基于四余度设计的驾驶员操纵传感器校准方法

飞行控制系统中,驾驶员操纵传感器作为飞机人工操作的信号源,具有非常重要的作用.目前,驾驶员操纵传感器LVDT采用检定的方式完成计量,忽略了该类传感器的使用要求.以驾驶员传感器技术要求为基础,分析四余度LVDT传感器技术指标特点,提出对其中通道跟踪误差和通道干扰的校准需求和校准方法,并通过Matlab实现通道跟踪误差计算.该方法的建立能够为传感器基于应用需求的校准方案设计提供思路,在今后具有复杂应用环境、特殊应用要求传感器的校准设计中打下基础.     

基于单矢量传感器的强干扰噪声抑制方法

通过对单矢量传感器各通道输出不同形式的组合可以抑制干扰噪声,但高次乘方和最小均方误差准则2种方法包含非线性运算,使目标信号产生失真;常用的线性运算方法只能完全抑制与目标方位相差一固定值的干扰信号。对单矢量传感器各通道授予不同的权重系数并进行线性运算,根据最小噪声功率输出准则,在不降低目标信号信噪比的同时,通过调节权重系数,可抑制各向同性噪声场中任一方位的强干扰信号。仿真显示:本方法可在不降低目标信号信噪比和保证目标信号不失真的前提下,完全抑制与目标方位相差70°～290°范围内任一方位的强干扰噪声。     

一种抑制传感器电路干扰的方法

本刊上一期刊登的声光脉搏显示器,利用普通的光敏电阻和一个CD4069实现了将人的脉搏跳动转换成电信号并加以放大输出。我们知道,脉搏跳动在手指尖上产生的血液流动的变化导致的手指尖透光性的变化很微弱,利用光敏电阻在自然光源下采集到的手指尖的脉搏信号也很微弱,而且很容易受到自然光源本身产生的种种干扰。为了克服环境光线的干扰,常用的解决方案是采用专用光源,提高光照的强度,以增加输入信号的强度;或采用特定频率的调制光源,并在接受电路中用选     

SO2传感器抗H2S干扰的方法研究

本文研究了采用过滤吸附技术除去对二氧化硫电化学传感器影响最严重的硫化氢气体的干扰,提高了二氧化硫传感器的灵敏度。     

提高地磁传感器方位检测精度的方法

介绍了地磁传达传感器的原理及其信号处理方法，分析了传感器信号出现振荡、零点偏移、信号不对称等问题的成因，并提出了解决办法，使传感器的精度和可靠性得以提高。     

几种传感器动态校准方法特点分析研究

对5种传感器(100 000 g加速度传感器、超高压传感器、快速响应温度传感器、超高温传感器和超低温传感器)动态校准方法的特点做了分析研究,除简单说明它们的动态校准方法的原理之外,主要是分析它们的特点,即创新点或独到之处.     

基于多传感器数据融合的准静态校准数据处理方法

静态标定后的电子测压器靶场实测时存在测不准和测试精度不高的问题,为了提高系统的可靠性和测试精度,提出了基于模拟膛压发生器的模拟应用环境的准静态校准方法.为了提高校准工作效率,提出了基于多传感器数据融合的准静态校准数据处理方法.文中详细论述了多传感器数据融合理论以及标准压力曲线上升沿校准法的合理性.用上述方法校准后的电子测压器进行靶场实测,测试数据精度高,可靠性强.     

