影响空间相机偏流角估值误差的参数

为了减小TDI CCD空间相机偏流角估值误差,利用齐次坐标转换法推导了偏流角计算的数学模型,运用蒙特卡罗法获取偏流角计算值的误差样本,并统计出偏流角估值误差。对4个误差参数取不同值时的偏流角估值误差进行了比较,分析其对偏流角估值误差的影响。统计及分析结果表明:姿态角速率测量精度从0.005(°)/s提高至0.001(°)/s后,偏流角估值误差减小61%;姿态角测量精度从0.15°提高至0.03°后,偏流角估值误差减小9%。地心距允许误差和轨道中心角允许误差的变化对偏流角估值误差无直接影响;将姿态角速率测量精度从0.005(°)/s至0.002(°)/s、姿态角测量精度从0.15°至0.06°与只将提姿态角速率测量精度从0.005(°)/s提高至0.001(°)/s相比较,偏流角估值误差的减小值仅相差0.166 912′,同时提高这两个精度是减小偏流角估值误差的最佳策略。分析过程与结果对空间相机设计有一定的参考价值。

差分混沌键控(DCSK)通信系统估值误差分析

在具有去噪声模块的DCSK(differentialchaosshiftkeying)通信系统中 ,存在三种导致估值误差的因素 ,这三种因素分别来源于DCSK信号本身、加性信道噪声和去噪声模块 .经过对上述三种因素的分析 ,提出了一种新型的DCSK通信系统 ,该系统使用混沌多相序列 (CPS)避免DCSK信号本身带来的误差 ,同时采用相空间量子化的方法降低加性信道噪声的干扰 .仿真结果表明 ,虽然这种新型的DCSK通信系统因去噪声算法带来的误差而使其噪声特性略逊于FM -DCSK ,但是在CPU运算时间及系统结构上 ,该系统比FM -DCSK复杂性降低 。

正弦信号的直接FFT参数估计与相位差分法对比研究

该文研究了基于FFT的正弦信号参数估计问题,揭示了频率与初相估计间的相互联系,并对相位差分法的估值误差公式进行了推导和仿真验证。两种算法的对比说明相位差分法运算量小,可以在不高的信噪比下获得彼此独立的高精度参数估值,因此更加有利于工程的实现。

能量法估计全息面信噪比研究

在近场声全息技术中,全息面信噪比是一个非常重要的参数,但无法直接测量得到。为了解决该问题,给出了基于能量法的波数域内信噪比估值公式,并根据该公式分析估值误差的来源,指出全息面采样间隔对估值具有重要影响。为了判别估值是否准确,提出了选取全息面不同区域的数据进行重复估计的判别方法。当估值不准确时,指出可以通过减小全息面采样间隔来降低估值误差。仿真给出满足不同误差条件的不同采样间隔所对应的最大信噪比估值,可作为实际应用中的参考。

气垫式越野机器人土壤参数识别算法及其采样点选取规则

正确地在线识别土壤参数是软地面越野机器人运行性能优化和控制的基础,其实施需要解决多解问题和准确性问题。利用气垫式机器人的垂向力控制自由度,提出g算法对3个土壤推力参数进行解耦和识别,能够解决多解问题。g算法的实施需要确定3个采样点,需要限制由状态噪声和测量噪声引起的土壤参数估值误差,因此有必要建立合理的采样点选取规则。其方法如下:将估值误差的减小具体表征为3方面,经数学推理分别建立采样点选取规则,再得出折中方案。结合一个工程实例进行了不同状态噪声和测量噪声水平下的估值准确性试验。试验结果表明:①在各种噪声水平下,尽管存在或多或少的误差,g算法均能够识别出3个土壤推力参数;②在各种噪声水平下,根据选取规则得到的理想采样点组合相对于随机组合具有明显优势;③系统的非线性导致状态噪声和测量噪声均对g算法的估值准确性有较大影响。上述结果显示出针对气垫式越野机器人提出g算法及其采样点选取规则的必要性和可行性。

