雷达时差和系统误差的联合估计方法

提出一种联合估计雷达时差和系统误差的方法.该方法假设公共目标做匀速直线运动,建立了不同雷达对公共目标的探测位置差与时差和探测系统误差的关系,并以此给出了线性最小二乘法估计.针对多雷达组网的应用场景,设计了基于方差加权的估计融合算法,提高了公共目标较少情况下的联合估计性能.通过仿真验证,该联合估计算法在航迹相关算法容忍的...     

雷达系统误差协同配准算法研究

雷达系统误差的配准方法受公共目标选取、目标运动预测、异步时间对齐等因素的影响,在实际应用中受到较大限制。利用数据链网络的通信功能和时间同步功能,论文提出了一种协同的配准算法,利用飞机自身构造的虚拟坐标系,获得配准的高精度基准源,实现对雷达的有效系统误差估计。算法基于Kalman滤波器实现,对存储和计算能力要求不高并具有良好的收敛性能,其估计精度较好,而且对采样周期没有要求,符合数据链和战术互联网的实际传输要求。     

雷达、红外成像传感器数据融合方法的研究

对雷达、红外成像传感器的数据融合问题进行了研究.雷达需要发射电磁波,易暴露,红外成像传感器隐蔽性好,但只能测角,不能测距,因此采用雷达为主、红外探测为辅的数据融合系统进行目标跟踪可实现红外、雷达两种传感器的优势互补.针对这一方案,文中提出了数据融合的新方法.即采用最小二乘法将同步观测数据进行融合,然后将新的融合结果与前几个时刻融合数据进行拟合,从而得到这一时刻相对稳定的结果.理论分析和仿真结果表明了这一方法的有效性.     

一种基于固定目标进行误差配准的方法

文中在假定系统误差不断变化的基础上,提出了一种使用固定目标进行误差配准的方法,该方法能有效的消除随机量测噪声对配准效果的影响,算法简单、有效.仿真表明该方法在配准精度和运算时间上都明显优于其他几种误差配准算法.     

加权最小二乘融合技术在主动侧杆中的应用

针对主动侧杆伺服跟踪系统中角位移传感器(rotary variable differential transformer,RVDT)和旋转变压器 去除噪声的问题,提出一种加权最小二乘(weighted least squares,WLS)算法。以主动侧杆系统为研究对象,在最小 二乘算法、递推最小二乘算法的基础上,对主动侧杆伺服跟踪系统进行分析,通过最小二乘算法、递推最小二乘算 法、加权最小二乘算法融合算法进行仿真。通过对比3 种融合算法的仿真结果,结果证明：该算法使伺服系统获得 了更精确的位置信息,具备去除噪声的优越性以及可行性。     

靶场末区多传感器数据配准研究

从工程应用观点出发研究靶场末区多传感器数据融合系统设计,通过分析各传感器的特点,给出了一种具有全天候和可靠测量的靶场末区融合系统结构;主要研究了融合系统中光电经纬仪时间和空间的数据配准方法,并给出靶场末区多传感器数据融合处理的主要步骤.试验结果证明,该融合系统能够提高落点测量的可靠性和精度.     

雷达组网多目标跟踪系统的设计与实现

雷达组网多目标跟踪系统采用加权最小二乘估计估计目标的初始状态,其数据关联采用最近邻算法,假设观测误差为高斯噪声且各个传感器之间相互独立,先计算量测点与系统航迹的标准化距离,再判断某个量测是否与某个航迹相关联,选择标准距离最小的系统航迹与量测点配对,用此量测点对系统航迹进行更新。系统跟踪滤波则采用加权最小二乘滤波算法,仿真试验表明,该系统可有效地对组网雷达条件下的多目标进行跟踪。     

基于PC的舵机负载模拟系统辨识方法

负载模拟系统始终受到舵机运动的干扰和工程噪声的影响,因此需要有效的方法消除这些干扰对系统辨识的影响,为提高辨识结果准确性,提出了基于M序列的广义最小二乘参数估计算法,并设计了基于PC的实验方法和应用程序。仿真结果与实验结果表明该方法是有效和准确的。     

有色噪声下基于总体最小二乘和卡尔曼滤波的无源定位方法

研究了有色量测噪声条件下存在系统误差时的单站纯方位角无源定位问题, 给出了一种新的迭代总体最小二乘Kalman滤波算法.该算法利用总体最小二乘法(TLS)进行无源定位,并通过有色量测噪声下的Kalman滤波对系统误差进行估计,将该滤波与TLS进行迭代,可有效抑制色噪声的干扰并大大减小系统误差对定位精度的影响,计算机仿真验证了该算法的有效性,且其性能优于文中其他几种算法.     

