一种改进的UAV高度无缝融合导航方法

为了解决无人飞行器多机载高度传感器直接使用和切换导致的信号突变的问题,提出了一种基于微惯性器件、GPS、声纳、气压高度计的高度无缝融合方法.建立声纳和气压高度计误差模型,对其动态误差进行了分析和滤波预处理.采用基于增量的无缝融合方法获取高度变化估计值以修正气压高度.利用无迹卡尔曼滤波(UKF)方法将气压高度计、GPS和惯性导航系统信息进行有效融合获得精确的高度估计值.该方法考虑了各种高度传感器在动态环境下的误差特性,解决了模式切换带来的信号突变问题.飞行试验结果表明:采用该设计的方法系统具有较高的精度和可靠性.经过150 s飞行后,高度估计误差为0.4707m,能够满足无人飞行器飞行要求.     

一种用于空投翼伞雀降时的声波高度计系统设计

针对空投翼伞雀降时的准确测高问题,在分析了现有高度测量设备优缺点的基础上,提出了采用声波高度计来提高高度测量信号的准确度。首先完成了声波高度计系统原理样机的研制,并利用设计的声波高度计系统在室内和室外针对不同反射面分别进行了不同高度情况下的试验研究,多组试验数据事后处理的最大测量误差均值分别为室内的0.326m和室外的0.814m,表明设计的高度计在试验量测范围内,其测量精度可以满足空投的要求。     

低空无人机航空摄影高度自动测量方法研究

为控制低空无人机摄影高度,获得更加清晰的地理信息图像,需要对低空无人机摄影高度自动测量方法进行优化研究;当前方法主要利用射影几何知识的自动化标定方法实现低空无人机航空摄影高度的自动测量;该方法存在噪声影响严重,且测量误差较大的问题;为此,提出一种基于多传感器与卡尔曼滤波相结合的低空无人机航空摄影高度自动测量方法;该方法首先通过分析气压测量法计算各种气压因素对低空无人机航空摄影高度的影响,然后推导出大气对流层内气压随低空无人机航空摄影高度的变化;然后采用双GPS系统同时工作,对GPS、气压高度计和IMU测量获得的低空无人机航空摄影高度信号进行冗余备份;采用基于二阶多项式的修正方法对低空无人机航空摄影传感器输出值进行补偿和修正;根据动力学方程建立低空无人机航空摄影的动力学方程获得高度测量状态方程;最后采用卡尔曼滤波的线性最小方差估计准则对低空无人机航空摄影高度进行均方差估计计算,实现低空高度自动测量与校正。实验结果表明,所提方法具有精度高、收敛性好且滤波效果理想的优势。     

硅压阻式气压高度计的设计与实现

采用硅压阻式压力传感器,以ATmega88PA为控制器设计了气压高度计。内嵌全温度范围的曲面拟合算法进行温度补偿及线性化处理,解决了压力传感器的温漂和非线性问题,并用海拔高度与气压的关系计算高度。测量结果通过RS-485接口发送给上位机。测试结果表明,该气压高度计压力测量误差优于0.50‰,分辨率为0.01 h Pa,线性度为0.999 9;标准大气环境下高度测量误差为0.16 m,线性度为0.999 8。该气压高度计具有质量小、功耗低、精度高、工作可靠等优点。     

基于FPGA的数字高度计开发

针对声纳高度计、全球定位系统（GPS）和气压高度计的高度定位应用,开发了一种基于现场可编程门阵列（FPGA）的数字高度计,具有成本低、速度快、功耗小的特点.FPGA完成声纳高度计、GPS和气压高度计的数据采集,高度信息处理,气压高度计温度补偿及串口输出等工作.对高度计的误差来源进行分析,重点对气压高度计的温度漂移现象进行了补偿修正.为了验证设计效果,对数字高度计进行了测试,测试结果表明：高度计在进行误差补偿后,在低空范围内误差为0.1m左右,高空范围内误差为2～3m,可用于普通导航领域.     

四旋翼无人机的高度控制

为实现对四旋翼无人机飞行高度的控制,采用气压高度计对高度信息进行反馈,同时使用竖直加速度数据进行补偿.为了减少由建模误差对控制效果产生的影响,并使系统具有较强的鲁棒性,设计了模型参考滑模控制器(MRSMC,model reference sliding mode controller),同时对于无法直接测量的状态量使用卡尔曼滤波器来进行推测.实验结果表明所设计的控制器具有良好的稳定性和鲁棒性.     