基于线性化参数模型的三轴磁场传感器校准方法

针对三轴磁场传感器零偏误差、刻度因子不一致性误差和非正交误差等,建立了磁场传感器的三个敏感轴与参考正交坐标系的转换矩阵;基于标量校准思想,推导了传感器三轴测量值与磁场标量值之间的线性化参数模型;根据最小二乘原理,进行传感器模型参数辨识。选取两款三轴磁通门磁力仪进行了误差校准实验研究,校准后,传感器的测量误差可以降低一个数量级。在实验过程中,不需要高精度的实验设备,在稳定地磁场环境下即可进行。实验研究表明,此方法是一种方便易行、精度较高的传感器校准方法。     

基于C的湿度传感器校准平台设计

针对大量湿度传感器出厂或使用前需要定标或进行误差补偿的技术需求,基于C语言和SQL数据库技术,构建了一种采用传感器融合算法的大批量湿度传感器数据自校准平台;首先通过饱和盐溶液构建标准湿度环境,然后通过MT4080D数字电桥对待校准湿度传感器进行多次测量,之后把测量值矩阵和标准值导入基于最小二乘和加权融合算法的平台进行处理,得到不同固定点湿度环境下传感器标定和补偿的校准数据;该设计实现了操作简单,成本低廉,响应时间短,运算速度快的湿度传感器的软件校准算法平台,具有一定实际应用价值.     

基于AIS的雷达高精度误差校准方法

利用AIS进行雷达标校在军事领域已得到广泛应用。但在标校过程中发现,校后雷达精度很多时候没有得到显著提高。从误差序列处理层面上对影响校后雷达精度的原因进行分析,提出一种基于AIS的雷达高精度误差校准方法。新方法首次提出在传统的校准流程中加入误差分布分析这一环节,并对关联、对准后的误差序列进行两次异常值筛选。通过实测数据证明,所提出的方法能够得到较准确的系统误差估计值,对雷达的系统误差进行了有效的校准。     

基于精密星敏感器的航天器高精度姿态测量标定方法

为了解决传统航天器姿态测量方法中存在的误差率高的问题,提出基于精密星敏感器的航天器高精度姿态测量标定方法。首先对使用的精密星敏感器进行设计,并将在不影响航天器运行的前提下安装在合适的位置上。通过建立运动坐标系、坐标参数转换和设置姿态参数三个步骤得出航天器运动模型,在该模型下分析出航天器姿态的基本运动规律、利用精密星敏感器识别并选取航天器空间下的任意三个星点,最后综合定位的星点和航天器姿态的运动规律,从不同的角度上确定航天器姿态测量结果,为了提高航天器姿态测量结果的精度进行标定处理。通过模拟实验分析得出结论：与传统测量方法相比,基于精密星敏感器的航天器高精度姿态测量标定方法的平均误差率降低了6.0%。     

A novel motion-based online temporal calibration method for multi-rate sensors fusion

Accurate and robust calibration is an essential prerequisite for multi-rate sensors fusion. However, most existing calibration methods ignore the temporal calibration and assumed the timestamps of the multi-rate sensors are precisely aligned; more importantly, many approaches are designed for offline calibration. For these reasons, this paper develops a novel online temporal calibration method for multi-rate sensors fusion based on the motion constrains of the sensors. In this new calibration framework, the high update rate inertial measurement unit (IMU) is utilized as the unified calibrating references, while other moderate or low-frequency target sensors can be estimated based on the reference IMU. As a result, the targetless, online, and high-precision temporal self-calibration can be achieved. During the calibration, an improved multi-state constraint Kalman filter (I-MSCKF) algorithm is proposed for both position and temporal states estimation of the multi-rate sensors to establish a multi-constraint filter and correct the temporal offset error in a real-time manner. Furthermore, the motion constraints models in the two-dimensional (2D) planar and three-dimensional (3D) space are developed from per-sensor ego-motion to enhance the robust and reliable abilities of the proposed temporal self-calibration method. Experimental results demonstrate that the proposed method can accurately and online estimate the temporal offset error and transformation parameters, which significantly improves the performance of moving trajectory estimation for robots equipped with the multi-rate sensors.     

