航向大失准角下的罗经法对准研究

船舶在系泊状态下由于风浪和浪涌的干扰,常会致使捷联惯导系统航向粗对准的精度达不到精对准的要求。为了能够使惯导系统在此种情况下也可以快速的完成精确对准,文中首先分析了罗经法对准在航向失准角大的情况下所受的影响,随后对解决该问题的方法进行了研究,深入分析了该系统在对准过程中参数变化的影响形式,最终提出了一种基于时变参数的罗经法对准方案。仿真和实验的结果表明,与传统的罗经法对准相比,使用这种基于时变参数的罗经法对准在航向大失准角的情况下也能够快速的完成精确对准。     

单轴旋转式捷联惯导方位对准研究

为消除东向陀螺常值漂移对捷联惯导方位对准精度的影响,在罗经法对准频率特性分析的基础上提出了一种适于旋转调制捷联惯导系统的罗经对准方法.该方法利用旋转过程中陀螺漂移和加速度计零偏被调制为周期变量的特点,针对旋转频率来改变罗经法对准系统的参数,使系统能够对调制后的陀螺漂移和加速度计零偏产生抑制作用,以此消除静基座对准中由东向陀螺常值漂移所引起的方位误差角.仿真实验结果表明,相比静基座对准,在单轴旋转中采用此种罗经法对准可以消除方位角的常值误差,方位对准的精度可提高至10倍以上.     

一种新型混合并行粒子滤波频率估计方法

针对高动态、低信噪比环境下的载波频率信号跟踪问题,提出一种新的混合并行粒子滤波算法（ Multi-ple Extend Kalman Filter Independent Metropolis Hastings ,M-E-IMH）。该算法具有并行运算结构,实时性较基本粒子滤波有较大的提高。该算法直接利用同相支路（In-phase,I）和正交支路（Quadrature,Q）作为观测量,避免了传统方法中的鉴别器引入而引起的信噪比损耗。在高斯和非高斯环境下,与现有的载波跟踪方法如扩展卡尔曼滤波器（ EKF ）,粒子滤波器（ PF）,卡尔曼滤波器（ KF）等仿真对比表明,该方法在低信噪比下具有更高的跟踪精度。     

基于块位长的小波嵌入零块编码算法

针对小波编码算法在编码过程需要占用大量内存的问题,提出了一种基于块位长的小波嵌入零块编码算法.该算法通过以下几项措施来减少编码过程的内存占用,同时提高编码的工作效率:(1)LLn子带单独编码;(2)提出位长定义,建立块位长位图;(3)通过位长位图代替排序,细化链表,减少内存占用;(4)通过位长位图的树结构来快速搜索重要块,克服重复扫描,加快编码速度.软件测试结果表明,对一幅512 pixel×512 pixel×8 bit的图像,该算法占用的内存空间为SPECK算法的1/27;硬件实现结果显示,雷达图像质量测试完全达到国际标准;该算法在保持高信噪比的同时,有效地减少了编码过程的内存占用,易于硬件实现.     

一种用于图像认证的半易损数字水印系统

提出了一种用于图像认证的自适应半易损数字水印系统，水印方案采用基于小波变换的空间-频域分析方法，定义了一个小波系数量化函数实现水印的嵌入和提取，设计了3个混沌密钥，用来定义水印及其嵌入位置，水印的量化参数可以根据防篡改的灵敏度要求来设置，本文的水印方案不仅能够给出篡改的严重程度，而且还可以给出篡改的位置，并能很好地容忍JPEG压缩。     

十加速度计GFSINS安装误差的标定及补偿

针对十加速度计系统构型中的安装误差,提出了一种误差的标定及补偿方案.通过理论和仿真分析了加速度计安装误差对无陀螺捷联惯导系统的影响.将十加速度计构型单元置于转台上,在2种不同转速下各进行3次翻转,利用加速度计输出可以一次标定出50个加速度计安装位置和方向误差系数.在转台转速分别为0.5,1.0 rad/s时,最大的标定...     

多传感器多目标跟踪的粒子PHD滤波算法

针对单传感器跟踪系统的缺陷,提出了基于粒子概率假设密度(PHD)滤波的多传感器多目标跟踪算法.这种算法不仅避免了多传感器多目标跟踪的数据关联问题,而且在漏检、目标密集、航迹交叉、小范围内目标数多的杂波环境下能够稳定、精确地估计目标状态和目标数.仿真实验比较了单传感器粒子PHD滤波与多传感器的粒子PHD滤波的跟踪性能,验证了该方法的跟踪性能和精度.     

闭环光纤陀螺信号检测与处理方法

介绍了干涉型光纤陀螺的基本原理 ,提出了一种基于多功能集成光学器件Y波导和现场可编程门阵列的全数字化信号检测与处理方案。采用了该方案的样机实测的零漂移低于 0 .5 3°/h ,证实了方案的可行性。     

VxWorks下硬盘多分区底层驱动实现

VxWork8 5.4并未对FAT格式多分区硬盘提供支持。本文深入分析了VxWorks下I/O系统的体系结构及其文件系统的工作机制,进而提出了VxWorks下实现硬盘多分区的思路和方法。     

估测组合导航系统软件缺陷的一种神经网络方法

在早期的软件开发寿命周期里，软件的质量模型包含确定有缺陷的模块和预测错误数，在大规模组合导航软件系统中，质量控制的主要任务就是要精确地估测程序模块中存的的缺陷数，本文给出了用神经网络技术估测程序中的缺陷数的方法，预测缺陷数一般用单隐层网络就可以，因为多隐层网络将相应占用更多的训练时间，本文还介绍了一种新的静态可靠性模型，根据软件复杂度，估测了质量及质量拟合度，并且与传统回归技术进行了比较，仅用单隐层神经网络模型就比传统的统计模型预测质量好，当应用于一批大型组合导航软件系统的数据时，神经网络技术表明，它的确有更好的质量拟合度和估测能力，它给软件工程提供了一个好的管理工具。