启发式算法在MEMS陀螺仪数据处理中的应用

随机漂移是影响微机电系统(MEMS)陀螺仪精度的主要因素。为了实时估计并补偿随机漂移,对启发式漂移消减算法(HDR)进行改进,提出自适应漂移消减算法。利用Allan方差分析方法确定陀螺仪的零偏稳定时间,通过检测陀螺仪数据的平稳性来区分随机漂移和真实角速率。以Pioneer3—AT机器人为平台进行试验,与基本HDR算法相比,新算法可以弥补载体有恒定角速率时基本HDR算法不可用的缺点,与普通算法相比,新算法可以提高航向精度2倍以上。

MEMS陀螺仪随机漂移仿真和试验

为了提高使用精度,研究了某微机电系统(MEMS,Micro Electro Mechanical System)陀螺仪的随机漂移模型.应用时间序列分析方法对经过预处理的陀螺仪量测数据进行建模,提出采用状态扩增法设计Kalman滤波器.进行速率试验和摇摆试验,验证了在静态和恒定角速率条件下,滤波后的误差均值和标准差分别为滤波前的55%和12%.针对在摇摆运动时随着振幅的增加滤波效果下降的问题,设计了自适应Kalman滤波器,分析了衰减因子的选取原则.仿真结果表明:常值衰减因子法和自适应衰减因子法都能显著改善摇摆运动时的滤波效果,而自适应衰减因子法的精度更高.

基于LM算法的组合导航系统的故障诊断

LM(Levenberg-Marquardt)算法是梯度下降法与高斯-牛顿法的结合,在训练次数与精度上明显优于标准的BP算法。介绍了BP神经网络,采用LM算法对标准BP算法进行改进,并应用于船舶组合导航系统的故障诊断。仿真结果表明,LM算法可有效地提高学习速度,缩短训练时间,诊断效果好。

捷联式导航计算机的最优NiosⅡ构建

从导航计算机实时性和时间可确定性的要求出发,结合niosⅡ的高度灵活性和可定制性的特点,设计了完全可控式双NiosⅡ处理器,实现了IEEE-754标准单浮点精度的cordic算法,并添加了硬件浮点运算的用户指令。最终的NiosⅡ系统非常适合捷联导航解算,是低成本、高性能的捷联式导航计算机的最佳选择。

噪声相关条件下Unscented卡尔曼滤波器设计

针对传统Unscented卡尔曼滤波器(UKF)在噪声相关条件下非线性滤波失效的问题,研究了一类带相关噪声的非线性离散系统UKF设计方法.文中基于最小均方误差估计准则,给出了系统噪声和量测噪声相关时UKF滤波递推公式,并采用Unscented变换(UT)来计算系统状态的后验均值和协方差.所设计的噪声相关条件下UKF有效克服了传统UKF必须假设系统噪声和量测噪声为互不相关高斯白噪声的局限性,拓展了UKF的应用范围.仿真实例验证了其可行性和有效性.

无陀螺惯性测量单元设计及仿真分析

在简述无陀螺惯性测量单元(GF-IMU)测量角速度的一般原理的基础上,提出了一种九加速度计的配置方案及其角速度解算方法。该算法利用加速度计输出的测量信息直接求得所测量的角速度的绝对值,没有积分运算引入的迭代误差,在一定程度上提高了载体角速度的解算精度。针对该九加速度计配置方案在解算载体角速度时,存在需要开方及符号误判等不足,提出一种解算角速度的微分算法,彻底消除解算过程中开方及符号判断带来的误差,提高了系统精度和实时性。仿真分析证明了方案的可行性和算法的有效性。

基于Kalman滤波的MEMS陀螺仪滤波算法

针对MEMS陀螺仪精度不高、随机噪声复杂的问题,研究了某MEMS陀螺仪的随机漂移模型.应用时间序列分析方法,采用AR(1)模型对经过预处理的MEMS陀螺仪测量数据噪声进行建模,进而基于该AR模型并采用状态扩增法设计Kalman滤波器.速率试验和摇摆试验仿真结果表明,在静态和恒定角速率条件下,采用该算法滤波后的MEMS陀螺仪的误差均值和标准差都比滤波前有了明显的降低.针对摇摆基座下该算法随摆动幅度的增大效果变差的问题,从提高采样率和选择自适应Kalman滤波2个方面对算法进行改进.仿真结果表明,2种方法都能改善滤波效果,然而考虑到系统采样频率和CPU计算速度的限制,自适应滤波有更高的实用性.