A crenellated-target-based calibration method for laser triangulation sensors integration in articulated measurement arms

This work presents a method for integrating laser triangulation sensors (LTS) in articulated arm coordinate measuring machines (AACMM). First, the kinematic parameters of the AACMM are identified using a passive self-centering probe and a multipose optimization algorithm based in point and length constrains. Then, by means of a single calibration gauge object, a one-step calibration method to obtain both intrinsic – laser plane, CCD sensor and camera geometry – and extrinsic parameters related to AACMM main frame has been developed, allowing the integration of LTS and AACMM mathematical models without the need of additional optimization methods after the previous sensor calibration, usually done in a coordinate measuring machine (CMM) before the assembly of the sensor in the arm. Experimental tests for accuracy and repeatability show the suitable performance of this method. The technique presented is easily generalizable for LTSs integration in robot arms and CMMs.     

Array errors active calibration algorithm based on instrumental sensors

The array mutual coupling,gain-phase errors and sensor position errors would significantly degrade the performance of high-resolution direction of arrival (DOA) estimation algorithms.Aiming at the combined influences of the above three array errors,a kind of active calibration algorithm is presented with the help of instrumental sensors in this paper.Firstly,the integrated effects of the three array errors are shown to be equivalent to angularly dependent gain-phase errors.Then,a non-linear least square (LS...     

基于辅助阵元的阵列误差有源校正算法

阵列互耦、幅相误差和阵元位置误差的综合影响会严重影响超分辨率算法的性能,为此,针对上述3种阵列误差的综合影响,给出了一类基于辅助阵元的有源校正算法.首先,将3种阵列误差的综合影响等效为一种依赖方位变化的幅相误差,并通过一种基于辅助阵元的自校正方法得到了关于3种阵列误差的非线性最小二乘优化模型;然后,针对阵列误差矩阵可能出现的不同模型,给出了相应的求解算法;接着,针对算法的参数估计唯一性给出了较为细致的分析,并对算法做了进一步改进;最后,通过仿真实验验证了新算法的有效性.     

一种基于MATLAB的摄象机标定方法的实现

使用MATLAB实现了一种简便的摄象机参数的标定方法。先由四个标定点的坐标计算出透视投影矩阵，从而计算出标定模板上其它节点的图象坐标，之后进行内部参数和外部参数的计算。此方法具有易于实施、速度较快、精度较高等特点，是一种简便实用的方法。     

一种基于非量测畸变校正的摄像机标定方法

设计一种基于非量测畸变校正的摄像机标定方法.该方法利用单参数除式模型校正镜头畸变,根据直线透视投影保留同素性,通过拉凡格氏法（LM）优化标定出畸变模型系数和摄像机主点坐标,然后校正成像点,使其满足针孔模型映射关系.根据内参数的两个基本方程,线性求解剩余参数.实验表明,该方法在非量测标定过程具有较好的鲁棒性,且对比张正友标定方法,可在单幅标靶图像下进行标定,避免了模型内外参数耦合在一起,提高了标定效率.     

传统相机标定方式的自动标定方法

摄像机标定技术是从二维平面图像中获得三维信息的关键步骤,摄像机的标定精度对保证系统测量精度有着至关重要的作用。提出了一种基于传统相机标定方式的自动标定方法。采用带有区域标记点的改进标定模板获取标定图像序列。利用边缘检测技术,确定特征点检测区域。根据摄像机透视投影模型,对摄相机进行线性标定,再进行非线性修正,得出摄像机各参数。实验结果表明,改进的标定方法具有更快的检测速度,稳定性好,鲁棒性高,使传统相机标定过程实现了自动化。     

基于AKPSO算法的加速度计快速标定方法

针对粒子群优化（ PSO）算法在加速度计标定优化后期出现的早熟、陷入局部最优的不足,以及KalmanPSO（ KPSO）算法在设计与应用过程中存在的缺陷,提出了基于自适应 Kalman 滤波的改进 PSO （ AKPSO）算法,并将其成功应用于加速度计快速标定。利用粒子群状态空间Markov链模型,建立了粒子群系统状态方程和观测方程;采用指数加权的自适应衰减记忆Kalman滤波来对粒子的位置进行估计。加速度计标定仿真结果表明：所提出的算法在收敛速度、收敛精度方面都要优于PSO,KPSO算法,有效地提高了加速度计的标定精度。