基于有源定标器的卫星雷达高度计近海测高基准重建方法研究

利用卫星雷达高度计开展高精度近海高度测量面临诸多问题,重构受污染的近海回波波形,建立近海测高基准是实现高精度近海高度测量的重要基础。介绍一种利用有源定标器重建卫星雷达高度计近海测高基准的方法,以HY-2卫星雷达高度计为例,分别分析了离岸距离大于20km、离岸距离小于2km及离岸距离处于2~20km之间处近海地区雷达高度计回波波形受影响情况,并从理论上推导了该方法建立近海测高基准的精度。在2012年7月5日唐山近海地区HY-2高度计在轨定标试验中,首次观测到近海地区有源定标器转发高度计信号的回波波形,结果表明:利用有源定标器重建卫星雷达高度计近海测高基准的方法可行,该方法将有助于提高近海测高精度。     

一种小型无人旋翼机高度信息融合方法

针对小型无人旋翼机在起降过程中由于地效、外扰作用造成的高度传感器量测信息不精确的问题,提出一种基于单目视觉信号的高度获取方法,利用改进的大津法及仿射不变矩的方法提高目标识别的准确性;并针对视觉图像受噪声干扰、气压传感器存在误差积累、GPS测量精度不精确以及超声量程有局限性的问题,提出一种基于残差信息的自适应卡尔曼滤波,将视觉信息、气压高度计、GPS和超声高度信息进行融合,以提高全量程的高度估计的精度.最后通过静态测试实验、自主悬停以及自主降落实验验证本方法的有效性.     

基于LabVIEW的气压高度测量系统设计

为了准确测量高度,构建了基于LabVIEW的气压高度测量系统.从热力学角度,阐述了气压与高度的对应关系;以气压传感器为敏感元件,设计了AVR单片机数据采集、处理和传输系统;编写了基于LabVIEW的上位机串口接收、数据处理、中值滤波和显示程序,通过VISA串口接收下位机发送来的温度和气压数据,利用气压和高度的关系,计算气压对应的高度和即时速度,并在前面板以图形方式显示.以某建筑物的各楼层为研究对象进行了高度测量实验,结果表明设计的高度测量系统能够实时准确地测量和显示温度、气压、高度和速度数据,中值滤波后高度噪声减小为0.3m,是滤波前的30％.因此,基于LabVIEW的气压高度测量系统为高度测量和三维导航定位等应用提供了一种有效的参考方案.     

基于FPGA的无人机气压高度测量系统设计

从无人机气压高度测量的原理出发,介绍了数字式气压高度测量系统的组成和工作原理,并详细论述了测量系统各组成部分的电路设计以及程序设计流程图,最后通过测试验证了以FPGA芯片为核心的无人机气压高度测量系统的可行性,分析了系统的误差来源.由于FPGA具有可靠性高、速度快、逻辑功能强等特点,有效地解决了单片机在高速无人机大气数据测量系统中处理速度较慢、实时性较差的问题.     

一种巡航导弹组合高度方案设计

针对惯性高度通道、气压高度表和雷达高度表在巡航导弹高度测量中的优缺点,根据组合高度的思想,采用卡尔曼滤波的信息融合技术,将三者有机地结合起来,取长补短,实现高度测量。仿真结果表明,气压/惯性/雷达的组合方案可以有效提高高度系统测量精度,增强巡航导弹的稳定性能。     

一种高精度气压式高度表的设计

采用振动筒式压力传感器,结合单片机技术设计了一种高精度的数字式气压高度表,文中详细的论述了硬件设计,给出了软件设计流程,并从硬件上和软件两方面对引起测量压力的温度误差、静压误差和非线性误差进行了补偿,进一步提高了气压高度表的实际精度,该气压高度表与传统膜盒式气压高度表相比,具有精度高、结构简单、体积小和重量轻等优点。     

提高测量可靠性的多传感器数据融合有偏估计方法

为了提高测量数据可靠性,多传感器数据融合在过程控制领域得到了广泛应用. 本文基于有偏估计能够减小最小二乘无偏估计方差的思想,提出采用多传感器有偏估计数据融合改善测量数据可靠性的方法. 首先,基于岭估计提出了有偏测量过程,并给出了测量数据可靠性定量表示方法,同时证明了有偏测量可靠度优于无偏测量可靠度. 其次,提出了多传感器有偏估计数据融合方法,证明了现有集中式与分布式无偏估计数据融合之间的等价性. 最后,证明了多传感器有偏估计数据融合收敛于无偏估计数据融合. 实例应用验证了方法的有效性.     

