单片机在汽车吊监控系统中应用

介绍了８０９８单片机为核心的大型汽车吊工况监控智能仪表系统，设计了汉字点阵液晶显示的人机界面，对仪表量程的自动标定，自动切换以及测量值的二次插值修正等问题作了研究。     

捷联系统姿态算法的漂移误差研究

本文对姿态计算四元数方法进行了研究，通过对计算矩阵的Ｕ－Ｓ分解，清楚地表达了不同算法的标准误差，歪斜误差和漂移误。     

干涉式光纤陀螺系统Serrodyne调制误差分析

本文首先针对实现闭环光纤陀螺系统相位零化技术的Ｓｅｒｒｏｄｙｎｅ调制理论进行了详细分析，通过对实际Ｓｅｒｒｏｄｙｎｅ调制分析得出因回扫时间的延迟产生周期性反对称毛刺是导致调制失真的因素，运用 Ｆｏｕｒｉｅｒ Ａｎｇｉｅｒ Ｂｅｓｓｅｌ级数对误差信号各次谐波分解得出低次谐波分量在误差信号中占主导作用，并提出减小调制误差的方法。     

光纤陀螺的研究评述

光纤陀螺是一种完全不同于常规机电陀螺的光电传感器,具有工艺简单、体积小、重量轻、启动速度快、灵敏度高、动态范围大、抗冲击和耐过载等一序列的优异特性,在航空、航天、航海及地质、石油勘探及其它国民经济领域中具有广阔的应用前景,是当前国内外惯性技术领域内的研究热点,越来越受到人     

GPS软件接收机捕获跟踪算法研究与仿真

本文对GPSL1软件接收机的捕获跟踪算法进行了研究。GPS信号的捕获分别采用时域滑动相关捕获方法和频域快速捕获算法，通过分析比较认为频域快速捕获算法计算量大为减少；在GPS信号跟踪中，采用非相干延迟锁定环（DLL），锁相环（PLL）实现对GPS信号的跟踪。     

蒙特卡罗粒子滤波算法应用研究

随着这些年计算机硬件水平的发展,计算速度的提高,源自序列蒙特卡罗方法的蒙特卡罗粒子滤波方法的应用研究又重新活跃起来。本文的这种蒙特卡罗粒子滤波算法是利用序列重要性采样的概念,用一系列离散的带权重随机样本近似相应的概率密度函数。由于粒子滤波方法没有像广义卡尔曼滤波方法那样对非线性系统做线性化的近似,所以在非线性状态估计方面比广义卡尔曼滤波更有优势。在很多方面的应用已经逐渐有替代广义卡尔曼滤波的趋势。     

改进的选择神经网络结构的方法

有关人工神经网络作为在线状态估计器组成基于神经网络的传感器故障检测的研究已有报导。但是这些文章中没有提到如何选择神经网络的结构。神经网络的输入延迟数和隐基单元数影响其对系统的拟合精度,从而影响故障检测的灵敏度。研究了一些现有的选择神经网络结构的方法,以系统化的交叉证实法为基础,经过改进,提出了针对作为在线状态估计器的神经网络选择输入延迟数和隐层单元数的系统化的方法,并用某船在试验场中航行时平台罗经输出的一段数据作了仿真,结果证明该法可行,具有工程实用意义。     

基于神经网络的导航传感器故障检测

试用离线训练的神经网络进行导航传感器故障检测。首先用从某船试航时的一段数据中选出的包含多种航行状态的数千组平台罗经读数训练神经网络并同时选择神经网络的输入延迟数和隐层单元数。然后用已选择好结构并训练好的神经网络作为在线估计器对平台罗经的读数进行一步预测。最后根据平台罗经的读数与其对应的预测值之间的差值进行故障检测。分别用同一艘船同一次试航的两段平台罗经读数进行训练和故障检测仿真,结果证明该方法可行。     

船用捷联惯性导航系统仿真技术研究

该文提出船用捷联惯性导航系统仿真器的设计方案。针对船舶运动特点 ,根据船模的耐波性数据、惯性传感器的误差模型 ,可以模拟船舶受不同等级风浪扰动、采用不同种类的惯性传感器及配置方案时导航系统的输出 ,其实时输出信号可直接用来驱动船用导航滤波器或其它仿真器。     

基于期望最大化算法的车载导航定位

随着GPS车载导航系统的普及,围绕车载导航系统性能的研究主要集中在了如何提高导航精度的问题上.然而,车载导航应用的特殊环境决定了传统的精度提高方法的局限性.文中首先简述了车载导航的特殊环境,然后在此基础上提出了利用EM(Expectation Maximization,期望最大化)算法提高导航状态解算精度的构想.通过使用平淡卡尔曼滤波,解决了期望最大化两步算法中的第一步即状态估计问题.基于实测数据的仿真结果证明,该方法能够有效地提高车载环境下接收机的定位精度和稳定性,进而提高车载导航的服务质量.