量气动声学的研究,概述矢量气动声学的理论研究进展及应用,主要包括：（1）以声粒子速度为变量,采用声比拟理论的思想直接从Navier-Stokes方程出发推导建立了气动声学的矢量波动方程及两种频域解;（2）综合利用声压和声粒子速度的积分解,直接求解声源周围的瞬时和有功声强矢量场,直观显示声能量的传播途径,应用于旋转声源辐射声能量的传播分析,揭示了亚音速旋转声源辐射声能量的3种传播模式：螺旋模式、声学黑洞模式和R-A模式;（3）采用球谐级数展开方法建立旋转点/紧凑声源辐射噪声的声压和声粒子速度的频域解析解,在此基础上推导了声功率谱的频域解析解,建立了识别旋转叶片声源在空间域和频域分布特征的方法;（4）综合利用矢量气动声学方法和等效源方法,显示声源和散射边界周围声强矢量场的分布特征和能量传播途径,直接揭示了阻抗边界主要的吸声位置以及直接计算得到阻抗边界的吸收声功率.

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：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：惯导固有原因使得载体长时间航行累积大量误差.可通过重力梯度量测与惯导组合导航方法来修正导航误差.先对重力梯度仪与惯导组合导航原理进行阐述,提出重力梯度仪辅助INS(GAINS)的系统框架图,对导航用重力梯度图和重力梯度仪进行分析,设定组合量测方程.然后根据状态空间方程的特点,提出使用边缘Cubature粒子滤波(CPF)进行融合估值.通过理论方法证明其对方差的减小,同时给出算法流程.相同条件下与已有APO-PF算法仿真进行经纬度RMSE结果对比,表明该算法估值精度更高;并用CEP对导航误差研究,得到在性能较低的惯导条件下、在梯度仪1E2和10E2噪声下4h的CEP数值分别为0.044nmile和0.072nmile的结果.最后对状态方程简化,定性分析出其余状态量的估值效果.

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：传递对准是舰载武器惯导系统初始对准的一种有效办法，为满足舰载武器要反应快的要求，必须在短时间内对初始不对准角进行估计并加以补偿。文中建立了采用四元数的传递对准的，线性模型，在此基础上进行卡尔曼滤波，解决了舰载垂直发射导弹的初始对准问题，同时又克服了一般四元数对准模型非线性滤波计算量大，对准时间长的缺点，使导弹能在短时间内完成对准，提高其反应速度，增加其命中率。仿真结果表明，该文提出的快速对准方法具有对准速度快、精度高的优点。

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：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。

简介：分析了数字电压表和数字示波器对惯性测量装置(IMU)模拟输出的测量数据.为了减少惯性测量装置模拟输出中的干扰信号对模数转换结果的影响,设计了数字巴特沃斯滤波器和中值平均滤波器.通过计算机仿真和实测说明:这两种数字滤波方法均可以在几乎不增加硬件的条件下提高IMU数字输出精度.