面向机载惯性稳定云台的微姿态参考系统的研究

基于MEMS传感器设计了面向机载惯性稳定云台的微姿态参考系统.首先,对磁力计受到的环境干扰磁场的影响进行了信号补偿;然后,在分析角速度陀螺、加速度计和磁力计等传感器特点的基础上,提出一种新的卡尔曼滤波算法模型;最后,通过性能测试,验证了微姿态参考模型具有较好的静态和动态性能,完全满足机载惯性稳定云台的需求.     

基于均值漂移和联合粒子滤波的移动节点定位算法

针对无线传感器网络移动节点定位面临的高精度和实时性要求,把均值漂移算法引入联合粒子滤波(Joint ParticleFilter)框架.提出了基于均值漂移和联合粒子滤波的移动节点定位算法.它使用均值漂移算法构建粒子滤波的建议分布,通过有效利用最新观测信息,提高粒子状态估计的准确性,使得采样粒子的状态分布与后验概率分布更接近,减少了状态估计必需的粒子数目.该算法还提出了基于虚拟海明距离和交互势的权重计算方式,减少相邻移动节点间的干扰.仿真实验结果表明,基于均值漂移算法和联合粒子滤波的移动节点定位,可获得比基本粒子滤波更高的定位精度,其定位精度与无味粒子滤波(Uscented Particle Filter)相当,而计算开销比无味粒子滤波减小至少50%.     

权重自适应模糊层次分析方法及应用

借鉴了误差反向修正理论和增量式的思想,结合层次分析法固有的优势,提出了具有自适应能力的权重设定层次分析法(adaptive weight setting method,AWS)新方法,使盾构法隧道施工风险识别模型能够利用较少的施工数据,完成进行权重调整,满足了实际隧道施工中风险评估的需求.该方法在上海地铁某区间隧道工程中进行了试用,取得了良好的效果,表明了该方法的有效性和实用性.     

基于AHP与SPC的软件过程性能分析方法的研究

通过软件过程改进提高和稳定其过程性能,是软件产品质量保证的基础.有效的软件过程性能分析方法可以提高定量过程管理的效率,也为成功地进行过程控制和改进提供了保障.在对项目目标的分解和分析基础上,运用层次分析(AHP)算法和统计过程控制技术(SPC),阐述了软件过程性能分析的过程.基于CMMI理念,针对项目目标、定量指标以及软件子过程逐级进行了映射,选择了实现项目目标的关键子过程.通过实现对项目的每一个关键子过程性能的量化分析,可以展现项目目标的完成情况,通过实例描述了具体应用.     

布尔表达式的化简与并行排序网络验证

为设计出能够验证并行排序网络正确性的有效工具,根据[0,1]原理和布尔函数的特点和性质,提出一种布尔表达式的化简算法,并根据此算法设计出验证工具.对[0,1]原理和布尔函数的特点和性质进行了讨论,指出有利于化简操作的性质.设计出的工具能够根据并行排序网络的参数显示网络图形、自动生成布尔表达式并实现化简验证,工具的输出有利于对排序网络的分析,也可以用于辅助排序网络的设计和优化.实验结果表明了该工具的有效性.     

双组元姿控发动机试验高精度时序控制系统研制

介绍了双组元姿控发动机上被控对象单稳电磁阀的工作特性及其对发动机工作时序的影响,较详细地阐述了控制系统的指标、组成和工作原理,重点介绍了控制系统对发动机试验工况控制和高精度时序控制功能的实现.该系统经过多次发动机试验应用,效果良好.     

时滞切换系统的时滞依赖稳定

首先利用多Lyapunov 函数方法, 分析常时滞切换系统的时滞依赖稳定性, 并给出此系统时滞依赖稳定的充分条件及切换律的设计; 然后运用共同Lyapunov 函数方法, 研究一类时变时滞切换系统的时滞依赖稳定性, 也给出此系统时滞依赖稳定的充分条件及切换律的设计. 所得结果均可用线性矩阵不等式方法求解. 最后通过仿真验证了结论的正确有效性.     

基于自适应噪声抵消的MIMO-OFDM信道估计

对多输入多输出正交频分复用系统的信道估计进行了研究,利用自适应噪声抵消的思想,提出了一种基于自适应噪声抵消和奇异值分解的信道估计方法.该方法首先利用自适应噪声抵消对最小二乘(LS)估计进行去噪处理,然后将其结果用于奇异值分解(SVD)的MMSE低阶近似方法中.仿真结果表明,利用此方法有效地抑制了噪声的影响,其系统性能优于利用最小二乘方法所获得的系统性能.     

一种新型的磁定向系统及其定向算法研究

为了提高基于地磁检测的定向精度,通过引入高精度步进电机控制,设计了一种新型的平面单轴磁定向系统。该系统仅需要一个磁性传感器输出信号,通过步进电机带动磁传感器在水平面内做等间隔转动,求取最大值位置以确定磁方位。针对干扰和测试噪声的影响,研究了基于遗传算法和最优化理论的混合数据处理方法。通过对测试数据正弦曲线的四参数拟合,获取初始相位,提高了测角精度。仿真研究和工程实验表明：该定向方法有着较高的精度和较好的稳定性。     

一种新型遥感图像配准方法

提出了一种新型全自动稳健的遥感图像配准算法。首先,在图像二维平面空间和尺度空间中同时检测局部极值作为特征点,并在特征点邻域提取局部不变特征描述子一尺度不变特征变换（SIFT）。然后,利用距离测度进行SIFT特征匹配得到初步的匹配集合。最后,运用稳健的随机采样一致性（RANSAC）算法将匹配点集划分为内点和外点,在内点域上精确地估计出图像变换模型。实验利用仿真数据测试了SIFT特征的可重复性和可匹配性,利用卫星图像验证了该自动配准算法的有效性和稳健性。