简介:传统地形辅助导航适配区选择主要根据某一个地形特征参数的大小决定,因此不可避免地存在对地形适配性评判的不全面性。为了克服传统方法的缺点,提出了一种基于熵值法赋权灰色关联决策的地形辅助导航适配区选择方法,该方法综合考虑了地形标准差、粗糙度、地形高度熵及相关系数对适配区选择的影响。首先,利用计算得到的各特征参数值构建灰色决策矩阵;其次,对决策矩阵进行极差变换以及归一化处理得到灰色关联判断矩阵;最后,采用熵值赋权法客观计算各决策属性的权重,得到地形适配性综合评价指标。仿真结果表明,在评价值高的区域进行地形辅助导航,其匹配误差将更小。
简介:通过分析1维和2维线性插值可以推导出任意斜角直线坐标系下n维线性插值的一般计算公式以及有唯一解的条件,这一结论能够应用于三维温度场计算。可以将n维插值问题归结如下:已知n+1维空间中的n+1个点的坐标以及第n+2个点的n个坐标分量xn+2,1,xn+2,2,,xn+2,n,求解该点的第n+1个坐标分量xn+2,n+1。根据线性插值定义,第n+2个点位于前n+1个点所确定的n维超平面上。根据这一条件列写方程、求解方程可得到插值xn+2,n+1。n维插值问题有唯一解的条件是已知的n+1个点在n维空间中构成的多面体的体积不为0。推导过程在斜角直线坐标系中完成,因而结论具有较大普适性。
简介:针对当前行人运动特征监测方案中存在运动信息种类单一、特征提取不完善、识别算法复杂且需要依赖专业检测设备等问题,提出基于智能移动端内置惯性传感器的行人运动特征自动辨识方案,为运动特征识别提供准确多样的运动信息。采集移动端MEMS加速度计输出信息后,分别提取加速度数据的三种时域及频域特征后,通过训练最邻近规则分类器实现行人行走、跑步和上下楼梯运动模式的自动识别。不同年龄不同身高的男女性运动特征提取实验结果表明,基于最邻近规则的移动端行人运动特征辨识方法对4种日常活动的平均查准率和查全率分别达到88.7%和90.3%,对提高微惯性行人导航系统普适性具有促进作用。
简介:文章详细讨论了两类非对称涡流动诱发的模型摇滚运动.第1类是针对旋成体机身组合体模型,其摇滚运动是由前体非对称涡流动诱发的,运功形态呈现不确定性,由模型头尖部的扰动触发形成.文章提出了快速旋转头尖部扰动的控制技术,以抑制该类模型的大攻角摇滚运动.第2类是针对非常规机身的组合体模型,其摇滚运动的主控流动是非常规机身和机翼的前缘分离涡流动,这些流动是由组合体模型的边界条件确定的,从而运动形态具有很好的确定性.所以,这类模型的自由摇滚运动必须通过改变边界条件来改变诱发摇滚运动的流动,以达到抑制模型自由摇滚运动的目的.最后,文章还讨论了这类运动是由非对称的机翼涡涡强主控的.
简介:为了提高标准Cubature卡尔曼滤波(CKF)的稳定性和鲁棒性,提出一种改进的多重渐消H∞滤波cubamre卡尔曼滤波算法。首先基于系统状态的可观测性给出多重渐消因子矩阵求解过程,提高滤波算法的稳定性,抑制滤波发散;其次,引入H∞鲁棒思想,构造多重渐消H∞滤波Cubature卡尔曼滤波器;最后,提出采用一种奇异值分解的矩阵分解策略代替标准Cubature卡尔曼滤波中的Cholesky分解,进一步提高算法的数值稳定性。实际GPS/INS组合导航实验表明,改进的多重渐消H∞滤波Cubature卡尔曼滤波算法不仅能有效抑制滤波发散提高算法的稳定性,而且对观测野值具有更高的鲁棒性;提出的新算法与标准CKF算法相比,XYZ三个方向的位置精度分别提高了55.8%,46.6%和39.7%。
简介:移动机器人的目标检测要求其对特定的静止或运动物体进行运动分析及检测。以Voyager-III移动机器人系统为研究对象,实现非理想光照下,对橘红色目标足球的运动检测。提出在传统三帧差分法基础上,先利用Markowitz投资组合模型进行足球目标的特征提取,将场地非感兴趣的目标中,出现全部像素值发生变化的目标去除,再进行图像帧间差分。利用CCD摄像机对比赛环境中足球的运动轨迹进行录制,选取具有代表性的各帧视频图像、Markowitz算法优化后的差分图像和跟踪图像,结果表明跟踪图像不含非目标物的干扰,克服了差分图像存在空洞的问题,为移动机器人提供了一种实用的运动目标检测方法。
