低成本CMOS阵列式高速成像系统

高速摄像是研究瞬间发生的物理和化学现象的重要手段之一.针对碰撞过程,提出了应用低成本CMOS阵列式成像传感器构建高速摄像系统.成像阵列由16个可更换的CMOS单元组成,接在主板上.为了进行同步控制,实验研究了CMOS传感器的工作时序;通过延时器,使阵列式火花源分时闪光,并在CMOS快门打开的时间段内完成.实验表明,该系统可以实现对碰撞等瞬间发生过程的拍摄,为相关研究提供基础.     

机动天基平台惯性/天文导航组合模式研究

为了有效提高惯性/天文组合定姿效果,研究了在机动天基平台条件下惯性/天文导航的7种组合模式在姿态控制方面的应用,进行了理论分析,并对不同的组合模式的定姿结果进行了仿真实验。通过仿真分析了惯性/天文各种组合模式的优缺点,提出了不同组合模式的适用场合,当星敏感器识别恒星为两颗时,采用基于光轴指向的组合模式的效果好于使用星光单位矢量的组合模式;当星敏感器识别恒星超过两颗时,采用基于姿态矩阵的惯性/天文组合模式效果最好,能够更充分地利用星光信息、计算精度高、计算实时性好。     

长曝光大气湍流退化图像点扩散函数估计

大气湍流能明显降低光学系统的成像质量,距离目标越远,曝光时间越长,受大气扰动越严重,图像越模糊。利用大气湍流退化点扩散函数可以对模糊图像进行复原,但实际自然条件下的点扩散函数往往难以准确获得。结合课题研究背景,针对长曝光大气湍流退化图像复原提出了近似等腰三角形模型,通过该模型能得到准确的大气湍流点扩散函数,并采用维纳滤波获得清晰复原图像。实验表明该方法能够对大视场、远距离条件下获得的长曝光大气湍流退化自然图像估计出准确的点扩散函数,复原图像拥有较好的视觉效果,通过计算灰度平均梯度值和拉普拉斯梯度模两个客观评价标准,进一步证实了该算法的有效性。     

基于InSAR的三维地形匹配导航技术的研究与实现

研究了一种以干涉合成孔径雷达(InSAR)信息为基础的三维地形匹配导航系统,该系统采用基于3-D Zernike矩的三维地形匹配算法,同时针对3-D Zernike矩在地形匹配中计算实时性差的问题进行了改进。为验证系统的有效性和算法性能,搭建了基于VC++和OpenSceneGraph的三维可视化软件仿真平台。仿真结果表明,基于3-D Zernike矩的三维地形匹配算法定位精确度高,对地形的适应能力强,算法的实时性问题得到了良好解决,系统具有较高的工程实用价值。     

环形激光陀螺仪机械抖动系统的进展

文章在简单介绍了锁区成因及各种偏频技术之后,着重总结了目前关于机械抖动偏频领域内的相关理论和技术应用研究状况,其中技术应用研究重点是机械抖动机构的改进,机械抖动驱动和抖动参数的稳定控制以及机械抖动误差补偿,同时对采用机械抖动偏频的RLG的未来发展进行了展望。     

自回归滑动平均建模中观测噪声方差估计的新方法

目前的自回归滑动平均(ARMA)建模方法由于只利用了观测数据的高阶自协方差构建Yule-Walker方程,而没有利用观测数据的低阶自协方差信息,导致观测噪声方差的估计精度不高,并且在自回归(AR)阶次p小于或等于滑动平均(MA)阶次q时无法估计出观测噪声方差.为此,本文提出了一种单独估计观测噪声方差的新方法,即先将ARMA模型近似为一高阶AR模型,再构建从观测数据1阶自协方差开始的Yule-Walker方程.由于充分利用了观测数据的统计信息,有利于提高观测噪声方差的估计精度,为后续的AR和MA参数估计精度的提高奠定了基础,也解决了p小于或等于q时观测噪声方差无法估计的问题,仿真和实验结果验证了该方法的有效性.     

车载低精度INS/GPS大方位失准角线性对准研究

在应用低精度微机电系统-惯性测量单元(MEMS-IMU)和全球定位系统(GPS)的车载组合导航中,由于IMU的精度问题,无法通过传统的解析方法实现方位失准角的粗对准,造成了大方位失准角问题。该文通过变换状态量,用方位失准角的两个三角函数代替方位失准角作为状态量,建立了新的线性系统方程,统一了精对准和粗对准的过程,避免了粗对准切换到精对准时状态间的协方差信息损失。完成了车载导航试验。结果表明,本初始对准方案在低精度的组合导航中能将对准精度控制在1°以内。     

配重式激光陀螺机械抖动系统的实验研究

针对研究的RLG，为了满足应用要求，按照配重式抖动偏颤方案，设计了一套机械抖动系统，设计抖动频率为344.16HZ，有限元计算结果表明，抖动系统模态分布合理，强度足够。实验结果表明，实测抖动频率为316HZ，与设计值相差约8.2%，在误差范围内，证明设计过程和方法是正确的，30分钟内，抖动频率和幅度（RMS值）的稳定度分别优于0.05%和5%，抖动系统受水平方向上的基础振动影响较大，但抖动信号仍然良好，满足应用要求。     

低成本车载组合导航在GPS失效下的算法设计

在低成本MEMS-IMU/GPS车载组合导航应用中,城市中建筑的遮挡会造成GPS失效,此时由于MEMS器件精度较低,导航精度会迅速降低甚至发散.针对此问题,引入车辆的天向和侧向速度约束作为虚拟观测,并且考虑到GPS失效时段由于低精度MEMS-IMU带来的非线性,在不做小角度近似的条件下,推导出非线性速度约束作为虚拟观测,利用非线性UKF滤波算法进行估计,以进一步改善导航性能.车载实验表明,提出的非线性速度约束算法能够有效提高GPS失效时的精度,并且在GPS信号再次有效时能够快速收敛.