一种考虑地磁梯度变化的航磁补偿方法

Tolles-Lawson(T-L)方程广泛应用于航磁干扰补偿,在模型中地磁场被设定为恒定值。但实际中地磁场存在梯度,补偿精度会受到影响。针对这一问题,在传统T-L模型中考虑了地磁场梯度变化,推导出非恒定地磁场的参数估计和补偿公式。根据飞行器同一航迹下正飞与反飞情况干扰磁场的关系,可实现磁梯度修正,然后将测量数据代入模型中进行补偿,获取高精度的磁场测量值。仿真结果表明:线性和非线性变化的地磁梯度情况下,标准差均值分别从0.1423 nT降为0.0802 nT和0.1827 nT降为0.0665 nT,证明改进的模型对磁干扰有较好的补偿效果。

基于隧道结磁阻传感器的电调磁性测试方法

对于薄膜的电场调控磁性测试方法存在仪器设备昂贵,响应速度慢等问题。针对以上问题,提出一种基于隧道结磁阻传感器的电调磁性测试方法。为验证该方法的可行性,分别利用超导量子干涉仪和该测试方法对铁镓硼磁性薄膜样品进行电调磁性测试,结果表明:两种测试方法的结果相同,样品的电调磁行为均为蝶形且电场拐点均为+2,+4,-2,-4 kV/cm。此外,用该方法还可以用于研究不同偏置磁场和电场下的薄膜的磁电耦合特性,而被应用于磁传感器和微波器件等的研发中。所提测试方法具有操作简单、响应速度快、成本低等优点,可大大简化电场调控磁性的测试过程。

微压电梁振动一体化测试方法

微压电梁因其反应灵敏、易加工等特性被广泛应用于各类传感器件中。针对微压电梁振动幅值、品质因数和谐振频率测试方法存在漂移误差、测试参数单一以及测试效率较低等普遍性问题,提出了微压电梁谐振参数一体化测试方法,设计并搭建了以高精度控制电路为核心的一体化测试系统。针对测试过程中由于测试系统稳定性差或微压电梁振动漂移导致的误差问题,提出了基于数字信号处理器(DSP)模块的数字比例—积分(PI)控制方案,大大提高了测试系统稳定性。实验结果表明:通过对微压电梁振动漂移抑制,谐振频率最大误差减小50.3%,振幅偏差减小40%。

基于机器学习的地磁矢量图适配性研究

地磁矢量匹配算法充分利用了地磁分量信息,可有效提升地磁导航精度和鲁棒性,但目前地磁适配性分析主要基于地磁总量图。针对地磁矢量图的适配性问题,提出了一种基于机器学习的地磁矢量图适配性分析方法。首先,构建了地磁矢量待选特征参数集合,基于Relief方法对特征参数进行筛选,建立了适用于矢量适配性评估的特征参数集;其次,基于神经网络模型搭建了全连接和非全连接两种不同的网络架构;最后,以特征参数集作为输入,训练神经网络。测试结果表明:非全连接神经网络具有更好的矢量适配性评估能力,在实测数据集分类准确率达到了83.6%。