基于海流的卡尔曼滤波在船舶导航上的应用

针对船舶的导航精度提高的问题,采用基于海流数据的卡尔曼滤波算法获得的海流信息,并通过对船舶经纬度、海流分量和航向、航速等非线性微分方程进行线性化处理,得出其相应的转移矩阵,然后推算出船舶在某时刻的测量向量和测量矩阵.最后对各个方程式进行卡尔曼滤波计算,并通过对系统的仿真所得到的误差曲线验证了该方法的有效性,最终通过该方法保证系统模型的实时性.

伪灰度双模板匹配的多波束数据拼接算法

针对原有的多波束水深数据拼接算法速度慢的问题,结合多波束水深数据与灰度图像性质相同的特点,提出了一种基于伪灰度双模板匹配的多波束数据拼接的算法.通过分析原有的灰度归一化匹配的算法,对原算法增加一个匹配模板.然后通过对多波束数据进行伪灰度化,应用所提算法对其进行处理,并在理论上分析和实际仿真上验证了新算法,最后在运行速度及精度等方面对所提算法进行了评价.试验结果表明,所提算法提高了程序的运行速度,更能满足多波束数据拼接的实时性要求.

基于随机有限集的SLAM算法

提出一种基于随机有限集的同步定位与地图创建算法,该算法利用随机有限集对环境地图和传感器观测信息建模,建立联合目标状态变量的随机有限集。依据Bayesian估计框架,利用概率假设密度滤波的粒子滤波实现对机器人位姿和环境地图进行同时估计。新算法避免了数据关联过程,并能更加自然有效地表达同步定位与地图创建(simultaneous localization and mapping,SLAM)问题中多特征-多观测特性及多种传感器信息。在仿真实验中,利用FastSLAM2.0算法和新算法进行对比,实验结果验证了新算法的优越性。

基于模糊层次分析法的综合舰桥系统效能评估方法

为了方便对现有综合舰桥系统进行后续的改进优化,通过对综合舰桥系统效能评估的影响因素的分析,建立综合舰桥系统评估的指标体系,包括环境感知能力、航行管理能力、操纵控制能力和系统可用性等因素。在常用的层次分析法的基础上,运用模糊化的判断矩阵进行权重的计算,提出一种综合舰桥系统模糊层次分析评估方法。最后通过收集和整理由问卷调查得到的专家评分数据,得出综合舰桥系统的效能评估结果,验证了本文提出的方法具有良好的适用性。

船舶驾驶室夜航光环境优化

为改善船舶夜间航行时驾驶室光环境对驾驶人员视觉功效的影响,提高航行的安全性,介绍亮度和色彩的基本概念,分析人眼的感光特性,对驾驶室的发光设备进行统计和归纳,找出驾驶室光环境存在的问题,并从多个方面提出优化改进措施。对驾驶室整体布局、发光设备硬件和软件设计等方面进行综合优化,可显著改善船舶夜航时驾驶室的整体光环境。

基于BP神经网络的GFSINS角速度预测

针对无陀螺捷联惯导系统(GFSINS)中传统角速度算法解算精度不高的问题,提出一种可避免复杂代数运算的反向传播(BP)神经网络算法来求解角速度.基于一种十加速度计构型方案,选择10个加速度计输出、采样周期和臂杆距离等12个已知量作为网络输入,以对数法得到的角速度值作为期望输出,针对5 000个样本在不同的隐含层层数、单层神经元个数以及学习步数等情况下进行网络训练,构建了一个含有30个隐含层神经元的3层BP网络模型.采用此模型对角速度进行实时预测,结果表明:网络具有很好的适应能力和实时性,角速度实时预测时间与对数法相当,且其预测精度比对数法提高大约3倍.