长基线水声定位系统中一种迭代声速修正算法

长基线水下目标定位算法主要根据几何原理进行定位,目前常用的解算方法是根据几何原理列出方程组,直接对方程组进行解算得到目标位置的近似解。通过对长基线定位算法方程组的几何分析,选取不同几何交汇点作为目标近似解,比较各目标近似解的定位精度并找到最优解;同时依据解算算法及其几何关系,提出一种迭代声速修正算法,不但提高了同步工作方式下阵内目标点的定位精度,而且算法复杂度低,实现简单。最后,通过仿真分析验证了此算法的有效性。     

靶场外弹道数据处理中野值点剔除方法

为了提高靶场数据处理精度,对已有的野值点剔除方法和最新进展进行了研究,从孤立型野值点和斑点型野值点两类野值点的产生角度出发,对适用于靶场外测数据处理中的剔野方法进行了理论研究和实验分析,通过仿真和比较各种方法的结果,得出不同的剔野方法在不同应用领域的优缺点,在相关行业具有较好的参考价值.     

座底式长基线水声跟踪系统校阵方法研究

为了解决座底式长基线水声跟踪系统的高效校阵问题,结合工程项目实际提出一种智能化分组并行校阵方法。该方法利用水下基阵布阵施工时获得的水声及差分全球定位系统(Differential Global Positioning System,DGPS)测量数据为基准,在校阵试验中采用多个水下基阵分组并行校阵的快捷方式,根据自动反馈的测量数据进行校阵误差收敛测量,当满足事先设定的校准误差后,获得水下基阵的精确位置信息,同时完成多个水下基阵的阵型校准。最后,在某水域采用跑船试验的方式进行验证。长基线系统测量的船只航行轨迹与DGPS轨迹重合性好,证明该方法具有智能化程度高、测量精度高、测阵效率及经济性好等优点,具有较高的军事及民用价值。     

飞行参数野值点的预处理

当飞机上的传感器或大功率用电设备等出现机械故障和随机干扰时,飞行参数系统所记录的数据往往出现野值.为了正确反映和重现飞机真实飞行过程,对野值点做出正确处理是十分必要的.研究了借助RBF神经网络、MATLAB工具、最小二乘法和多项式拟合方法对某型飞机记录的发动机低压转子转速所产生的野值进行预处理,取得了非常好的效果,该方法对其他参数的修正具有使用推广价值.     

一种基于超短基线的声信标定位方法

针对在信标工作方式下常规超短基线定位方法因缺乏斜距信息无法对信标进行定位,提出了一种仅用目标方位信息来确定信标位置的方法.通过多次测量得到方位信息,建立了方位信息和目标位置的关系式,利用最小二乘方法获得信标在大地坐标系下的位置.湖试实测数据处理结果表明,在观测次数m较小的情况下得到的结果其定位精度和稳定性虽然不如应答工作方式下的常规超短基线定位方法,但解决了信标工作方式下无法定位的问题.若需提高定位精度,仅要增加观测次数m.     

一种剔除机动车雷达模拟速度频率异常值方法

在检定固定式机动车雷达测速仪过程中处理机动车雷达测速仪模拟频率时,会出现环境或其他人为因素导致的模拟频率数值异常的现象,虽然频率数值仍符合JJG 527—2015《固定式机动车雷达测速仪》要求,但此时数据已失真。该文研究采用不确定度及附加修正系数来作为判断模拟频率是否存在异常值的方法,可有效剔除失真数据。通过判定异常值常用的统计方法验证发现,该方法能有效剔除异常值,同时也解决了雷达测速仪模拟频率因存在异常值而最终不准确的问题,提高了检定结果的准确性,降低了检定人员的工作强度,具有一定的应用价值。     

一种改进型声线修正算法在超短基线定位系统上的应用

根据声线分层恒速修正原理和超短基线设备测量的水下温度、深度信息,结合系统海上使用的环境特性,提出一种改进型声线修正新算法进行水下精确测距。该算法通过湖上试验和海上验证,较传统平均声速算法大幅提高测距精度,有效解决了声线在水下复杂环境中曲线传播的难题,提高了超短基线定位系统的水下测距及定位精度。     