简介:在GPS/IMU组合导航系统中,由于GPS的校正作用,系统输出的导航数据存在周期的阶跃式跳变(典型的校正周期为1s),对于SAR成像运动补偿而言,这相当于引入了高频测量噪声,会严重影响雷达成像质量。为解决该问题,系统另外引入了一个捷联解算模块。为保证该模块输出的数据平滑且精度稳定,受跟踪随动控制系统的设计思想启发,从控制理论的角度对系统进行了数学建模,设计了捷联解算模块对组合导航系统的跟踪环路,给出了环路中关键模块“环路滤波器”的设计方法。该方案实现了在不影响系统测量带宽的情况下,组合导航系统对捷联解算模块的高频、连续、平滑校正。仿真及实验结果证明了该方案的有效性及可行性。
简介:多路径误差是北斗导航定位系统高精度动态监测的主要误差源。针对北斗导航定位系统多路径误差的特性,结合广义特征值盲源分离方法的优势,提出一种基于参考信号的广义特征值盲源分离算法来削弱多路径效应的影响。首先将前一天的原始坐标残差序列通过奇异谱分析方法进行去噪,其结果作为初始参考信号;然后将当天的原始坐标残差序列进行经验模式分解方法分解,分解得到的IMF分量作为虚拟观测数据,利用广义特征值盲源分离算法获取当天多路径误差信号;最后,利用仿真数据和连续10天的实际观测数据进行试验分析,结果表明利用该方法建立的多路径误差改正模型能有效地了削弱多路径的影响,北、东、天三个方向精度分别提高了78.8%、35.3%、90.1%。提出的模型在一定程度上解决了固定多路径模型随着时间推移重复性减小且有效性降低的问题。
简介:为了更加精确地模拟流动/运动耦合问题,建立了耦合动态混合网格生成、非定常流场计算和六自由度运动方程求解的一体化计算方法,并在统一框架内同时实现了松耦合与紧耦合方法.通过圆柱涡致自激振荡(vortexinducedvibration,VIV)的模拟,对不同时间精度的松耦合和紧耦合算法的优劣及适用范围进行了评估和分析;通过引入附加质量的概念,对耦合算法的稳定性进行了理论分析.研究表明:在流体的密度与物体的密度接近时,松耦合方法是不稳定的,必须采用紧耦合方法.最后利用耦合算法对二维鱼体的自主游动和钝锥三自由度自由飞过程进行了数值模拟,证实了理论分析的结论.
简介:陀螺的噪声是影响组合导航系统精度的重要因素之一。以农机多传感器组合导航系统为研究背景,在分析经验模态分解去噪和小波去噪的基础上,提出了一种基于自相关特性的经验模态分解去噪方法。该方法根据本证模态函数分量的自相关函数特性,提出了一种含噪本证模态函数筛选策略。该方法能够自适应地确定主要含噪的本证模态函数分量,避免了需要人为确定的不足;同时,结合改进小波阈值去噪的优势,避免了将混叠在噪声中的有效信号完全消除,使其具有一定的自适应性。为了验证方法的有效性,利用农机组合导航系统中微机械陀螺的实际输出数据,分别采用改进阈值小波去噪方法、经验模态分解去噪和改进的经验模态分解去噪方法进行了对比试验。结果表明,改进经验模态分解去噪方法的效果要优于前者,在一定程度上能够改善农机多传感器组合导航系统的定位精度。
简介:基于惯性系的双矢量定姿方法选择惯性系中的两个重力视运动向量作为不共线矢量,解决了传统双矢量定姿方法在晃动基座条件下易受载体角运动干扰而无法实现对准的问题,但该方法仍需要精确的地理纬度信息以参与对准计算。针对未知纬度条件下的SINS抗晃动自对准问题,提出了一种基于重力视运动的三矢量自对准方法。该方法将初始对准问题归结为求解当前时刻导航系相对于初始时刻载体系的姿态矩阵问题,并利用矢量运算进行求解,仿真结果表明:加速度计随机测量噪声会映射为重力视运动随机噪声,降低对准精度;当加速度计随机噪声量级较大时,会带来对准计算失败。针对噪声问题,引入Daubechies(db4)小波进行5层分解来实现对重力视运动的降噪,并选择去噪后的重力视运动向量参与三矢量定姿解算,仿真结果表明:db4小波具有良好的去噪效果,基于小波去噪的三矢量自对准方法可以有效完成未知纬度条件下的SINS初始对准。