基于序贯处理的航位推算组合导航算法研究

对由捷联惯导和测速设备所搭建的航位推算系统进行了研究,提出了一种基于航位推算系统的组合导航算法。该算法在传统的航位推算算法的基础上,利用惯组中加速度计组合的输出和航位推算给出的位置与姿态完成了惯导速度更新。将惯导速度与航位推算速度构造的速度量测和由航位推算位置与地标点给出的位置参考构成的位置量测输入卡尔曼滤波器,采用序贯处理完成了对姿态误差的估计。这种方法较好的解决了组合导航系统具有多个输出频率差异很大的量测时信息融合的问题。最后通过半实物仿真对该算法的有效性进行了验证。     

基于小波分解的变尺度多分辨率纹理分割

针对常见的多分辨率分割算法在每一尺度分割过程中信息利用不充分的问题,提出了一种基于小波分解的变尺度多分辨率纹理图像分割新算法.该算法在每一尺度的分割过程中充分利用了各尺度上的有关信息:通过变尺度特征场考虑了更高分辨率尺度上的特征数据;通过变尺度标记场考虑了更低分辨率尺度上的标记数据.从最低分辨率尺度到原始分辨率尺度逐次进行图像分割,低分辨率尺度的分割结果通过直接投影作为相邻的更高分辨率尺度的初始分割,最高分辨率尺度上的分割结果作为本文方法的分割结果.实验表明,该算法具有较好的分类性能.     

5元钱做个PIC烧录器

<正>PIC单片机在性能和价格等方面,在目前的单片机世界里已遥遥领先。比如,它具有带AD转换,各口驱动电流大可直接驱动数码管等优点,但是我们很多的学习者一直为它高价的烧录器和仿真器望     

Bézier曲线的新扩展

给出2组含有2个形状控制参数 的四次、五次多项式基函数,其分别是三次、四次Bernstein基函数的扩展。分析2组基的性质,定义带 的2类多项式曲线：三次E-Bézier曲线和四次E-Bézier曲线,其具有三次或四次Bézier曲线的特性、形状可调性和更好的逼近性。当 时,2类曲线分别退化为三次、四次Bézier曲线。给出2个扩展曲面的定义。实例表明,定义的曲线为曲线/曲面的设计提供了一种有效的方法。     

基于IDA-Pro的软件逆向分析方法

二进制程序转换作为软件逆向分析的主要手段发挥着积极作用。该文给出一种程序转换方法,应用软件二进制程序经IDA Pro反汇编得汇编语言程序,依据下推自动机原理设计汇编文法识别该汇编文件、制定相应的转换规则和优化措施将汇编语言转换成中间语言。转换所得中间语言可读性较强,具有通用性且易于理解。该方法达到了较高的自动化程度,缩小了目标程序的代码量,其应用可有效地减少软件分析和调试人员在追踪代码时所需的时间和工作量。给出应用上述方法进行程序转换的实例。     

智能控件化虚拟仪器开发系统建模的研究

介绍了智能虚拟控件及其仪器的有关概念、原理;讨论了基于计算机的系统建模的五元模型;通过对智能控件化虚拟仪器及其开发系统的深入研究,将基于计算机的系统五元模型引入到智能控件化虚拟仪器开发系统的系统建模,提出并详细论述了智能控件化虚拟仪器开发系统的模型。该模型从原理上实现了智能虚拟控件的基本思想,检验了该构想的可行性和先进性。同时,这一模型功能强大,具有很强的扩展性和可操作性,利于系统的继承和分工开发。     

量测噪声相关条件情况下的多传感器状态融合估计

对于量测噪声相关的多传感器系统,采用Cholesky分解和单位下三角阵的求逆方法,将其转化为量测噪声互不相关的等价模型,从而可以直接利用现有的融合算法进行状态融合,由此给出了量测噪声相关情况下多传感器的状态融合算法.该算法和已有的算法相比具有两大优点,该算法不仅考虑了量测噪声相关而且简单可行,而且该算法和已有的算法相比更具有一般性,对于有特征值相同的情形同样适用.数值仿真结果表明了该算法的有效性.     

基于带无偏输入的加权融合算法

给出了带输入估计的卡尔曼滤波算法,比较了带输入估计的卡尔曼滤波算法和标准卡尔曼滤波算法的差别,在此基础上提出了一种最优加权的数据融合方法,分析了最优权值的分配原则,给出了最优加权下的多传感器融合算法.该算法首先计算出各个传感器当前的滤波精度,依据各传感器当前时刻的滤波精度分配权值,同时测量方差的时变特性使得每次测量信息得到充分的利用,通过仿真比较了该方法与平均分配权值方法效果的差别,实验结果表明了该算法的有效性.     

横滚隔离激光捷联惯导系统稳定回路自抗扰控制

针对自旋飞行器高速自旋的特点,介绍了一种具有横滚隔离功能的捷联惯导系统,着重研究了横滚隔离激光捷联惯导系统稳定回路的自抗扰控制问题.通过对横滚隔离激光陀螺单轴稳定平台状态空间模型的分析,利用自抗扰控制思想,建立了二阶离散自抗扰控制算法.引入Stribeck模型模拟稳定回路的摩擦力矩,仿真分析表明,自抗扰控制的稳定回路可有效抑制干扰、跟踪指令角速度,具有精度高、收敛快、鲁棒性强等特点.该控制算法具有一定的工程实用价值.     

一种基于重构算子的分水岭变换算法

分水岭变换是数学形态学的主要分割工具,它通过对梯度图像进行分割,能够提供单像素宽的封闭的区域边缘.但是,直接对梯度图像进行分水岭变换存在严重的过分割问题,这个问题往往采用基于标记的分水岭变换加以改进,可是,有时又会带来欠分割问题.通常过分割和欠分割问题主要发生在灰度的非极大值或极小值的过渡区域.为了克服分水岭变换易造成过分割的问题,通过对分水岭变换产生的过分割以及标记点选取可能导致的欠分割原因进行分析,提出了一种基于重构的分水岭变换算法,该算法首先通过基于重构的变换序列滤波来平滑图像,以减少目标内部差异;然后针对梯度图像,利用重构闭来消除灰度过渡区域在梯度图像上所造成的极小;最后对其进行分水岭变换,可有效控制分水岭变换的过分割现象.