GPS信号校准晶振信号频率源误差在线修正方法

针对GPS秒信号包含的随机抖动和较大野值、晶振因老化和温度等特性产生的频率漂移给频率校准带来误差的问题,建立GPS信号校准晶振信号频差数学模型,提出利用状态和参数联合估计的卡尔曼滤波算法对频差信号中包含的随机噪声误差进行在线修正。针对GPS秒信号中较大跳变产生的野值问题,通过对卡尔曼滤波算法中新息序列加权的方式来消除野值的影响,使系统保持高准确度的频率输出。进行数值仿真和实例验证,结果表明:将该新息序列加权卡尔曼滤波算法应用到某GPS校准晶振频率源系统中,能使系统输出频率准确度优于1.0×10-12。     

本质矩阵五点算法伪解的两种剔除策略

本质矩阵五点算法是实现三维测量中双视图相对定向的常见方法,在其计算过程中常常采用多项式求解技术,从而引发了解的多异性.为了确定正确解,提出了五点算法的两种改进实现形式,用于消除多异解.它首先用点在相机前的约束排除非物理可实现解,然后在剩余的可能解中分别计算当前双视图中所有公共点的Sampson距离或反投影残差之和,最小值对应的相机参数即为正确的定向参数值.仿真和真实实验均证明了两种策略的可行性和正确性,且基于Sampson的方法较基于反投影的方法速度快.     

斜透视投影中图解线段实长的一种方法

本文讨论了斜透视投影中种种位置直线的量点和线段的实长问题,找到了图解线段实长的一种方法。     

The systematic errors in determining the nonstationary heat-exchange conditions with parametric identification

A universal method of estimating the accuracy of the results of a solution of the optimum planning of the realization of the inverse boundary-value problem of heat conduction from the establishment of the input peak flux density q(τ) is proposed for different heat-flux converters. The method is based on the construction of combined confidence regions or intervals for optimum estimates of the parameters, which realize a piecewise-linear spline-approxmation of q(τ). __________ Translated from Izmeritel’naya Tekhnika, No. 8, pp. 54–58, August, 2007.     

X-ray line profile analysis of silver base Ag-Cd-In alloys

X-ray diffraction line profiles of five silver base ternary alloys in α-phase with varying atomic percentages of cadmium and indium were recorded in both cold-worked and annealed states of the samples. Detailed studies on the profiles involving peak shift, peak asymmetry and Fourier analysis of line shapes have been carried out to evaluate microstructural parameters such as deformation fault probabilities,rms strains and dislocation densities. It was found that the addition of indium has a marked effect in producing deformation fault probabilities in comparison to that of adding cadmium in ternary silver base alloys. Compound fault probability was found to be maximum for the alloy Ag-10Cd-15In.     

微带法测试薄膜0.5～5G磁导率

提出了可以在0.5～5GHz频带扫频测量磁性薄膜复磁导率μr的微带线法,推导出了由倒置短路微带线单端口网络的反射系数R(S11)表示μr的理论公式.对微带线夹具进行了设计,并结合虚拟仪器技术,以LabVIEW为软件平台建立了一套测量薄膜微波复磁导率的自动测量系统.给出了FeCo基磁性纳米颗粒膜的磁导率测试曲线,表明微带法具有准确性较高、既适宜于面内各向异性薄膜又适合于各向同性薄膜的测量和容易操作等优点.     

基于线结构光的叶片型面特征检测方法研究

叶片是燃气轮机和航空发动机的核心部件,随着我国两机行业的高速发展,对于叶片在研发、生产和维修等方面全生命周期检测的要求不断提高.光学测量是目前叶片三维形貌高效检测的新手段,但是在测量精度等方面相比传统三坐标测量机仍存在一定局限.该文提出一种基于线结构光的叶片型面特征检测方法,设计开发一套四自由度检测平台,针对基于标定物...     

