激光相干多普勒测速精度实验

激光相干多普勒测速雷达由于测量精度高、测速范围广、功耗体积小等优势广泛应用在风场测量、导航及飞行器着陆等方面。为了测试其测速精度,本文研制了速度发生器,搭建了高精度大速度范围的精度测试平台,利用搭建的测试平台对激光多普勒测速精度进行测量,在105.8266 m/s的速度下测得的精度为0.0383 m/s。对激光多普勒测速的精度进行了分析,提出了插值校正FFT频率、采用流水线的FFT处理方法、增加采样位数和提升采样频率等方法来提高测速精度。     

基于双面阵CCD的运动物体测速方法研究

针对交通工程中的测速要求,提出了一种基于双面阵CCD实现测量运动物体速度的方案,设计了测速系统的硬件平台,提出使用计算机控制两个面阵CCD对运动物体进行了动态图像检测、信号分析以及速度计算,并利用图像差分算法作为计时触发信号,提高了测速精度。通过对实验结果的分析证明文章所提出的方法行之有效。     

GPS多普勒差分测速算法

全球卫星定位系统(GPS)多普勒单点测速技术是单GPS天线测姿技术的核心,但其测速精度易受卫星速度误差、卫星钟漂、电离层延迟、对流层延迟以及飞行器位置误差等因素的影响。针对上述问题,提出结合GPS地面基准站卫导观测数据,对机载GPS多普勒观测量进行双差处理,从而得到GPS多普勒双差方程。求解该双差方程,能够有效缓解上述不利因素的影响,得到精度更好的飞行器实时速度。半实物仿真计算结果与跑车实验计算结果都表明多普勒差分测速精度大幅优于多普勒单点测速精度。     

流场测速中基于深度卷积神经网络的光学畸变校正技术

基于光学成像的流场测量技术,如粒子图像测速技术（PIV）,易受到因流体中折射率的不均匀性或晃动的介质边界引起的光学畸变而带来的影响。这些畸变会使得示踪粒子在图像上的位置分布产生误差且严重影响图像清晰度,从而增大流场速度测量的误差。为了提高光学流场速度测量的测量精度,自适应光学系统可以应用于其中去校正光学畸变。基于图像流场测量中的光学像差具有频率高,动态范围大,空间分辨率高等特点,对于这一应用场景,基于波前校正器件的自适应光学系统受到了器件本身性能的影响。基于深度学习的自适应光学技术在流场测量中的应用,建立了一种基于深度神经网络的无波前校正器件自适应光学校正技术,以深度神经网络代替传统的波前校正器件,用于粒子图像测速技术中的光学畸变校正。为了生成神经网络所需要的训练和测试数据集,搭建了可以实现波前测量的粒子图像测速实验平台,分析并建立了光学畸变在粒子图像上的图像退化模型。最后,以校正后PIV图像的校正效果和流场速度测量结果作为评价标准,对所建立神经网络的畸变校正性能进行了分析。     

雷达高度表进行多普勒测速系统仿真

为了使雷达高度表在利用宽波束测高的同时增加测量飞行器自身速度的功能,达到一表多用的目的,提出了一种利用宽波束雷达信号进行多普勒测速的方法。采用对高度表的回波信号进行时域和频域相结合的处理方法,利用多普勒公式实现测速功能。通过建立测速仿真系统,对宽波束测速算法进行仿真,得到的测速误差小于1m/s,达到一般测速精度的要求。     

基于运动模糊效应的图像测速方法

通过分析影像与成像平面以及地面景物之间相对运动关系,建立了航拍图像运动模糊模型,分析了模糊带宽度和相机运动及曝光时间之间的关系,设计了基于模糊带边缘增强和自相关分析的模糊带宽度测量算法,在此基础上提出了基于运动模糊效应的图像测速方法.给出了实用的测速算法,并分析了像素尺寸、模糊带宽度、相机姿态等对测速精度的影响.与传统的基于多普勒、地形匹配等测速算法相比,此方法无需增加额外设备和保障数据,实现更为简单.算例分析表明,此算法对于速度无剧烈变化的准匀速运动具有较好的测速效果,为飞行器实时飞行速度的测量提供了一种新的解决手段.     

姿态误差对机载激光多普勒三维速度测量精度的影响

激光多普勒测速系统可实现空中运动平台的速度测量,平台的姿态测量误差是影响其测速精度的重要因素。为实现运动平台三维速度的测量,以相干探测原理为基础,设计并搭建了全光纤三光束激光多普勒测速系统,建立了运动平台三维速度测量的数学物理模型,对系统测速相对误差进行了数值模拟研究。研究结果表明,姿态测量误差对测速精度的影响不可忽略;随着俯仰角度的不同,俯仰误差与旋转误差对测速精度的影响程度会发生变化;测速精度与旋转误差呈线性关系,而与俯仰误差存在着非线性关系。研究结果可为激光多普勒测速系统的设计以及速度修正提供理论依据。     

流场测量中的PIV技术浅析

通过对粒子图像测速技术的详细介绍,阐述了PIV技术的优点,分析了PIV系统的组成、测量原理及测量精度,从而可知粒子图像测速技术(PⅣ技术)是相关领域中流场测量的一种先进和有效的测量手段.     

飞行器视觉定位方法的研究与仿真

针对飞行器的视觉定位问题,提出了基于卡尔曼滤波技术的序列图像飞行器位置和运动参数进行研究的方法。该方法首先求取单目视觉图像飞行器形心特征点位置,并将其映射到三维目标空间中,利用α-β-γ稳态滤波技术,建立了序列图像帧间飞行器视觉定位的仿真数学模型。模型中既考虑了图像处理过程中噪声的影响,把加加速度作为白噪声考虑到数学模型中。根据仿真数学模型,用MATLAB语言对飞行器的位置、速度和加速度进行仿真分析,实验证明该方法对序列图像飞行器位置预测的仿真精度较高,且计算相对简便。     

气液两相流中改进图像互相关测速的完整实现

针对气液两相流中密集气(液)相速度场准确测量的需要,提出了改进图像互相关测速的完整实现方法。基于傅里叶变换的图像互相关测速原理,采用回归迭代互相关算法以提高测量精度,基于相邻速度属性对误矢量进行修正,并采用亚像素拟合方法准确定位,通过对不同拟合算法进行比较,验证了3点高斯拟合算法的优越性。实验结果表明,本文提出的测量方案可以有效提高图像互相关测速的精度。