应用于多旋翼MAVs的姿态测量系统

应用一个三轴加速度计、三个单轴角速率陀螺和一个三轴磁强计等微机械惯性传感器,设计廉价轻量姿态测量系统,研究了姿态角推算算法。在以往的姿态测量系统中,陀螺偏差和动加速度的影响限制其应用。将角速度陀螺的误差作为状态量导入到系统,动加速度作为噪音项导入到观测方程中,然后利用扩展卡尔曼滤波器来构成姿态估计算法来降低误差。实际飞行中对比商用高精度传感器和多次室外飞行测试表明,设计的系统能够应于旋翼MAVs。     

对偶四元数线阵遥感影像几何定位

提出以对偶四元数为数学工具进行线阵CCD(电荷耦合元件)遥感影像几何定位的全新技术方法。利用对偶四元数建立遥感通用传感器严密成像模型,将光线束的位置和姿态统一用对偶四元数表示,通过传感器扫描光线在空间中的螺旋运动,实现像点到其对应地面点物方坐标的变换,从而克服了成像几何参数(外方位元素)之间的强相关性。按照空间刚体变换线性蒙皮混合理论,可以把刚体变换矩阵分解为平移和旋转两个部分,对平移部分进行线性插值,对旋转部分进行球面插值,从而实现线阵CCD遥感影像外方位元素的解算。按照所建立的成像几何模型,利用某地区Geoeye-1遥感影像进行几何定位实验,实验结果表明新算法获得的几何定位精度优于传统算法,能够解决定位参数之间的相关性问题。     

Selection of optimized features for fusion of palm print and finger knuckle‐based person authentication

The impact of digital technology in biometrics is much more efficient at interpreting data than humans, which results in completely replacement of manual identification procedures in forensic science. Because the single modality‐based biometric frameworks limit performance in terms of accuracy and anti‐spoofing capabilities due to the presence of low quality data, therefore, information fusion of more than one biometric characteristic in pursuit of high recognition results can be beneficial. In this article, we present a multimodal biometric system based on information fusion of palm print and finger knuckle traits, which are least associated to any criminal investigation as evidence yet. The proposed multimodal biometric system might be useful to identify the suspects in case of physical beating or kidnapping and establish supportive scientific evidences, when no fingerprint or face information is present in photographs. The first step in our work is data preprocessing, in which region of interest of palm and finger knuckle images have been extracted. To minimize nonuniform illumination effects, we first normalize the detected circular palm or finger knuckle and then apply line ordinal pattern (LOP)‐based encoding scheme for texture enrichment. The nondecimated quaternion wavelet provides denser feature representation at multiple scales and orientations when extracted over proposed LOP encoding and increases the discrimination power of line and ridge features. To best of our knowledge, this first attempt is a combination of backtracking search algorithm and 2D²LDA has been employed to select the dominant palm and knuckle features for classification. The classifiers output for two modalities are combined at unsupervised rank level fusion rule through Borda count method, which shows an increase in performance in terms of recognition and verification, that is, 100% (correct recognition rate), 0.26% (equal error rate), 3.52 (discriminative index), and 1,262 m (speed).     

基于退化四元小波变换的纸币识别

针对如何提取纸币图像特征和提高识别率的问题,综合利用退化四元小波变换具有的相位特性,提出一种基于退化四元小波变换的纸币识别方法.该方法首先对采集的纸币图像进行倾斜校正和边缘检测,然后运用退化四元小波对纸币图像进行分解操作,并对分解系数进行统计分析,将每个分解子带系数的能量和标准差作为该纸币图像的特征向量,最后将支持向量机作为分类器对纸币图像进行识别.本文方法在资源约束的嵌入式清分系统上实现,实验结果表明采用本文提出的算法突破了传统纸币识别系统识别率很难再提高的瓶颈,同时能够满足清分系统的实时性要求.     

基于四元数和增广矩阵束的MIMO雷达角度估计算法

通过研究多输入多输出（Multiple input and multiple out, MIMO）雷达的角度估计算法,基于收发共址的十字阵MIMO雷达系统,将四元数理论应用到 MIMO雷达角度中,提出了一种新的参数估计算法。通过构造四元数模型,结合增广矩阵束（ Matrix enhancement and matrix pencil, MEMP）方法构造增广矩阵,并证明该矩阵的秩 等于目标总数,且不受目标相干性的影响,结合ESPRIT算法实现了对MIMO相干目标的角度估 计。算法无需谱峰搜索,能够实现参数的自动配对,同时降低了运算复杂度。仿真实验进一 步验证了算法的有效性。     

四元数与欧拉角刚体动力学数值积分算法及其比较

为推广四元数保辛积分在工程中的应用,对欧拉角表示的状态方程数值积分与四元数的保辛积分进行比较.重陀螺的数值仿真结果表明四元数保辛积分的数值结果明显优于欧拉角状态方程积分.与欧拉角状态方程积分相比,四元数保辛积分在刚体动力学的数值仿真中更具优势.     

基于FPGA_ARM的机载组合导航系统设计

为了降低惯性导航系统的累积误差,提高导航定位的准确性,文章采用惯性导航系统、GPS和磁航向计等构建了小型组合导航系统,以INS、GPS位置和速度的差值作为观测量,通过卡尔曼滤波器估计位置、速度和姿态等导航参数的误差量,进而获得准确的导航参数估计值;实验结果表明,该方法能够有效遏制系统累计误差,满足导航系统的精度和稳定性要求。     

小波变换法在姿态解算中的应用

在惯性导航系统中,为提高陀螺仪的姿态测量精度,抑制低频噪声的影响,提出采用小波变换法融合陀螺仪、加速度计数据解算姿态角。首先将陀螺仪采集的数据进行2层小波分解,剔除低频分量和不稳定的信号,并和高频分量重构,得到滤波后的陀螺仪数据。然后利用加速度计采集的数据解算姿态角,用来不断迭代初始四元数,由初始四元数求出重力向量,再由重力向量叉积求出误差,并作PID控制来修正陀螺仪的角度。最后把修正和滤波后的陀螺仪数据用龙格库塔法计算新的四元数,用该四元数进行负增益调节,最终解算出精确的姿态角。仿真结果表明,解算姿态角的精度提高了80%,可以有效地抑制低频噪声,更加精确地计算姿态角,从而进一步提高导航系统的定位精度。     

基于误差四元数的单兵导航系统算法

MEMS传感器在尺寸、价格和功耗方面的进步促进了单兵导航系统的发展.对基于MEMS的单兵导航系统,航向估计是GPS信号丢失情况下的一个基础性难题,准确的航向估计能有效抑制导航误差的漂移.为获得准确的航向信息,减小单兵定位误差,提出了基于误差四元数的数据融合算法,利用卡尔曼滤波算法估计误差四元数,并进行了场地实验以验证算法的有效性.结论证明:当步行距离为80 m时,定位误差小于总距离的3％.     

基于卡尔曼滤波的航姿参考系统设计

针对传统的航姿参考系统AHRS（Attitude and Heading Reference System）中姿态角精度不高的问题,设计了一种新型的基于卡尔曼滤波的姿态检测系统。该系统采用了三轴磁传感器、三轴陀螺仪及三轴加速度计,用四元数的方法来描述载体运动的姿态,通过陀螺仪测姿态四元数,卡尔曼滤波算法融合加速度计和磁传感器数据,对姿态四元数进行修正,从而提高姿态解算精度。实验数据表明,系统能够较好修正陀螺仪漂移,且三个角度的均方根误差均优于0.25°,具有良好的噪声抑制能力。