基于NiosⅡ软核处理器的PWM控制器设计

介绍了Altera公司最新开发的SOPC解决方案——Nios Ⅱ软核处理器,提出了基于Nios Ⅱ嵌入式软核处理器的脉宽调制PWM控制器的硬件、软件设计方法,并给出了脉宽调制PWM软件编写的程序。实验结果表明,与现有的其它方法相比,该方法具有灵活、稳定、易维护、高效率等优点。     

SINS/SAR组合导航系统中量测滞后补偿方法研究

针对捷联惯导(SINS)/合成孔径雷达(SAR)组合导航系统中,图像匹配耗时所造成的量测输出延迟问题,提出一种补偿量测滞后的无序量测算法。该算法首先求出滞后时刻到当前时刻的等效量测量,然后,计算追溯状态向量以及与追溯状态向量有关的协方差,对当前时刻的状态估计量进行更新,得到系统状态量的准确估计值,修正捷联惯导系统相应的状态量。将提出的滤波算法应用于SINS/SAR组合导航系统中进行仿真计算,并与不考虑量测滞后的标准卡尔曼滤波比较,结果表明,提出的新算法能够有效补偿量测的输出滞后,提高导航系统的解算精度。     

光谱红移/SINS自主组合导航方法

为了满足巡航弹对导航系统高精度和强可靠性的要求,提出一种基于光谱红移测速原理的捷联惯导(SINS)/光谱红移(SRS)自主组合导航新方法.在研究光谱红移导航原理的基础上,设计了SINS/SRS自主组合导航系统方案,建立了该组合导航系统的数学模型和算法,并进行了仿真验证.结果表明:提出的SINS/SRS自主组合导航新方法,能利用SRS获得的高精度速度信息对SINS进行校正,有效抑制SINS随时间累积的误差,精度高,可靠性好,能满足巡航弹对导航系统性能的要求.     

飞控/惯导综合系统MIRA最优冗余结构设计

根据冗余度确定的原则，推导出了飞控／惯导综合系统MIRA最优冗余结构设计的基本条件－－结构矩阵必须满秩；进而对结构矩阵的最优结构设计做了详细的推证。     

弹载SINS/GPS组合系统空中对准方法研究

针对 SINS/GPS 组合系统的空中对准,提出了采用航位推算法减少卡尔曼滤波周期。采用反馈校正、滤波初始阶段修正四元数等方法。仿真结果表明,这些方法可以有效地减少对准时间,提高对准精度。     

渐消自适应Unscented粒子滤波及其在组合导航中的应用

提出一种新的渐消自适应Unscented粒子滤波算法,通过Sigma点来获取状态估值和协方差阵,利用渐消因子自适应的调节权值大小,得到一种参数可调节的重要性密度函数。该重要性密度函数考虑了最新量测的影响,更合理地利用有效信息,保证了粒子多样性,使滤波性能明显改善,能更好地解决非线性非高斯系统模型的滤波问题。将提出的算法应用于SINS/SAR组合导航系统中,与扩展Kalman滤波和渐消自适应扩展Kalman滤波比较,仿真结果表明,提出的滤波算法能提高导航解算的精度,其性能明显优于扩展Kalman滤波和渐消自适应扩展Kalman滤波。     

基于MEMS技术的车载组合导航系统研究

针对当前车载GPS导航仪实时性和可靠性差的问题,设计出一种基于MEMS技术的低成本车载GPS/MIMU/GIS组合导航系统,建立了GPS/MIMU组合系统的误差模型,对该模型进行了计算机仿真研究,并运用地图匹配算法对GPS/MIMU/GIS导航信息误差进行修正;跑车试验表明,该组合导航系统成本低、精度高,可靠性强,特别适合于军用和民用车辆的导航定位。     

粗糙集和证据理论相结合的数据挖掘方法

在粗糙集和证据理论相结合的数据挖掘技术中,常用的方法是以证据理论为主,而将粗糙集作为获取证据权重的辅助手段.这种结合方法既不能有效发挥证据理论的数值计算作用,也不能很好利用粗糙集理论的分类功能.因此,文章提出一种新的粗糙集和证据理论相结合的数据挖掘技术.首先通过粗集理论对决策表进行约简,消除系统冗余,得到决策规则.其次对经过约简所得到的决策表进行数值处理,降低预测代价,并构建证据焦元空间.最后将证据焦元空间用合成规则进行融合.计算结果表明,文中所提出的粗糙集与证据理论相结合的数据挖掘方法,不但细化了决策规则,而且给出了决策系统规则的定量描述,有效地补充和扩展了证据理论的应用范围.     

GPS/DR车辆组合导航改进的粒子滤波算法研究

粒子滤波是一种基于Monte Carlo仿真的最优回归贝叶斯滤波算法,在组合导航系统的观测精度较低时能获得较好的滤波效果,但在观测精度较高时,不但可能导致滤波发散,而且存在重要性分布函数难以选取,出现粒子退化的现象。为了克服这些缺点,文章研究GPS/DR车辆组合导航改进的粒子滤波算法,提出了基于改进粒子滤波算法的GPS/DR车辆组合导航信息融合技术。采用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)移动方法,移动粒子样本到状态空间中的新位置,既保证了移动后的粒子样本和实际概率函数同分布,又防止了大量后选粒子被拒绝。用改进的粒子滤波算法和扩展Kalman滤波算法,分别对GPS/DR车辆组合导航系统进行仿真实验,结果表明,改进的粒子滤波算法能减小导航定位误差,滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波。