一种基于椭球假设的地磁传感器误差补偿方法

为了提高地磁总场的测量精度,在现阶段关于磁罗盘普遍采用椭圆假设补偿方法的基础上,分析地磁干扰特性,采用一种基于椭球模型假设理论的误差补偿模型补偿磁干扰环境下的地磁总场。根据此理论,用FM300地磁测量仪,并结合无磁转台进行了补偿实验。实验结果表明,该方法能有效提高地磁总场的测量精度,解决了地磁传感器不同姿态测量某点误差较大的缺陷,利用此方法能够有效简化操作,缩短测算时间。     

四象限方位解算的算法误差分析及补偿

通过对四象限方位探测原理和解算方法的分析,得到了在归一化光敏面半径的情况下,不同光斑半径对应的解算误差曲线。根据仿真结果,提出了分段拟合的方法,通过修正系数对算法进行补偿。经仿真验证,分段补偿的实现方法简单,对四象限算法线性度的补偿效果明显。     

光纤陀螺“四位置”误差机理研究

光纤陀螺惯导系统在位置标定实验时,光纤陀螺绕输入基准轴的不同位置零偏不一致,称为“四位置”误差。结合光纤惯性组合标定时出现的“四位置”误差问题,通过对光纤陀螺法拉第效应误差模型和对实验数据的分析,研究了“四位置”误差与光纤陀螺磁敏感性和输入轴失准角之间的关系。得出光纤陀螺“四位置”误差主要是由地磁场影响造成。对光纤陀螺采用磁屏蔽措施,可以显著减少“四位置”误差。     

基于STM32的四旋翼无人机目标跟踪系统设计

本文针对四旋翼无人机的目标跟踪难点问题,设计了一种适用于多种场合的四旋翼无人机目标跟踪系统。该系统以STM32F407为核心,搭载九轴传感器、光流、气压计、OpenMV等模块,通过姿态解算和光流解耦合算法,计算出无人机精确的实时姿态和高度,并通过串级PID算法,实现稳定的飞行控制,在此基础上,通过OpenMV视觉模块进行颜色识别,确定目标位置。经实际测试四旋翼无人机能实现目标跟踪、可扩展性高、适应性强。     

基于视觉图像的四旋翼无人机飞行控制研究

为了利用视觉图像中信息的无源性、实时性以及机载控制器的自创性等特性，解决无人机信源易干扰、有延时、受制约的问题，分析了“十”字型四旋翼无人机的动力结构、控制原理以及无人机飞行过程中位姿方程、动力方程之间的相互关系，完成了四旋翼无人机六自由度信息和飞行控制四元素输入信息之间的转换，设计了基于合作目标匹配的无人机视觉图像自主控制算法。结果表明，在实测值为零时，即可完成自主降落功能。该算法可以实现简单环境下四旋翼无人机的自主降落。这一研究对无人机的自主化、智能化发展具有一定的帮助作用。     

基于BP神经网络的磁罗盘误差补偿研究

研制了一款基于磁阻传感器HMC1052/1051Z和MEMS加速度计ADXL203的磁罗盘,介绍了三轴磁阻罗盘的测量原理并分析了磁罗盘工作过程中可能存在的误差及其来源。针对样机的水平状态,利用前馈神经网络算法,建立了以测量航向角为输入、补偿后的航向角为输出的三层BP神经网络模型,并用样机的航向角采样数据进行仿真验证。实验数据表明,采用该BP神经网络补偿算法,可将航向角的精度从±35.73°提高至±0.5°以内,研制的样机可应用于普通导航领域。     

多旋翼无人机载SAR的视线运动误差修正与补偿

多旋翼无人机体积小、重量轻、成本低,但由于飞行航迹极不稳定,成像信号处理难度很大。基于惯导数据实时调整脉冲重复频率(PRF)可预先补偿航向位移误差,但是,其残余误差在高波段合成孔径雷达(SAR)斜视成像时不能忽略。为此,利用位移实测值与理想值间的差异提取残余航向位移误差,修正了斜视成像几何下的视线运动误差,改进了传统的1阶、2阶视线误差补偿因子,并基于成对回波理论分析了旋翼无人机正弦位移误差的幅度和频率容限。仿真和实测数据验证了所提方法在大斜视成像时可减小视线运动误差约一个数量级,显著提高多旋翼无人机载SAR成像的性能。      

基于四元数的四旋翼飞行器姿态解算研究

四旋翼飞行器的飞行控制效果取决于姿态信息获取的准确性,所以姿态解算是飞行器研究的关键技术。针对目前飞行器高动态特性和复杂环境下的姿态解算误差较大的问题,提出一种基于四元数的二阶互补滤波算法,通过增加一个PI反馈控制环节,能更好地利用多传感器进行姿态融合,使经典互补滤波算法中的低通阻带衰减速度过慢、陀螺仪漂移等问题得以改善。同时文中自主设计了IMU系统,完成数据采集和姿态解算算法的实现,分别进行三轴转台实验,改进后姿态解算的结果表明,无论是在静态还是动态环境下,俯仰、横滚角的误差小于0.5°,验证了该算法的可行性。     

姿态测量误差对星载合成孔径雷达成像质量影响

针对高分辨率条件下卫星弯曲轨迹与姿态测量误差耦合对成像质量的影响开展分析.首先结合高分辨率星载滑动聚束合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像特点,解析回波信号的空-时-频特性,分析姿态测量误差对回波信号空-时-频特性的影响,构建该影响与成像质量之间的数学映射关系.然后基于高次相位补偿的三步成像算法分析误差所引入的高次补偿相位误差,并给出是否需要进行高次相位补偿的误差临界值.最后,通过计算机仿真验证理论分析的正确性.     

