基于误差四元数的单兵导航系统算法

MEMS传感器在尺寸、价格和功耗方面的进步促进了单兵导航系统的发展.对基于MEMS的单兵导航系统,航向估计是GPS信号丢失情况下的一个基础性难题,准确的航向估计能有效抑制导航误差的漂移.为获得准确的航向信息,减小单兵定位误差,提出了基于误差四元数的数据融合算法,利用卡尔曼滤波算法估计误差四元数,并进行了场地实验以验证算法的有效性.结论证明:当步行距离为80 m时,定位误差小于总距离的3％.     

光纤捷联惯导系统加速度计内杆臂标定方法

惯性测量单元测量敏感点与载体坐标系原点不重合,标定和使用过程中存在角运动,从而引入杆臂效应误差。针对这一问题,该文提出基于卡尔曼滤波算法的杆臂标定方法。根据杆臂效应误差模型,分析了内、外杆臂效应之间联系。以线速度误差为观测量,建立卡尔曼滤波方程,通过对系统的可观测性分析,设计了两轴联动式的误差激励方式。以五级海况摇摆实验为例,动态时系统的线速度误差较未补偿杆臂效应时降低73%。     

光纤捷联惯导系统加速度计内杆臂标定方法

惯性测量单元测量敏感点与载体坐标系原点不重合,标定和使用过程中存在角运动,从而引入杆臂效应误差。针对这一问题,该文提出基于卡尔曼滤波算法的杆臂标定方法。根据杆臂效应误差模型,分析了内、外杆臂效应之间联系。以线速度误差为观测量,建立卡尔曼滤波方程,通过对系统的可观测性分析,设计了两轴联动式的误差激励方式。以五级海况摇摆实验为例,动态时系统的线速度误差较未补偿杆臂效应时降低73%。     

惯性系下捷联惯导系统最优两位置对准

惯性系卡尔曼滤波对准的状态量不完全可观测,针对这一问题,提出惯性系两位置对准。根据分段线性定常系统理论和奇异值分解法分析惯性系两位置对准算法的可观测性,分析结果表明横摇、纵摇和航向3个轴中绕航向轴旋转时系统的可观测度最高。然后,以航向误差作为参考指标进行仿真,确定了绕航向轴旋转180°的两位置对准为最优。     

SINS/视觉组合导航系统融合算法

捷联惯性导航系统(SINS)/视觉组合导航系统的融合算法主要是卡尔曼滤波,卡尔曼滤波实现最优估计的前提是系统的模型必须准确已知。对于SINS/视觉组合导航系统,获取量测信息需经图像处理、特征点提取和匹配等过程,使量测噪声统计模型不完全可知,这会导致卡尔曼滤波器的估计精度下降。因此,该文提出一种改进的自适应两级卡尔曼滤波,根据求解遗传因子的不同方法对传统自适应两级卡尔曼滤波进行改进。改进后的算法分别适用于系统噪声统计模型和量测噪声统计模型不准确可知两种情况,且二者具有统一的滤波框架。仿真结果表明,改进的自适应两级卡尔曼滤波比卡尔曼滤波精度高,有效解决了SINS/视觉组合导航系统因噪声统计模型不准确导致的精度下降问题。     

高额外汇储备对我国经济的负面影响

外汇储备作为一国财富实力的体现,在调节国际收支平衡、保持汇率稳定、维护国际信誉、曾强国际竞争优势等方面发挥着重要作用。外汇储备持续性、高速地增加,一定程度上彰显了我国足以影响世界的经济实力,与此同时,也导致我国内外经济严重失衡,成为当前中国经济运行和发展中的最大风险。本文通过研究高额外汇储备对宏观经济各变量的影响机理,并反观当下我们宏观经济的状态,来探索提高外汇储备经营效率的途径,这无疑对促进我国国民经济内外均衡、协调发展有着重要的理论价值和现实意义。     

改进的自适应衰减卡尔曼滤波算法

SINS/GPS组合导航系统的融合算法主要是卡尔曼滤波,卡尔曼滤波实现最优估计的前提是系统的模型和随机噪声信息必须准确已知。实际情况下,大部分系统的模型和随机噪声信息不完全可知,这可能会导致滤波器估计精度下降。针对这一问题,根据求解遗传因子的方法不同对传统的自适应衰减卡尔曼滤波进行改进,提出一种改进的自适应衰减卡尔曼滤波。改进后的算法分别适用于系统噪声统计模型不准确可知和量测噪声统计模型不准确可知两种情况,分别对应于两种滤波算法,并且二者具有统一的滤波框架。仿真结果表明,改进的自适应衰减卡尔曼滤波比卡尔曼滤波精度较高,有效解决了因为噪声模型不准确导致的精度下降问题。     

捷联惯导系统现场标定方法

陀螺漂移会对捷联惯性导航系统的导航定位误差产生直接的影响,所以需要用实验的方法标定出陀螺漂移,并进行补偿;陀螺漂移随时间和环境变化,因此采用实验室标定方法会降低系统的精度;文章提出一种基于卡尔曼滤波技术的现场标定方法,给出了现场标定时系统的状态方程,分别推导了采用速度、速度加姿态为观测信息时的量测方程;利用奇异值可观测度分析方法比较机动状态不同,观测信息不同的五种现场标定方案的陀螺漂移的可观测度,从而确定了两种最优现场标定方案,即在以速度为外部观测量的情况下,使载体处于“S”型机动状态和在载体静止的情况下,速度加姿态为观测信息;通过仿真实验验证了这两种标定方案可以有效提高现场标定的精度。     

Fe1-x O基氨合成催化剂助催化剂的优选

在Al₂O₃、K₂O、CaO三个基础助催化剂基础上，针对MgO、V₂O₅、ZrO₂、WO₃四种助催化剂，分别组成单变量、双变量、三变量和四变量共17个样品的实验方案，采用简单对比法，考察各变量对催化剂性能的影响，并采用SEM-EDS、H₂-TPR、N₂-TPD、XRD、BET等进行了表征。结果表明，单变量、双变量、三变量和四变量的样品中各自具有最高活性的样品都含有V₂O₅、ZrO₂或WO₃助催化剂，且每增加一个助催化剂，出口氨浓度就提高一个百分点，达到19.06%，相对提高24%，表明催化剂活性与助催化剂的叠加及其交互作用有关，其中ZrO₂和MgO有利于催化剂中元素的均匀分布，增加催化剂的比表面积，提高催化剂的活性位数目和耐热性能；V₂O₅和WO₃降低了催化剂表观活化能、增加了α-Fe上的电子密度；ZrO₂和MgO偏碱性而V₂O₅和WO₃偏酸性，它们之间存在酸碱协同作用，所以同时加入时催化剂活性最高。