无人机测流系统在铜仁水文的应用探索

无人机测流系统是将雷达波流速仪集成在无人机上的一种非接触式河道流量测验方法。针对铜仁水文监测工作在遇超标准大洪水或恶劣环境下水文应急监测手段单一、数据精准度不高的问题,采用无人机测流系统在铜仁市茅溪水文站与水文缆道流速仪法进行 22 次实测数据对比试验,分析无人机测流系统实测的水面流速及流量测验误差。结果表明：无人机测流系统在水面流速超过 0.50 m/s、运行高度在 10~30 m、风力小于 7 级时,测流数据的合格率达到相关要求。无人机测流系统在贵州省铜仁市山区性河流应急监测时适应性良好,可作为铜仁水文应急监测一种安全便捷有效的方法进行推广。     

基于XML网络测控系统数据集成研究与应用

可扩展标记语言(Extensible Markup Language,XML)是一种与平台无关的结构化数据模型.针对网络测控中各子系统的数据异构问题,研究了基于XML的网络测控数据集成模型,讨论了基于该模型的数据转换和传输过程,解决了测控数据之间的无缝连接和互操作性等问题.     

梯度均值预测滤波算法及其应用

测量误差不可避免的存在于各种测量系统之中.针对缓慢变化的测量数据中存在的随机误差,结合传统滤波方法的优点,提出了梯度均值预测滤波算法,阐述了算法的基本思想和流程,并结合桥梁挠度连续测量系统的测量数据进行了滤波实验,结果表明,该算法能够有效去除缓慢变化的测量数据中的干扰信号,滤波效果明显.     

外测数据融合准则及最优权值计算方法

航天发射对火箭飞行弹道数据处理的精度要求日益增高，对参与外测融合解算的雷达信息可靠性也提出了较高的要求。为解决航天发射时异常测量数据参与外测融合求解可能会导致火箭弹道精度降低的问题，提出了外测数据融合准则和短时多测元快速遴选方法，可有效识别、剔除异常测量数据，确保同目标高精度测元参与融合解算；并针对不同体制、不等精度的测量数据设计了一种最优权值快速计算方法，该方法综合考虑了测控设备的实际测量精度及布站几何对弹道精度的影响，确保在设定步长内融合权值最优。仿真结果证明该算法简单适用，可确保关键节点测控信息源的准确度，有效提高了发射场火箭弹道参数的处理精度。     

Segmentation of unsorted cloud of points data from full field optical measurement for metrological validation

Modern industry requires the increase of quality of manufactured products with the simultaneous minimization of production time and cost. Therefore the development of faster, more precise measurement techniques is needed. There are many full field optical systems in use that offer multi directional measurement that meet these requirements. The raw output measurement data from these systems is in the form of unsorted clouds of points which may include millions of measurement points. This data has a different structure than data acquired by traditional contact methods. In addition phenomena connected with optical measurement such as reflection and occlusion result in various errors in the obtained cloud. Therefore a new method of analysis has to be developed to process the data and prepare it for metrological verification. This article presents an algorithm to manage measured data from full field optical systems. This includes segmentation of clouds of points so that each point is associated with its corresponding surface of the CAD model and then exported to certified metrological software for analysis.     

燃气轮机叶片360°轮廓高精度测量

为了寻找一种既能满足叶片测量精度要求,又能解决叶片高精度测量成本高、测量效率低的测量方法,通过搭建基于相位测量的三维轮廓测量系统,对叶片进行360°测量,由于采集的点云数据需要进行数据融合,设计了一种基于相位测量轮廓方法的多角度点云数据融合机械装置,提出了基于参考平面数据旋转的新算法,最终实现了旋转多角度叶片三维轮廓点云数据高精度的自动融合,得到了完整清晰的叶片三维表面轮廓。同时对叶片局部大曲率部位进行测量,为局部二次因素的详细实验测量提供了有利条件。实验结果证明相位测量轮廓术应用于叶片三维轮廓测量非常具有实际价值。     

基于类决策树分类的特征层融合识别算法

针对雷达组网量测数据不确定性大、信息不完备等特点, 基于决策树分类算法的思想, 创建类决策树的概念, 提出一种基于类决策树分类的特征层融合识别算法. 所给出的算法无需训练样本, 采用边构造边分类的方式, 选取信 息增益最大的属性作为分类属性对量测数据进行分类, 实现了对目标的识别. 该算法能够处理含有空缺值的量测数据, 充分利用量测数据的特征信息. 仿真实验结果表明, 类决策树分类算法是一种简单有效的特征层融合识别算法.