多尺度多传感器融合算法在微机电陀螺数据处理中的应用

微机电陀螺以其成本低廉、安装方便而受到了人们的广泛重视，但人们期望其零偏稳定性能够进一步提高。多尺度多传感器融合算法是对陀螺仪输出的信号首先进行Kalman滤波；然后将多个陀螺的输出数据进行小波变换，在对应的尺度上将陀螺仪输出数据的小波变换系数进行数据融合，得到组合陀螺仪的各个尺度的小波变换系数；然后通过逆小波变换得到组合陀螺仪的输出信号。实验结果表明：经过将3个陀螺仪测量结果进行多尺度数据融合后的零偏稳定性比单个陀螺仪提高了一个量级，有效提高了微机电陀螺仪的精度。     

多小波基多尺度多传感器数据融合

多传感器数据融合技术已经被广泛应用在多个领域,小波多尺度分解对数据的分析具有独特的优点,小波基的选择对数据融合结果也起着关键的作用.提出一种新的基于多个小波基的数据融合算法,先对含有噪声的传感器信号进行多个不同小波基的多尺度分解,然后对相同小波基分解的信号在多尺度上实施加权数据融合算法,之后进行不同小波基的逆变换得到的重构信号,最后将基于不同小波基的重构信号做最终的融合.实验结果表明:数据融合技术可以从多个方面多个层面以及多种融合原则来考虑,从而融合众多的因素得到最优的结果.     

交叠式Allan方差在MIMU余度配置中的应用

首先将多个陀螺的输出数据进行小波变换，在对应的尺度上将陀螺仪输出数据的小波变换系数进行数据融合，得到组合陀螺仪的各个尺度的小波变换系数，然后通过逆小波变换得到组合陀螺仪的输出信号。由于在相同的置信水平下，交叠式Allan方差分析方法比普通Allan方差具有更大的置信区间，所以利用交叠式Allan方差作为数据融合中的加权值。实验表明该方法能有效地提高MIMU的输出精度，显著减小高精度MIMU对陀螺仪本身精度的要求。     

基于小波熵的组合定位系统数据融合

文中提出了一种基于小波熵的组合定位系统数据融合方案。对于两个子系统北斗/罗兰C的实测定位数据,先用小波多尺度变换将信号在多个频率段展开,再根据小波熵判别法进行消噪和融合。结果用平均误差证明了这种方法的优越性,确保了组合系统所用样本的可信度及其数据融合中权值的合理性。     

基于前馈—反馈控制导弹自动驾驶仪鲁棒稳定性分析

针对一类前馈—反馈的气动力/直接力复合控制导弹自动驾驶仪结构特点,基于对直接力喷流装置放大因子与攻角的对应关系和直接力寄生回路的耦合机理的分析,完成了气动力/直接力复合控制系统的非线性建模,并采用Lyapunov非线性稳定性理论,对复合控制导弹自动驾驶仪的鲁棒稳定性问题进行了证明,给出了采用气动力/直接力复合控制导弹自动驾驶仪的稳定域,具有较好的工程参考价值。     

基于阿伦方差的微机电陀螺误差建模及其粒子滤波

基于Allan方差对微机电陀螺的随机漂移误差进行分析和建模,并通过粒子滤波提高了微机电陀螺的零偏稳定性.实验结果表明,这种方法比较简单而切实可行,可以明显提高微机电陀螺仪的零偏稳定性.     

可视化的交互式计算机视觉系统设计

计算机视觉是计算机科学中非常重要的学科,与图形图像、模式识别、计算几何、统计推断等学科密切相关。但是现有的计算机视觉系统普遍存在一个问题:涉及算法难度大且数量多,数学基础和编程能力要求高,非常不利于初学者的学习。为了解决这一问题,开发了可视化的交互式计算机视觉系统。简单地介绍整个系统的设计以及一些重要的技术,重点描述基于结点的可视化编程的原理,功能模块的整合,以及系统的插件式架构。     

甲壳素纤维的应用与发展前景

甲壳质及其衍生物具有天然的生物活性及良好的成膜成纤性能,已被广泛地应用到医药、纺织、食品、化工等多个领域。介绍了甲壳素纤维的应用、性能,并简述其在纺织、食品、医疗、制药领域中的应用。     

基于UKF的雷达/红外分布式加权融合算法

为了提高雷达/红外复合制导精度,针对雷达/红外复合制导信息融合中量测模型非线性问题,提出一种基于不敏卡尔曼滤波器(UKF)的分布式雷达红外加权融合算法。该算法在解决量测模型非线性函数问题上,不是对非线性函数进行近似,而是对非线性函数的概率密度分布进行近似,因而避免了扩展卡尔曼滤波的模型线性化误差导致滤波发散的问题。仿真结果表明,该算法收敛性好,融合精度高,鲁棒性好,实时性好,可以满足复合制导中信息融合技术的要求。