气垫式越野机器人土壤参数分步识别

土壤参数在线识别需要解决由多参数耦合引起的估值多解问题以及由状态噪声和测量噪声引起的估值准确性问题。为了解决估值多解问题,利用气垫式越野机器人的垂向力控制自由度,分别设计g-EKF算法、对数均值法和最小二乘法对3个推力相关土壤参数、3个垂向接地压力相关土壤参数和2个推土阻力相关土壤参数进行分步识别。为了解决估值准确性问题,在第一步g-EKF算法中,采用采样点选择、样本重排和测量值修正等多种措施抑制状态噪声和测量噪声的影响;在第二步对数均值法中,利用对数变换抑制非对称分布噪声对均值计算的影响。开展多角度的试验研究,包括各步估值算法的可行性和准确性、分步估值准确性的递次影响、土壤参数估值准确性对能耗优化的影响。试验结果表明,在各种噪声水平的工况下,提出的土壤参数分步识别策略及相应算法均能够有效解决多解问题和准确性问题。

基于气垫式越野机器人参数识别算法及其采样点选取规则的必要性和可行性

对土壤参数的识别是软地面越野机器人运行性能进行优化的关键要素,而且在实施的过程中还要对准确性问题以及多解问题进行处理。根据气垫式越野机器人的垂向力控制自由度,通过g算法可以对土壤推力的个别的参数进行识别,这样就解决了软地面越野机器人运行的各种问题。另外,要实现g算法就需要有三个采样点,还要对测量噪声以及状态噪声导致的土壤参数估值误差进行限制,所以设立采样点的选取规则非常必要。本文通过对不同测量噪声以及状态噪声水平下的估值准确性试验结果的介绍,论述了气垫式越野机器人参数识别算法及其采样点选取规则的必要性和可行性。

GPS基线非线性解算的精度评定方法

在GPS基线向量非线性平差解算的基础上,分析了单位权中误差估值、平差值的精度估计和基线长度的精度估计,并给出了简明的直接估计公式,为GPS基线向量非线性平差解算的精度评定提供了直接的评定公式。

云南宝兴厂斑岩铜矿建模中资源量级别划分

云南省宝兴厂斑岩铜矿建模过程中发现交叉验证结果包含的信息要大于克里金方差,其不仅包含估值点与样品的空间关系,还包含品位信息,因此认为交叉验证的结果可以作为资源量级别划分的重要参考信息。具体步骤：首先在统计分析的基础上确定估值参数,然后进行交叉验证,将验证结果变换为误差百分比保存于钻孔样品中,再将误差百分比赋予矿体模型中,最后在矿体剖面上以误差百分比为基础圈定资源量级别。综合考虑矿床的成因类型、矿区内后期构造的复杂程度、成矿后岩浆活动是否频繁、勘查工程和样品分析质量等因素,宝兴厂斑岩铜矿建模中探明级别铜资源量以误差小于30%为基础,控制铜资源量以误差介于30%~50%为基础,误差大于50%列为推断铜资源量。

起算数据误差影响下的方差分量估计

探讨了起算数据误差影响下的方差分量估计方法，给出了顾及起算数据误差影响时求解方差分量估值的方程组及单位权中误差估值的计算公式，并通过实例说明了当起算数据误差较大时，它们对方差分量估计的影响是不应忽略的。

利用GPS辅助惯性导航建模的组合导航技术

介绍了利用GPS辅助惯导建立模型的GPS与惯导组合导航方法，这一方法组合方式简单，只需获得GPS和惯导的相关测量数据即可完成基于惯导误差估计的卡尔曼滤波组合导航，由于建立了惯导的误差模型，即使GPS不能工作，组合系统仍可在一定误差范围内继续工作一段时间，甚至在无导航源可用时，在平台匀速直航时，组合系统仍可短时间继续工作，这使得组合系统的导航可靠性、连续性得到较大提高。最后，通过仿真试验，验证了这一组合导航方法的导航精度，均高于单独导航源的导航精度。

基于UKF的雷达和机载ESM扩维跟踪

为有效提高异类传感器融合跟踪的效果,提出了一种基于UKF的雷达和机载ESM扩维跟踪算法。首先将目标和机载ESM的状态信息组合起来,形成一个高维的状态向量,从而有效抑制滤波中GPS定位误差所带来的影响;接着在此基础上采用UKF来实现目标的定位跟踪,以求进一步减小扩维后线性化误差加大等问题的影响。仿真结果表明,该算法可更好地实现对目标的定位跟踪。