光电稳定跟踪平台中微机电陀螺滤波方法研究

根据微机电陀螺的实测数据,分析了其噪声特性,建立了微机电陀螺零漂的AR模型.研究了基于Kalman滤波的陀螺去噪算法,给出了去噪结果,分析了Kalman滤波不能够在微机电陀螺信号去噪中获得较好效果的原因.在此基础上,将基于阈值决策的小波去噪方法应用于微机电陀螺的信号处理中,给出了滤波结果.实测结果表明由于后者不依赖于噪声的精确模型,根据噪声在不同频段的统计特性采用阈值决策滤波,具有更好的抑噪效果.最后给出了两种滤波算法的比较结果.     

WSN中视觉辅助方案结合TI CC2431 ZPS平台的跟踪定位方法

针对无线传感器网络中,位置跟踪定位方法在短时间内速度的急剧变化可能导致角效应并降低定位精度以及单个方案难以提高定位精度的问题,提出一种在TI CC2431 ZPS 平台上,利用卡尔曼滤波(KF)和视觉辅助的跟踪定位方法。在归一化互相关的基础上使用视觉辅助校准技术,根据视觉辅助方法提取参考节点的位置作为地标,然后使用KF方法校准位置估算。提出的方法有效避免了实际动态环境中系统错误导致的不确定性,降低位置估算系统中的角效应,提高了定位精度。实验结果表明：TI ZPS方法和基于KF的方法都有超过56%的估计位置误差距离分别小于2.3 m和1.9 m;而提出的跟踪定位方法有超过56%的估计位置误差距离小于1.5m。     

一种基于Kalman的实时话务量预测算法

移动网话务量的预测可以为解决移动网的网络拥塞、覆盖规划、负载均衡和接入控制等方面的问题提供决策支持。日益复杂的移动网络环境对移动网话务量预测的实时性提出了新的要求,针对这一问题进行了研究,结合卡尔曼滤波算法在预测时效性方面的优点,提出了一种基于卡尔曼滤波的移动网实时话务量预测算。该算法通过对呼叫时延的实时预测实现对移动网实时话务量的预测。仿真结果表明,所提算法具有良好的实时性和预测质量。     

Visualisation in the Simulation and Control of Economic Models

Simulation of economic models is frequently used in the investigation of economic policy. Yet one of the problems with simulation is that it can be difficult to appreciate the model properties due to the nature of the simulation process. Stochastic simulation, for example, can produce large quantities of output which can be difficult to comprehend. Further, when mathematically sophisticated techniques such as the use of optimal control and Kalman Filtering are applied to models, the simulation process can become even more complex. Visualisation techniques in model building, simulation, and analysis of simulation output can help reduce the complexity. This is especially the case with interactive simulation. In this paper we investigate the use of visualisation in simulation by examining the application of optimal control techniques to a stochastic forward looking analytic economic model. We also use interactive object oriented simulation software where objects, such as components of models or graphs of outputs, can be visually manipulated to form simulation systems. We find that the use of visualisation can make the investigation of policy analysis issues with such models more comprehensible.     

基于卡尔曼滤波算法的加速度反馈控制在航空光电稳定平台中的应用

为进一步提高航空光电稳定平台的视轴稳定精度,提出一种基于卡尔曼滤波算法的加速度反馈控制策略.根据光电平台伺服系统模型特点设计卡尔曼滤波器,将卡尔曼滤波器采集的光电平台伺服系统输入输出信号作为自身输入信号,并输出速度的滤波信号和加速度的估计结果.然后将卡尔曼滤波器输出的速度和加速度估计值分别作为被控对象速度环路和加速度环...     

道路结构参数动态识别问题的讨论

对道路工程而言,评价其质量的好坏是一项非常重要的工作,而道路质量好坏的标准是其用结构参数来衡量的,以往对参数的识别都是用静态方法进行的,具有一定的局限性;将系统识别理论应用于道路工程是一种新的尝试,本文就道路结构参数动态识别的内容,方法和应用等问题进行了分析和讨论,给出了道路系统参数识别的框架,为今后的实际应用奠定了基础,并就道路界对识别问题的一些观点进行了分析。     

引入角加速度测量的柔性飞行器姿态控制方法

讨论大气层外细长型柔性飞行器的姿态控制问题,该问题的本质是在测量器件附加柔性影响的情况下控制刚体姿态跟踪指令。提出动态面姿态控制方法,以实现姿态指令跟踪。建立柔性形变的2阶动态模型,结合刚体角速度与柔性形变的关系建立非线性模型并设计卡尔曼滤波器。针对轨控发动机质心偏移等因素产生的干扰力矩,引入角加速度计的测量,经过陷波滤波器处理后得到各轴向的估计力矩,将其作为卡尔曼滤波器的输入。仿真结果表明,对于柔性飞行器,采用所提出的状态估计及控制方法,可以保证姿态跟踪误差在0.5°以内。     

无位置传感器电机控制在火炮装填应用的关键技术研究

现代大口径火炮电动装填系统涉及多个电机协同控制,无位置传感器控制技术的应用可以显著提高驱动系统可靠性。而表贴式永磁同步电机在零/低速下的转子位置辨识恰是该技术的难点。针对该问题,提出采用基于机械运动模型的Kalman滤波器辅助转子位置估计方法;辅以观测器抗扰技术以消除模型参数不确定等扰动对转子位置辨识的影响,实现零/低速重载下可靠的起动/急停控制。新算法突破了常规的基于电气模型转子位置估计方法的局限性,进而大幅度提高了无位置传感器技术在零/低速下的负载能力,实现了可以媲美有位置传感器伺服的驱动控制功能。以该榴弹炮模块药装填和输弹过程作为算例,通过仿真验证了该技术。该无位置传感器电机控制技术已应用于155 mm榴弹炮装填系统。     

基于MEMS的数据手套传感技术研究

目前数据手套大多采用机械式、光纤式或者图像识别等方法来获取手势姿态.基于MEMS传感器设计的数据手套利用MEMS传感器（三轴陀螺、三轴加速度计和三轴磁阻）,根据惯性测量原理,采用基于四元数解算的扩展卡尔曼滤波信息融合方法来获得手指全姿态信息,克服了传统方法的局限性.其穿戴方便、运动自由度大、抗干扰能力强,且不受光线条件的约束.测试和实验的结果表明,基于MEMS传感器的数据手套稳定可靠,具有一定的创新性和实际应用参考价值.