简介：在干扰大的外界环境中,传统滤波法对组合导航系统进行状态估计的精度难以满足要求,为此提出了引入Elman神经网络.描述了它的状态估计的设计方法,对如何获取训练样本及网络的训练算法给予了详细的介绍,并把优化后的算法与原有方法进行仿真对比.最后以INS/GPS组合导航系统为例,分别用传统滤波法与Elman神经网络法进行状态估计.仿真结果证明了该法的有效性和实用性.

简介：本文针对某型陀螺启动特性进行了试验研究，在陀螺启动漂移特性试验数据基础上，用神经网络建立了启动漂移速率温度的非线性模型，并对模型进行了检验，证实了神经网络的有效性

简介：从模式识别的角度分析了搜索模式下水下运载体的重力匹配问题,利用模式识别神经网络实现重力匹配定位。在重力图匹配时,以惯性导航仪指示位置为中心规划真实位置的网格点搜索范围,从参考重力图上提取相应一系列的重力数据,与对应网格点的位置一起定义成多个模式类,构造相应的模式识别概率神经网络,运用该神经网络将实时重力测量数据识别到某个模式类,对比模式类的定义确定载体位置。在实测重力图上对重力辅助惯性导航系统进行了计算机仿真研究。结果表明,在重力场特征显著区域该重力匹配算法能够有效减小厄特弗斯效应的影响,其导航系统定位误差小于一个重力图网格,匹配率在80%以上,匹配效果优于一般的相关匹配算法。

简介：为了提高潜器导航定位精度，针对等值线算法在惯导系统初始误差较大时易发散的问题，提出基于概率神经网络调优的等值线改进方法。首先，在搜索区域内，利用概率神经网络算法对惯导系统航迹进行调优，并经过卡尔曼滤波器与惯导系统航迹进行信息融合形成待匹配航迹；在此基础上利用实时等值线算法得到最佳匹配位置。分别在不同初始条件下进行仿真分析，得出概率神经网络算法在大的初始误差下不易发散但定位精度不高的结论，然后在潜器行驶6h后，初始误差为5.438？的条件下进行仿真验证，结果表明，改进方法定位精度均值优于0.537？，从而证明改进方法是有效的，即使在大的初始误差下仍然能够达到较高的定位精度。

简介：光纤陀螺（FOG）温度漂移误差是影响其输出精度的主要误差源之一。针对基于传统BP神经网络FOG温度误差补偿方案适用性较差的问题,提出了优化预测数据的BP神经网络补偿算法,利用最优线性平滑技术以及滑动平均技术对神经网络待补偿数据进行预处理,可以有效减小FOG输出白噪声对温度漂移网络模型补偿精度的干扰,优化神经网络模型的补偿效果。使用FOG温度漂移实测数据对所提出的优化算法进行验证,结果表明利用本文提出的两种建模及补偿方案进行补偿后的FOG温度漂移数据标准差相比传统BP神经网络补偿方法减少50%以上。

简介：本文针对用２２位绝对式的光电编码器同时形成速率和位置信号的任务，设计了一种实用数字测速方法。从原理上进行了分析，并设计了硬件电路和软件程序。该方法使转台结构紧凑，增加了数字化程度。实践证明了其工程有效性

简介：开展了机器学习在翼型气动力计算和反设计方法中的应用研究,实现了在更大翼型空间范围内,人工神经网络的训练和优化,建立了翼型气动力计算模型,和给定目标压力分布的翼型反设计优化模型.作为机器学习领域兴起的研究热点,人工神经网络的研究工作不断深入,有研究者尝试将其应用于流体力学的学科范畴内.文章实现人工神经网络在翼型计算领域中应用的方法如下:首先通过Parsec参数化方法,围绕基准翼型构造了一定翼型空间范围的翼型库,利用XFOIL进行数值模拟,搭建了和翼型库具有一一映射关系的流场信息库.通过训练和优化神经网络,实现了基于此模型的快速、高可信度的翼型气动力预测,以及新型的翼型优化设计方法.通过自动化编程实现样本库的批量生成,实现了不同翼型空间的样本量下,神经网络的训练和优化过程.实验结果表明,在机器学习领域中,基于神经网络的翼型反设计模型的精确性高度依赖于训练样本量的大小和覆盖范围.

