过载振动复合环境下平台惯导系统仿真分析

分析了过载振动复合环境下平台系统的工作原理和误差情况,提出一种反映惯性仪器结构振动特性的误差模型。设计了基于Simulink的复合环境下惯性测量误差的仿真流程。对过载振动复合环境下惯性测量误差进行仿真,得到复合环境下惯性测量误差的规律。研究表明,惯性仪器在过载振动复合环境下,因为结构变化而产生了较大的工作误差,这些误差的表现形式相当复杂,在单一环境实验中是体现不出来的。     

基于捷联惯导/里程计的车载高精度定位定向方法研究

研究了一种基于捷联惯导系统和里程计进行车载高精度定位定向的方法;采用里程计与捷联惯导中的陀螺仪构成航位推算系统,建立了航位推算系统的误差模型;为了增强航位推算姿态误差的估计效果,将载车姿态与位置信息一起作为量测,构建组合定位定向的量测方程;采用Sage-Husa自适应滤波设计捷联惯导/里程计组合定位定向算法,以增强算法对外界环境和载车机动的鲁棒性;仿真结果表明,基于捷联惯导/里程计的车载定位定向方法能够达到±20.4m(3σ)的定位精度,航向精度达到±3.1′(3σ),水平姿态精度达到±0.6′(3σ)。     

基于自组织神经网络的非平稳信号盲分离

针对具有二阶非平稳特性的源信号盲分离问题,提出一种基于自组织神经网络的在线盲源分离新算法.利用自组织神经网络构建一种多层盲分离网络模型,以网络输出层信号的相关性为代价函数,采用自然梯度原理对网络参数进行学习,最小化该代价函数从而实现信号分离.将多层自组织神经网络和自然梯度原理相结合,提高了分离算法的灵活性和性能.最后将该算法与其他算法进行了仿真对比,仿真结果表明该算法具有较好的收敛精度及稳定性.     

基于Fisher准则函数的相关向量机模拟电路故障诊断*

针对模拟电路故障与特征间存在的模糊组及交叠、分类效果不理想的情况,提出基于Fisher准则函数的最佳聚类数自适应估计方法和基于稀疏贝叶斯相关向量机(RVM)理论的模拟电路故障诊断模型,采用模糊核聚类选择最优可诊断故障集,然后在贝叶斯框架下对故障进行分类.该模型可以对分类函数的权重进行推断,辅助进行诊断决策,提高了RVM...     

VXI总线与虚拟仪器技术

虚拟仪器技术和VXI总线是当前测试控制领域的热门话题,也是仪器发展和设计的研究前沿。本文回顾了VXI总线和虚拟仪器技术的发展过程,详细介绍了VXI总线规范并阐述了当前虚拟仪器技术的最新发展。     

基于广义解析法的动基座粗对准

动基座条件下捷联惯导系统由于动态环境的影响,采用传统的解析法进行粗对准会出现较大误差,针对这一问题,通过捷联惯导比力方程变形和引入辅助速度信息,提出了一种基于广义解析法动基座粗对准方法。进行了动基座条件下的仿真,在粗对准时间不大于200s的情况下,方位角对准精度达到了0.357°,水平角对准精度0.006°,满足进一步采用线性滤波方法进行精对准的要求。该方法算法简单,计算量小,精度高,具有一定的工程应用价值。     

基于系统冲击响应的时间序列建模方法

针对在工程实际中很难得到系统准确的白噪声响应信号,因而给系统ARMA (Auto-regressive Moving-average)时间序列模型辨识带来一定不便的问题,提出了一种基于系统冲击响应信号ARMA时间序列建模方法.利用系统白噪声输入响应信号与冲击输入响应信号的相关函数之间的比例关系,构造基于冲击响应信号相关函数的参数求解方程组,以达到系统模型参数的辨识.该方法利用系统冲击响应输出信号即可有效地实现系统的ARMA建模,同时又避免了常规建模方法中获取系统白噪声响应的不便.仿真实验表明,该方法能够有效辨识系统模型.     

对高校新生体质状况的分析

大学新生体质健康状况好与坏不仅直接影响高校招生的质量，也为教育行政主管部门。学生家长和社会用人单位所关注。通过对我校新生身体素质及机能测试数据的统计分析，其结果表明：新生身体素质及机能的各项指标均呈现出不同程度的下降趋势，本就高校新生身体检测的数据统计结果作一初步探讨。     

基于火箭滑橇试验的加速度计误差模型辨识实验设计

利用火箭滑橇试验对惯性器件进行误差研究是目前比较好的手段．文中采用了分析和数学推导相结合的方法，根据旋转试验设计，对基于火箭橇试验的加速度计误差模型辨识方法进行了优化实验设计，确定了四位置试验法。该方法可以做到以最少的测试点数完成对加速度计三元二次多项式误差模型辨识。     

基于白化旋转技术的盲分离算法

针对盲信号分离给出了一种基于解相关技术的盲分离算法。根据多源混合信号的各分量间具有一定的相关性的特点(其中包括了二阶相关和高阶相关特性),通过相应的白化、旋转方法能够解除各个分量之间的相关性,从而可以达到对独立信号分量的分离效果。研究表明,对混合信号进行适当的白化、旋转处理,能够有效地消除各阶的相关性,从而实现独立信号的分离。最后给出了实现上述过程的方法、步骤,并进行仿真实验,结果表明该算法对独立源信号能够实现有效的分离。