简介:地形辅助导航是一种利用地形高度信息定位的导航技术,由于地形高度起伏是非线性的,因此地形辅助导航本质是非线性、非高斯贝叶斯后验概率估计问题。粒子滤波因为适合非线性、非高斯估计问题,被引入地形辅助导航领域得到广泛研究和应用,但粒子滤波算法存在粒子匮乏的问题,会影响定位精度。针对此问题,将高斯混合无迹粒子滤波(GMUPF)用于地形辅助导航,该算法用高斯混合模型(GMM)近似粒子分布,用无迹卡尔曼滤波(UKF)估计重要密度函数,不需要做重采样。通过用实际地形数据做飞行仿真实验,结果显示相比粒子滤波,不仅没有粒子匮乏问题,而且所用粒子数更少时估计精度略好。
简介:ZEMAX和CODEV等光学设计软件,虽然有很强的优化功能,但如果想得到好的设计结果,初始解的选择至关重要。求初始解的普遍做法是,将已有的光学系统或其中某一个组元拿来进行缩放。这种办法带有盲目性。另一种方法就是利用高斯光学和三级像差理论求变焦距物镜的初始解。这一方法有助于创新设计,但却很少被应用。本文介绍了作者在运用这一方法过程中产生的观点、理念、经验和成果。本文通过一个十倍变焦距物镜设计实例,详细介绍了求初始解的过程,为了验证该初始解的效果,还用ZEMAX进行了像差优化。为了增加说服力,设计过程的每一步,都给出了具体的数据,包括经ZEMAX优化得到的最后结果。
简介:利用发光二极管(LED)光色电综合测试系统测量不同颜色不同功率的LED在多个电流下的光谱,提出并构建了由多个高斯函数组成的LED光谱模型,并根据各颜色LED在额定电流下的光谱计算模型中的系数,最后将该模型与已报道的模型进行了对比。研究表明:对于光谱有n(n≥1)个波峰的LED,可用3n个高斯函数形式的模型来表示,大功率红、黄、蓝、绿、白色LED模型与实测光谱之间平均误差分别为3.45%、1.01%、2.33%、4.65%、2.49%,小功率LED的平均误差分别为2.61%、2.65%、3.77%、2.87%、2.48%。与已报道的模型相比,该模型精度高,普适性好。本研究对LED光度色度测量仪器的研制及智能化LED产品的设计具有重要意义。
简介:通过对一个周期函数进行傅里叶级数展开,得到了偶数阶的调和级数以及交错的奇数阶调和级数求和的递推公式,然后在此基础之上,得到了其他两类调和级数的递推求和公式。
简介:针对随机时滞和异步相关噪声情况下的状态估计问题,提出了一种改进的高斯滤波算法(GF),并给出了其适用于高维系统的实现形式—随机时滞和异步相关容积卡尔曼滤波器(CKF-RDCN)。首先,通过满足Bernoulli分布的互不相关随机序列,来描述系统观测数据中可能存在的随机时滞现象,将量测噪声作为状态变量用以实现对观测时滞后验概率密度的估计。其次,利用一阶斯特林插值公式来近似估计,由于过程噪声和量测噪声异步相关,而导致的含有随机变量的多维积分问题。最后,依据三阶球径容积法则,给出了CKF-RDCN滤波算法的详细设计。此外,经典GF算法是所提出的改进GF算法的特例,其作为一个通用的非线性滤波算法框架,根据不同的后验概率密度估计方法,可以有不同的实现形式。仿真结果表明,相比于扩展卡尔曼滤波算法(EKF)以及容积卡尔曼滤波算法(CKF),CKF-RDCN在解决含有观测时滞和相关噪声系统的状态估计问题时,具有更高的精度和更好的数值稳定性。