基于RBF网络的低成本惯组中陀螺仪的温度补偿

针对在低成本捷联惯性导航系统中动力调谐陀螺仪的输出信号随温度漂移严重的问题,使用径向基函数神经网络进行补偿.采用RBF神经网络建立温度补偿模型,以温度信号为网络的输入训练样本,以陀螺仪的温度漂移为网络的目标输出.神经网络的结构为输入层和输出层各有1个节点,中间隐层含有4个节点,隐层节点的聚类中心均匀分布在温度的变化范围之内.结果表明,该方法能有效将低成本惯组中动力调谐陀螺仪输出信号中的温漂误差减小一个数量级以上,从而提高惯组的导航精度.     

基于高速端口的双机通讯技术

为了寻求更经济、更简单和更方便的双机间通讯的方法,对基于当前个人计算机上5种常见外部接口的通讯方法进行了详细地分析和比较,得出基于高速串行总线接口、高速IEEE1394总线接口、板载千兆以太网络接口这3种接口的通讯方法能满足高速半实物仿真系统的需求.     

基于仿射投影的弹载图像几何失真校正方法

针对图像末制导系统中,由弹体姿态变化引起的图像几何失真,提出了一种新的弹载图像几何失真的校正方法,并首先根据仿射投影不改变目标平行结构的特性,提出了以仿射投影图像为目标进行校正的思想;然后根据弹载摄像机成像特点,推导出了目标透视投影和仿射投影与弹体俯仰角之间的函数关系;最后利用该函数关系,通过合理的坐标系设置,结合惯导和图像信息来求得目标的校正图像。仿真实验结果表明,该方法能有效地校正由弹体姿态引起的图像几何失真,不仅有利于目标的精确定位,而且对惯导误差不敏感,计算量也较小。     

图像末制导系统中攻击目标点选取方法

反跑道图像末制导系统中,针对弹载图像中可能不存在完整跑道,而跑道内部比较均匀很难由灰度或结构特征锁定目标点的问题,提出一种攻击目标点的选取方法.结合惯导和图像信息,通过一个中间坐标系,估计前帧目标点在当前图像中的位置,过该像点作跑道中线的垂线,垂足定为系统当前的攻击目标点.仿真实验结果表明,该方法能在跑道图像中选取合适的攻击目标点、随着图像分辨率的提高目标越来越精确,并且对惯导误差不敏感,具有鲁棒性.     

基于DSP和FPGA的导航系统的信息融合研究

本文首先简单介绍某小型基于DSP和FPGA的导航计算机系统,然后根据其子系统输出的有效信息设计可行的信息融合算法;针对其子系统有效输出结果的时间不同步性,结合系统实际情况,设计一种中断机制的同步实现方法;最后进行仿真试验,验证本文的设计。     

基于Matlab/Simulink的捷联惯导系统仿真运动轨迹生成器

为了对捷联惯导系统的算法以及各种组合式导航滤波算法进行仿真测试,需要运动轨迹生成器产生数据源.设计了一种基于Matlab/Simulink的交互式的运动轨迹生成器,它具有图形界面,可以由人实时操纵载体的运动,产生任意的二维平面运动轨迹,并扩展出惯导系统需要的六自由度的陀螺和加速度信息.     

基于神经网络的捷联惯导系统温度补偿

基于神经网络的捷联惯导系统温度补偿算法,以观测温度为输入变量,以数字滤波器输出信号为输出.采用BP算法训练网络.其对输出信号进行数字滤波,消除系统随机误差和采样电路噪声的影响.再与初始零位比较,得到只与温度变化有关的信号,以此作为网络学习的目标信号,得到陀螺随温度变化信号的估计值.实验结果表明,该算法不仅能获得较高的精度,还能提高系统实时性.     

一种微型机器人局域网(RAN)的设计

微型机器人系统中的各种模块之间需要进行分布实时的通信,传统的网络设计方法无法满足其严格的空间、成本等要求.基于控制器局域网(CAN)设计了一种机器人局域网(RAN),可以将各种模块封装成网络节点.通过对标识符进行合理分配,实现了系统中各个模块之间网络互联,各个模块不同等级的实时性要求也得到满足.     

制导武器半实物仿真的可视化系统设计

可视化系统是某制导武器半实物仿真系统的重要组成部分,对制导武器的研制与评估具有重要意义.针对半实物仿真实时产生数据的特点,分析了组成该系统的各功能模块,提出了利用多线程技术和基于TCP/IP网络的双机仿真结构来实现数据驱动的设计方法,这两种设计方法将解决半实物仿真实时性要求与数据可视化系统占用计算机资源之间的矛盾,节省系统资源.在Windows平台下以MFC和OpenGL实现了该制导武器的二维飞行参数变化曲线显示和的三维视景显示,其中详细介绍了两种数据驱动方式的实现方法,及三维视景显示的实现技术.该可视化系统具有图像逼真,信息准确,实时性好的特点,已成功应用于某制导武器的半实物仿真.     

基于极线约束的图像目标识别可信度评价方法

在图像辅助的惯性末制导系统中,提出了一种基于极线约束的图像目标识别可信度评价方法.当惯导系统给出的摄像机姿态或图像中目标的像素点位置存在误差时,为了平衡极线约束方程需要引入一个冗余量(residual),该冗余量可由惯导系统给出的摄像机两位置的相对运动及相应图像中目标点的像素位置计算得到.当惯导系统的姿态误差小于0.3°时,冗余量可以用来评价图像目标识别的可信度.理论推导及仿真实验证明,冗余量作为图像目标识别可信度的评价指标,具有良好的特性.