星敏与磁力仪间安装矩阵的一种地面标定方法

为了在地面准确标定卫星地磁测量系统中的磁力仪与星敏感器间的安装矩阵,设计了基于单轴无磁转台的标定系统,该系统由无磁转台、地磁场监测设备等组成.首先分析了系统中的误差源,建立了相应的坐标系进行误差传递,结合磁力仪的误差模型得到磁力仪的输出方程.据此提出了一种利用单轴立式无磁转台标定安装矩阵的方法.该方法采用谐波分析法辨识出磁力仪的输出方程中各误差系数,并得到了初始位置下磁力仪坐标系在地理坐标系下的姿态,通过星敏感器观星确定星敏感器坐标系在惯性空间的姿态,并根据当地经纬度与格林尼治恒星时,得出了初始位置下星敏感器坐标系在地理坐标系的姿态.最后以地理坐标系为桥梁,解算出了磁力仪与星敏感器之间的安装矩阵.结合Monte Carlo方法和不确定度合成公式对该方法进行仿真试验与误差分析,研究结果表明,在磁力仪观测误差为1 nT,星敏感器测量精度为1″下的安装矩阵各个元素不确定度在1.14×10^(-5) rad以内,验证了标定方法的正确性.

基于主动式人体姿态识别的岸边集装箱起重机司机危险操作预警

为提高岸边集装箱起重机司机的驾驶水平,预防安全作业事故,文中提出了一种基于主动式人体姿态识别的集装箱起重机司机危险操作预警方法。针对岸边集装箱起重机作业的工作流程及特点,本方法提出了一种主动式学习框架,以较少的数据量训练出性能优异的司机姿态识别模型。再设计一个轻量化的人体姿态识别网络,与主动式学习框架的基础特征提取部分融为一体,大幅减少网络参数。最后提出了一个危险分级网络,对司机作业姿态危险性进行评估分级,实时监控作业安全,并给出判断意见,指导司机进行安全和合规生产。

用经纬仪测量转台回转轴线水平度的方法

为了准确测试水平轴系回转轴线的水平度,将反射镜安装在水平轴系的轴端,用经纬仪对准反射镜,旋转回转轴系,使经纬仪与反射镜准直,并记录经纬仪的竖直角;将经纬仪的竖直轴和俯仰轴翻转180°,对准反射镜后旋转轴系,记录竖直角;计算出回转轴线的水平度。该方法可自动补偿反射镜与回转轴线的垂直度误差和经纬仪俯仰轴的零位误差,提高回转轴线水平度的测试精度。通过实测与误差分析验证了方法的可行性。

证据积累模型的行为与认知神经证据

证据积累模型(evidence accumulation models,EAM)是关于人类决策过程的主要认知模型之一,其假定决策者不断搜集信息并将信息整合成与决策有关的证据,当累积证据量达到某个阈值时做出决策并反应.虽然EAM在研究中得到广泛应用,甚至有研究者认为其已经达到了理论的高原期,但EAM的理论预设并未被严格检验.以最具有代表性的EAM计算模型——漂移扩散模型(drift diffusion model,DDM)为例,其存在5个模型预设:(1)证据积累的普适性,(2)证据积累的选择性,(3)证据以存在噪音的线性方式积累,(4)决策标准恒定,(5)决策与运动执行过程独立.回顾对这5个基本预设进行检验的实证研究,可以发现:尽管DDM被广泛应用于知觉决策、记忆和基于价值的决策任务,但研究者仅验证了证据积累是否存在于知觉决策任务中;证据积累的选择性目前较缺乏实证研究;证据以存在噪音的线性方式积累的预设得到了较多知觉决策实验数据的支持,但在基于价值的决策中其是否成立仍然存在争议;决策标准恒定的预设则存在较大争议;决策独立于反应执行的预设近年来受到关注,但较多实证研究质疑了这一预设.总之,对证据积累模型的预设进行验证的实证研究并不均衡,部分预设的实证证据有限,亟需更多的实证研究进行验证.研究者们需要在解释DDM的结果时保持谨慎.同时,通过对EAM预设进行清晰表述并回顾其实证证据,本研究清晰地表述了模型预设有助于全面而系统地检验模型,从而不断地推动模型的更新与理论的发展,以更好地理解人类认知过程.