简介：本文叙述了三轴转台四种不同的布局型式。提出了用Ｂｅｚｉｅｒ曲线和Ｆｏｕｒｉｅｒ级数描述三轴转台框架的形状，将形状优化设计问题转换为可用参数优化设计方法求解的形式。建立了ＯＵＴ型三轴转台外框架结构的形状优化设计数学模型，然后给出了用增广乘子法对问题进行求解的步骤

简介：针对系统误差的不确定性可能会引起滤波精度降低或发散的问题，提出一种新的基于模型预测滤波的前向神经网络算法。首先，采用模型预测滤波估计网络在正向传递过程中的模型误差，并对其进行修正，以弥补模型误差对隐含层权值更新的影响；然后，利用模型预测滤波为神经网络提供精确的训练样本，学习待估计系统的非线性关系。将提出的算法应用于SINS/CNS/BDS组合导航系统，并与扩展卡尔曼滤波进行比较，仿真结果表明，提出的算法得到的姿态误差、速度误差和位置误差分别在[-0.25′,+0.25′]、[-0.05m/s,+0.05m/s]和[-5m,+5m]以内，滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波算法，表明该算法能提高组合导航定位的解算精度。

简介：针对GPS精密单点定位对高精度的需求,提出了一种采用小波神经网络的GPS精密单点定位解算方法。该方法利用小波变换和神经网络学习功能,无需准确系统先验信息,误差函数能够快速收敛,逼近真实误差模型,从而提高GPS精密单点定位精度。仿真结果表明,静态条件下与传统最小二乘法和卡尔曼滤波算法相比,该算法定位收敛时间缩短50%,定位精度分别提升90%和50%。动态情况下,较最小二乘法和卡尔曼滤波算法定位精度提高20%~80%。

简介：为了提高使用精度，研究了某型号MEMS陀螺仪的随机漂移模型。采用游程检验法分析了该陀螺仪随机漂移数据的平稳性，并根据该漂移为均值非平稳、方差平稳的随机过程的结论，采用梯度径向基（RBF）神经网络对漂移数据进行了建模。实验结果表明：相比经典RBF网络模型而言，这种方法建立的模型能更好地描则EMs陀螺仪的漂移特；相对于季节时间序列模型而言，其补偿效果提高了大约15％。

简介：本文用ＢＰ神经网络对挠性陀螺仪伺服回路的故障诊断进行了模拟，取得了满意的结果。同时还介绍了作者设计的这一通用型ＢＰ神经网络软件包及其特色

简介：在详细分析光纤陀螺零漂的基础上，提出了先用滤波算法对光纤陀螺信号进行预处理，然后采用RBF神经网络对滤波后的信号进行建模的方法．针对光纤陀螺信号特点分别采用FLP算法、小波滤波算法、解相关变步长LMS自适应滤波算法对其进行了预处理，比较三种滤波方法，小波滤波算法效果优于其它两种预处理方法，但针对基于预处理后的陀螺信号采用RBF神经网络进行建模时，小波滤波预处理后的信号在建模精度上却是最差的，而对FLP算法滤波后的信号进行RBF建模，建模精度提高了两个数量级。结果表明：基于FLP算法的RBF神经网络在光纤陀螺中的建模是有效的，可大大提高建模的精度。

简介：为了实现光纤陀螺组合小型化、低成本和高精度,进行了三轴一体化光纤陀螺样机的研制。该样机包括光学表头和陀螺解算电路两部分,其中,三个安装在三维空间正交支架上的敏感线圈共用一个光源,并且和其它独立的光学器件组成光学表头。陀螺解算电路由一块FPGA芯片处理三路探测器输出信号,输出与角速度成正比的数字信号。与传统光纤陀螺组合相比,三轴一体化光纤陀螺的组合结构缩小60%,成本降低20%,功耗降低一倍,但制作工艺较复杂。经过测试,其性能和单轴陀螺相当。此项研究技术可广泛应用于对体积要求严格的战术型号上。

