简介:导航雷达在采集、传输和显示过程中,由于多种因素的影响导致最终形成的图像中舍有大量的噪声,影响了使用者对导航信息的分析和应用。传统的雷达图像去噪算法大多采用小波变换,但这种方法存在边缘模糊等问题。为了去除导航图像的噪声并解决小波变换中存在的边缘模糊问题,本文提出用基于多尺度几何变换的图像去噪方法对导航雷达图像进行处理,并利用基于多尺度几何变换的方法(包括基于Curvelet系数维纳滤波去噪方法和基于Contourlet域去噪方法)和基于小波变换的BayesShrink方法分别对含有模拟杂波和噪声的导航雷达图像进行仿真实验。实验结果表明:与基于小波变换的图像去噪方法相比,基于多尺度几何变换去噪方法能够更加有效去除雷达杂波和噪声。
简介:针对声矢量传感器姿态变化难以准确测量导致目标测向精度低的现状,设计一种微型MEMS姿态传感器,并将其封装在声矢量传感器内部,实现基于MEMS姿态传感器的声矢量传感器设计。首先根据声矢量传感器姿态测量与校正原理,采用四元数姿态解算方法及扩展卡尔曼滤波器设计MEMS姿态传感器,并对其进行姿态精度测试;然后基于MEMS姿态传感器进行声矢量传感器样机设计、制作、参数测试;最后对样机进行了海上实验,结果表明,通过姿态校正后声矢量传感器目标方位估计精度与GPS推算方位精度一致,验证了利用MEMS姿态传感器设计声矢量传感器的可行性。
简介:针对无人运载器的快速定向需求,提出北斗双天线基线连续旋转整周和0°-180°两位置的两种快速定向方法。把一对北斗天线安装在一个旋转机构上,使双天线基线绕旋转机构中心轴转动,改变北斗双天线基线方向,运用卫星载波相位双差模型,计算出载波相位双差的整周模糊度,进而获得双天线基线航向角,通过旋转机构角度输出值,得到载体的真实航向。采用自行研制的旋转试验装置,验证了北斗短基线双天线两种旋转定向方法。对于0.3m北斗短基线双天线,载体定向精度优于1°。当北斗双天线接收机能够接收到4颗卫星时,上述两种方法都能够确定真实航向。与商业OEM定向板卡相比,所提出的定向方法定向速度快,定向精度高。
简介:在双轴旋转式SINS中,惯性元件常值漂移误差对系统的影响可以得到调制,但安装误差和标度因数误差对系统的影响无法得到调制,同时这些误差会与旋转角速率耦合,引起速度锯齿波等误差从而降低了系统的各项性能指标。为了减少这种影响,分析了光学陀螺双轴旋转式SINS误差传播特性,利用奇异值分解法对系统的可观测程度进行了分析,经分析,与转动轴相关的安装误差和标度因数误差的可观测度较好,据此设计了系统的自主标定方案及滤波算法,进行了数字仿真和半实物仿真验证试验。试验结果表明,利用设计的自主标定方案,在1h内能估计出转轴上两个陀螺的标度因数误差及与转轴相关的四个安装误差,估计精度能达到95%以上。导航试验验证表明,利用自主标定的参数,相对于传统标定方法,使系统定位精度提高了20%。
简介:低Reynolds数流动由于自身特点导致气动特性严重恶化,非定常、非线性效应突出且预测困难,加之相关基础理论研究不足,给以临近空间低速飞行器和高性能微小型飞行器为代表的低Reynolds数飞行器的开发和研制带来了瓶颈和挑战.首先概述了飞行器低Reynolds数的范畴、低Reynolds数空气动力学的主要问题与挑战.随后从低Reynolds数层流分离基础理论出发,依次介绍了低Reynolds数层流分离经典理论、低Reynolds数层流分离非定常流动特性、低Reynolds数后缘层流分离泡.在此基础上,通过对经典长层流分离泡与后缘层流分离泡力学特性的差异以及随攻角和Reynolds数的演化规律的详细分析,逐步揭示了一些低Reynolds数复杂气动效应的本质,如小攻角升力系数的非线性效应,翼型随Reynolds数下降气动特性的二次恶化效应等.最后对低Reynolds数流动基础理论的发展过程进行了总结,并对层流分离诱导转捩及再附效应等复杂流动问题进行了展望.
简介:从阻力主导惯性再入到升力主导机动再入是无动力高超声速飞行器的主要发展方向,文章讨论了任务使命动力配置飞行模式及总体规模限制下的布局设计原则,研究了不同构型升阻效率及升力载荷系数与模线形状横截面形状及容积利用率分段装填容积间的关系,探讨了包括拉起/下压滑翔弹跳/滑翔等射面机动与Z字螺旋锥形空间机动等飞行模式与匹配的气动操纵面设计质心布置压心/静稳定裕度纵横向静动稳定性等,从热安全角度提出了总体/气动/防热/结构/弹道/控制等多物理场高度耦合下的飞行器热力气动布局多学科设计优化,结合非惯性弹道飞行器气动布局设计问题,给出了满足分段容积要求防热要求及操稳要求的飞行器气动构型设计优化实例.
简介:针对惯性器件输出噪声引起高精度机载POS(PositionandOrientationSystem)地面双位置对准精度较差的问题,提出基于小波滤波和隐马尔科夫建模的数据预处理方法结合自适应卡尔曼滤波的双位置对准方法。首先分析惯性敏感器原始信息的频率特性,利用小波滤波算法,消除惯性器件测量中的高频噪声;综合分析器件的随机游走特性,通过建立隐马尔科夫模型削弱惯性敏感器输出随机游走的影响;并针对降噪处理、电源波动及环境因素等引起的系统噪声统计规律不确定性问题,提出利用自适应卡尔曼滤波的方法实现POS高精度初始对准。试验结果表明,采用本文所提方法的对准结果,可使对准结束后600s纯捷联解算的水平速度误差由1.278m/s减小至0.6061m/s,水平位置误差由274.6m减小至128.2m,水平速度和位置误差均减小了50%左右。
简介:传统动基座传递对准主要采用扩展卡尔曼滤波技术。但在动基座传递对准的非线性、非高斯条件下,这种基于模型线性化和高斯假设的滤波方法在估计系统状态及其方差时误差较大且可能发散。混合退火粒子滤波针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题,提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法。在滤波算法中,用状态参数分解和退火系数来产生重要性概率密度函数,此概率密度函数综合考虑了转移先验、似然、噪声的统计特性以及最新的观察数据,因此更接近于系统状态的后验概率。实验仿真结果表明,这种基于混合退火粒子滤波器不仅比扩展卡尔曼滤波提高了传递对准的精度,而且又比传统的粒子算法减少了时间。