基于遗传算法和自适应的平面线轮廓度误差评定方法

 为了解决在测量平面线轮廓度中由于存在被测轮廓与其测量基准间存在位置误差而影响评定精度的问题，提出了一种基于遗传算法和自适应的计算平面线轮廓度误差的新方法。该方法满足最小条件原理，它利用样条插值函数拟合理论轮廓，并在评定过程中能自动地实现被测轮廓与理论轮廓之间的适应性调整，从而能够分离并消除被测轮廓与其测量基准之间的位置误差对轮廓误差评定结果的影响，在遗传优化中获得全局最优解。实例计算验证了这一结果。这种算法简单明确，具有精度高、收敛速度快、易于计算机程序实现、易于推广应用等特点。     

基于 Kalman滤波理论的运动目标检测新方法

该丈研究了基于Kalman滤波理论的渐消记忆最小二乘法在图像背景重建中的应用,并将它应用在复杂背景的图像序列中,实现对运动目标的自动检测.首先用渐消记忆最小二乘法对复杂背景进行预测和更新,然后把当前帧与预测的背景模板做差分运算,最后采用自适应阈值分割技术实现对目标的自动分割.文中通过对序列图像的仿真,讨论了最小二乘法的存在问题,改进及适用情况,干扰的消除.试验结果表明,该方法具有很强的实用性.     

A sequential method of calibrating measurement instruments with a Kalman filter

A recurrent algorithm is derived for estimating the parameters of a calibration curve with allowance for the errors in reproducing the inputs. That algorithm is combined with a proposed rule for halting the calibration to reduce considerably the length of the calibration, which promises a real economic advantage. __________ Translated from Izmeritel’naya Tekhnika, No. 4, pp. 32–38, April, 2006.     

基于最大相关熵准则的水下生物脉冲噪声消除方法

近海生物噪声表现为脉冲噪声,这一类噪声显著降低了水声通信系统的性能。结合水声信道的稀疏特性,提出一种基于最大相关熵准则的级联滤波器算法,该算法实现了脉冲噪声的消除及稀疏信道估计。第一级自适应滤波器完成对噪声的消除工作,第二级滤波器对去噪后的信号进行稀疏信道估计。该方法的优势在于无需知道信号和噪声的相关信息。仿真结果表明,提出的方法比单一的滤波器结构和传统信道估计算法性能更加优越。     

水声传感器网络中时钟漂移率跟踪方法

时钟同步是水声无线网各个节点协同观测的关键技术。该文针对水下节点长时时钟漂移率受周围环境影响产生变化的问题,提出一种适用于水下传感网络的时钟漂移率跟踪方法。该方法使用多模型描述时钟漂移率的变化,在使用现有高时延时间同步(TimeSynchronizationforHighLatency,TSHL)水声网络授时协议和轻量级高时延授时(Tri-message)算法计算获得时钟漂移率的基础上,使用交互式多模型卡尔曼(Kalman)滤波对变时钟状态向量进行跟踪和估计,并在滤波过程中采用Sage-Husa自适应方法动态调整滤波参数,提高算法估计的准确性。仿真结果表明,使用提出的跟踪方法,时钟漂移率估计均方误差可从3.0×10-9降低到5×10-10,算法性能优于现有授时方法。     

A method to account for outliers in the development of safety performance functions

Accident data sets can include some unusual data points that are not typical of the rest of the data. The presence of these data points (usually termed outliers) can have a significant impact on the estimates of the parameters of safety performance functions (SPFs). Few studies have considered outliers analysis in the development of SPFs. In these studies, the practice has been to identify and then exclude outliers from further analysis. This paper introduces alternative mixture models based on the multivariate Poisson lognormal (MVPLN) regression. The proposed approach presents outlier resistance modeling techniques that provide robust safety inferences by down-weighting the outlying observations rather than rejecting them. The first proposed model is a scale-mixture model that is obtained by replacing the normal distribution in the Poisson-lognormal hierarchy by the Student t distribution, which has heavier tails. The second model is a two-component mixture (contaminated normal model) where it is assumed that most of the observations come from a basic distribution, whereas the remaining few outliers arise from an alternative distribution that has a larger variance. The results indicate that the estimates of the extra-Poisson variation parameters were considerably smaller under the mixture models leading to higher precision. Also, both mixture models have identified the same set of outliers. In terms of goodness-of-fit, both mixture models have outperformed the MVPLN. The outlier rejecting MVPLN model provided a superior fit in terms of a much smaller DIC and standard deviations for the parameter estimates. However, this approach tends to underestimate uncertainty by producing too small standard deviations for the parameter estimates, which may lead to incorrect conclusions. It is recommended that the proposed outlier resistance modeling techniques be used unless the exclusion of the outlying observations can be justified because of data related reasons (e.g., data collection errors).