用于多传感器最优融合的优化节点样条数据平滑方法

对多个精度不同的传感器观测数据采用了加权平均法，给出了观测数据的最优融合方法；在此基础上，利用优化理论和最小二乘准则，对高机动目标的运动轨迹实现了B样条函数逼近，使逼近过程适应目标的运动规律，仿真计算结果表明其明显地优于微分平滑和等距节点平滑。     

Collaborative Error Registration Algorithm for Radar System

Affected by common target selection, target motion estimation and time alignment, the radar system error reg- istration algorithm is greatly limited in application. By using communication and time synchronization function of a data link network, a collaborative algorithm is proposed, which makes use of a virtual coordinates constructed by airplane to get high precision measurement source and realize effective estimation of the system error. This algorithm is based on Kalman filter and does not require high capacities in memory and calculation. Simulated results show that the algorithm has better convergence performance and estimation precision, no constrain on sampling period and accords with transfer characteristic of data link and tactical internet perfectly.     

雷达组网的精确极大似然误差配准算法

针对最小二乘法和卡尔曼滤波方法在雷达网系统中的误差配准问题,提出一种雷达组网的精确极大似然误差配准算法。采用基于圆极投影的极大似然配准算法,利用各雷达站的几何关系,通过极大似然混合高斯一牛顿迭代方法估计出雷达网的系统误差,并进行仿真。仿真结果证明：该配准方法具有良好的一致性,可以用于多雷达组网的误差配准。     

基于数据配准的零件精密装配最佳接触状态研究

针对零件表面几何形状误差分布对装配精度的影响与零件装配后配合表面接触状态尚不清楚的问题,提出一种基于数据配准的零件配合表面最佳接触状态确定方法。分析零件表面几何形状误差分布特性,利用数据配准技术提出配合表面接触点确定方法,并采用粒子群优化算法求解最佳接触状态;在此基础上采用小位移旋量表示零件表面的几何形状误差,提出一种基于接触状态的配合误差计算方法,从而实现零件装配精度的初步预测;通过实验验证了所提模型和方法的有效性。研究结果表明：数据配准方法可确定零件装配时的接触点位置和接触状态,预测精密高刚度零件的装配精度;从统计意义上证明,零件的形状误差分布对精密装配的影响不可忽略。     

光学透射式汽车抬头显示器系统的虚实注册方法研究

针对光学透射式汽车抬头显示器(HUD)增强现实系统的虚实注册问题,提出一种无标识虚实注册方法。介绍了HUD系统组成,并对系统各部分进行坐标定义;建立了各坐标系转换关系,得到初始注册矩阵。随后获取图像对,对图像进行特征提取,利用最小化灰度测量误差方法建立图像间的关系。采用非线性优化方法求解公式,对相机姿态进行估计,得到当前状态下的注册矩阵。通过合成初始矩阵与当前矩阵得到HUD系统的虚实注册矩阵。实验结果表明,系统的注册值与真实值相关距离为0.088 9,满足注册精度要求,且对比于其他方法,算法速度有所提高。     

A Rapid Method for Compensating Output Error of Electromagnetic Tracker

Some methods which use an optical tracker （OT） as a standard reference of electromagnetic tracker （EMT） were proposed in order to compensate the output error of electromagnetic tracker. Usually, they use a magneto-optic tool to collect the outputs of OT and EMT simultaneously, and then compare the output of OT with that of EMT to compensate the error of EMT. Although the outputs of EMT and OT can be matched each other by using a time stamp which denotes when the acquirement command is sent, but the accuracy will decrease if the tool moves faster for the errors of the time stamp itself. A rapid method for compensating EMT output error is proposed. A particular scan mode of the magneto-optic tool is designed for collecting EMT and OT outputs, and a data registration method is proposed to match the outputs of EMT and OT. The simulated results show that the output error of EMT can be decreased efficiently and the accuracy of the compensation can be improved by about 15 % compared with that of the existing methods.     

网络环境下数据录取系统的时间配准

文中以基于网络的数据录取系统的动态测量为研究背景，分析了时间配准对动态测量误差的影响，并结合数据录取系统的具体实例。采用时戳和时间序列分析方法，对数据传输时延进行估计，实现了数据录取系统的时间配准。仿真实验结果表职。时间配准后的数据录取系统有效地解决了时延带来的动态测量误差不准的问题。     

系统误差的不确定性与参数估计精度折合

考虑了系统误差的不确定性对参数估计精度的影响问题.建立了基于多源数据融合系统输入测元系统误差的状态空间及其分布,将参数估计精度转化为精度矩阵表示.讨论了一致误差模型和基于系统误差诊断的数据融合处理系统的精度函数,给出了数据融合处理精度评估的精度折合因子方法,建立了基于系统误差状态空间的精度评估理论和计算方法,该方法也可对不同数据融合处理模型的能力进行定量比较评价,计算分析和实际应用表明了该方法的适用性.     

移动机器人组合感知系统及其配准方法改进

在所构建的摄像机与激光雷达组合感知系统上,对基于特征点的配准问题进行了研究。结合3D激光雷达与摄像机工作特性,针对激光雷达混合像素及边界点问题,设计了基于相关扫描序列滤波器（Associated Scanning Sequence Filter,ASSF）,很大程度上减少了混合像素对配准特征点提取的影响,提高了提取准确度,使3D激光雷达与摄像机配准结果更为精确;另外,提出了基于结构化特征的激光雷达坐标原点位置标定方法,减少了激光雷达的量测误差。基于以上研究结果,使组合感知系统能够准确地对移动机器人行驶环境进行感知。