基于线性误差模型的干涉仪系统标校方法

干涉仪系统利用多个天线构成测向基线,通过测量目标相位信息完成入射角度估计,能实现瞬时高精度测向.针对系统误差影响测向性能这一问题,分析了系统误差来源(包括天线安装误差和系统固定相位误差),建立了干涉仪系统误差线性模型,利用线性最小二乘算法对干涉仪系统中的天线相位误差与基线安装误差进行估计.仿真分析验证了该方法的有效性.     

基于误差椭球的激光测量系统的不确定度分析

为了对3维激光扫描技术的测量精度做出评估,以激光雷达测量系统为研究对象,基于误差椭球理论建立了测量系统的点位误差模型;依据点云平面误差椭球的分布特性,提出了点云拟合平面的不确定度模型,用于评估与拟合平面关联的尺寸测量精度;通过对箱体类物体高度的测量实验,获得了实际测量不确定度,并与模型仿真结果进行了对比。结果表明,该模型可较准确地估算出高度的测量不确定度,从而验证了其有效性及实际意义。     

二维综合孔径辐射计阵元位置误差分析与校正

在二维Y型天线阵组成的综合孔径辐射计系统,阵元存在位置误差引起接收信号相位误差,从而导致反演图像的图像质量下降。为了校正位置误差带来的图像误差,本文在天线阵元存在位置误差的情况下,对反演图像质量的影响进行定量分析。6个辅助源中3个位于方位角为0°,估计阵元的x坐标;3个位于方位角为90°,估计阵元的y坐标。在得到较精确的阵元位置估计基础上,对存在误差的反演图像进行图像校正。     

惯性制导系统误差补偿评估模型研究

对惯性制导系统误差进行补偿是提高导弹射击精度的简单有效途径,研究补偿效果的前提是系统误差模型和噪声模型的确定。通过研究飞行工作环境变化导致的系统模型差异,结合惯性制导实时补偿方法,提出了基于工程背景的误差补偿和补偿评估模型的选取方法。仿真分析表明此方法有利于验后误差系数的分离和补偿精度的评估。     

结构光测量系统的标定方法综述

结构光测量技术具有无接触、测量速度快、测量精度较高且成本较低等优点而被广泛应用到各个领域。结构光测量系统的精度取决于系统标定精度。综述了结构光测量系统的现有标定方法,即基于矩阵变换的摄影测量法、基于几何关系的三角测量法和多项式拟合法。摄影测量法可以进一步分为伪相机法、逆向相机法和光平面法。从误差扩散、对投影仪标定的依赖性、精密辅助标定装置、操作复杂度等方面对上述标定方法进行了对比。指出标定方法的研究趋势是从实验室方法向现场标定技术的转变,要求标定装置简单、标定过程便捷、标定时间快速且精度高。     

一种激光三角测量的标定方法及误差分析

为了解决激光三角测量法在标定时,不能直接准确地测量激光器端口与标定物的距离的问题,采用了一种基于距离差进行标定的方法。该方法利用标定物移动的距离作为标定输入,改进了测量系统的标定方法;采用高斯-牛顿迭代法计算测量系统的参量,分析了测量系统在标定时可能产生的激光像点提取误差和非垂直误差。结果表明,测量距离的精度可达到4.000mm。该方法能够准确标定激光三角测量系统的参量。     

时差型卫星定位系统目标位置标校算法的误差分析

针对时差型卫星定位系统位置标校算法中标校源选择的问题,首先建立了基于单个标校源的标校方法的误差分析模型,分析了参数的系统性误差和随机测量误差对标校效果的影响;其次,定义了两类定位误差改善因子,用来定量描述标校算法对定位精度的改善能力,并可以通过理论计算评价标校源的标校效果,从而为标校源的选择提供了依据。最后,仿真分析验证了误差分析模型及定位误差改善因子的有效性。     

数据链远程目标指示位置误差计算方法研究

数据链是现代武器平台广泛装备的无线数据通信系统,通过与各种传感器交联,使各类平台获得强大的战场态势共享和感知能力。目标指示是数据链系统的基本功能,武器平台可以通过探测平台数据链目标指示信息,实现对目标的超视距精确打击。在此以舰载直升机为驱逐舰作目标指示为例,提出了一种通过组织试验获得目标指示误差数据,然后根据制导武器工作原理,综合评估分析,获得数据链目标指示是否满足导弹攻击精度要求的方法。该远程目标指示综合位置误差计算方法可以应用于数据链系统相关功能作战使用能力评估。     

工业机器人坐标测量系统实时校准补偿技术

针对工业机器人测量系统连续长时间运行时参数不断发生变化,研究了一种采用实时校准的补偿方法.在测量周期内,多姿态测量空间固定点,根据固定点坐标与机器人参数的关系,快速反向求解出机器人变化的参数,实现机器人模型参数实时校准;将校准后的参数应用到测量模型中,有效地减小测量系统因机器人模型参数变化而引起的系统测量误差.实验表明...