简介：为进一步提高GPS定位精度，分析了目前研究中主要采用的加权最小二乘法和卡尔曼滤波两种优化算法。在此基础上，提出了一种利用粒子滤波器对伪距误差进行修正的定位优化算法。粒子滤波算法的特点是可直接用于求解非线性问题，对非高斯的误差进行修正。通过GPS实测数据进行实验，分别对这三种算法进行验证并分析了其各自特点。实验结果显示，三种算法均能使GPS定位精度得以明显改善。提出的粒子滤波算法作为一种新的GPS定位优化算法，在卫星导航定位领域中有着较好的参考价值。

简介：移动机器人的目标检测要求其对特定的静止或运动物体进行运动分析及检测。以Voyager-III移动机器人系统为研究对象，实现非理想光照下，对橘红色目标足球的运动检测。提出在传统三帧差分法基础上，先利用Markowitz投资组合模型进行足球目标的特征提取，将场地非感兴趣的目标中，出现全部像素值发生变化的目标去除，再进行图像帧间差分。利用CCD摄像机对比赛环境中足球的运动轨迹进行录制，选取具有代表性的各帧视频图像、Markowitz算法优化后的差分图像和跟踪图像，结果表明跟踪图像不含非目标物的干扰，克服了差分图像存在空洞的问题，为移动机器人提供了一种实用的运动目标检测方法。

简介：根据三轴光纤陀螺的高精度需求,采用大功率高稳定性的高精度双程后向方案掺铒光纤光源。通过对ASE光源的理论分析建立数学模型,并根据所用掺铒光纤及泵浦光源的参数对光源进行谱型分析,确定光路方案。再以掺铒光纤和泵浦激光器的温度特性和补偿为研究重点,对掺铒光纤的长度和掺杂浓度以及泵浦功率和铒纤的匹配性进行试验,最终采用铒纤长度19m,泵浦波长974.6nm,泵浦功率140mA,得到光源光功率为20mW,平均波长变化量小于0.5′10~（-6）/℃,满足光纤陀螺对ASE光源的要求。

简介：本文对三轴转台框架间的动力学耦合问题进行了分析和计算，并给出了三轴转台动力学一般方程。针对某型号转台，给出了它的动力学方程。根据逆系统理论证明了转台模型的可解耦性，并给出了解耦后的线性模型方程。

简介：针对舰载条件的捷联惯导粗对准问题，提出了一种简单可行的最优粗对准方法。根据双矢量定姿的原理，分别将两个观测矢量之一作为基准，通过两次三轴姿态测定算法得到两个姿态矩阵，然后根据观测矢量的方差特性加权得到精度最优的姿态阵。阐述了三轴姿态测定算法的基本原理，分析了最优三轴姿态测定算法与基于高斯马尔科夫估计的三轴姿态测定算法的统一性，解析了基于最优三轴姿态测定算法的舰载惯导系统粗对准方案，并对传统三轴姿态测定算法和最优三轴姿态测定算法进行了应用比较。蒙特卡洛50个样本的仿真结果表明，采用最优三轴姿态测定算法明显优于传统三轴姿态测定算法，可使得东向、北向和天向姿态误差角均值分别为4.78？？,9.21？和0.29？，标准差分别为0.11？，0.07？和1.08？，水平失准角最大值9.37？，方位失准角最大值2.8？，能够有效确定出载体的粗略姿态，在此基础上能更好实现该状态下的舰载惯导精对准。

简介：通过数值模拟研究了高超声速来流绕过压缩拐角的层流分离三维流动特性．数值方法采用三维N-S方程，结合2阶精度Roe格式以及分区结构网格有限体积法进行离散．数值模拟的空间激波结构与实验纹影结果符合较好；激波／边界层干扰区内3条纵向线上的计算压力分布与实验结果进行了对比分析，计算获得在三维楔侧面存在低压力区，与实验结果反映的规律一致，计算结果表明低压力区是由楔体侧缘尖端发起的二次涡的抽吸作用造成的．此外，在楔体后端尾流区的低压沿边界层内的亚声速区往上游传递了一定距离．