低成本GPS/DR容错组合导航系统设计

GPS信号易受建筑物或树木遮蔽,而低成本的MEMS惯性元件随机漂移大,性能随温度急剧变化,采用一般的Kalman滤波器融合GPS和低成本MEMS惯性元件信号,构成GPS/DR组合导航系统很难满足导航系统的容错和精度要求。针对GPS和MEMS惯性元件构成的低成本GPS/DR组合导航系统,设计了容错UKF/KF联邦Kalman滤波算法,提高了组合导航系统的定位精度和抗干扰能力;针对MEMS惯性元件随机漂移大的缺点,采用零偏试探消减算法,抑制了MEMS惯性元件的随机零漂,提高了MEMS惯性元件的精度。仿真结果表明,基于该算法的GPS/DR组合导航系统的定位精度高,抗干扰能力强,在GPS信号中断的情况下导航系统仍可在短时间内保持较高的定位精度。

基于Unscented变换的强跟踪滤波器

针对强跟踪滤波器(STF)存在要求非线性函数连续可微和强非线性时滤波性能不佳等理论局限性,提出一种基于Unscented变换的强跟踪滤波器(UTSTF).UTSTF基于STF的理论框架,采用Unscented变换代替STF中的雅可比矩阵计算;UTSTF兼具STF鲁棒性强、Unscented变换精度高、实现简单的优点,有效克服了STF的理论局限性.仿真实例验证了UTSTF的有效性.

基于最小均方误差估计的噪声相关UKF设计

传统Unscented卡尔曼滤波器(UKF)要求系统噪声和量测噪声必须是互不相关的.针对此局限性,研究了一类带相关噪声的非线性离散系统UKF设计方法.基于最小均方误差估计和正交变换,给出了噪声相关UKF滤波递推公式,并采用Unscented变换(UT)来计算系统状态的后验分布.所设计的UKF有效解决了传统UKF在噪声相关条件下非线性滤波失效的问题,拓展了UKF的应用范围.最后,仿真实例表明了所设计UKF的有效性.

带噪声统计估计器的Unscented卡尔曼滤波器设计

针对传统Unscented卡尔曼滤波器(UKF)在噪声先验统计未知或不准确时滤波精度下降甚至发散的问题,基于极大后验(MAP)估计原理,设计了一种带噪声统计估计器的UKF.该UKF滤波算法在进行状态估计的同时,能实时估计和修正噪声均值和协方差.相比于传统UKF,所提出的UKF具有应对噪声统计变化的自适应能力.仿真结果表明了该UKF滤波算法的有效性.

RDSS接收机双向零值测试方法的探讨

影响卫星无线电测定业务接收机工作性能的指标有很多,其中对测距精度有影响的主要是接收机的双向零值,因此建立一套准确的测定双向零值方法是必要的。本文首先介绍了RDSS工作原理,通过分析产生双向零值的原因,提出了一种接收机双向零值的测试方法,即在实验室工作环境下构建RDSS仿真环境,利用仿真数据和观测数据对接收机双向零值进行求解,并对结果进行评估,结果表明该方法可以用于接收机双向零值的测试。

减负增效,提升师生幸福感

“双减”是当下教育的热点话题,目前校外没有了学科类的培训,校内取消了诸多考试,减少了作业量,增添了每日2小时的课后延时服务。“双减”已经将近一学期了,各地各校都在做着经验总结,宣传着精品案例,可谓是轰轰烈烈,热热闹闹。教育没有一招鲜的灵丹妙药,只有不断超越实践。教师也不是等待发展好了再前进的人,而是即将上战场的战士。“双减”不会一蹴而就,而是一场持久战,更是一场智慧战,是教师和学校的新起点与新机遇,只有减负增效,方能提升师生的幸福感,才能实现办人民满意的教育之目标。