简介:摘要在这个科技高速发达的现代社会中,人类已进入了瞬息万变的时代,而作为在日常生活中的重要传感工具——“传感器”,也已全面的进入了我们的生活。传感器是一种检测装置,能够检测到被检测物的信息,并能将检测到的信息,按照一定规律变换成为电信号或者其他所需形式的信号输出,以满足信息的传输,处理,存储,显示,记录和控制等要求。而在如今时代,传感器技术作为信息技术的三大基础之一,是当前各发达国家以及发展中国家都相继去发展的高技术,是21世纪以来优先发展的十大顶尖技术之一,所以相应的,传感器技术所涉及的知识领域非常广泛,并且在人们的生活中也占有的分量越来越重了,而其相应的它与其他科学技术之间的发展也越发的紧密。
简介:"信号失灵是关键啊,小子!传感器在某一个具体的时间失灵的话,那么出入就算被检测到也不会被记录下来。稍后,只要再设定传感器恢复通讯就完事了。还真够狠的!而且是预谋已久啊!"
简介:过去的十年中,科学界提出了多种无速度传感器控制策略,并且引起了驱动器制造商们的广泛关注。对于无速度传感器控制技术,其理论方面的可行性和性能指标是至关重要的;而算法的实际执行效果对于其在实际系统中的应用也很关键。电机驱动器的位置估测技术已经在数字和模拟环境中得到实现,使用新型、低成本、高性能的微控制器可以大幅度地增强计算能力、降低整个控制系统的硬件要求,本文的主要内容就是研究如何实现这种功能。转子位置估测技术在实现过程中出现的问题和实验室样机上的一些实验结果,体现了此方法的优缺点。本文是关于特定高频信号注入的无速度传感器技术,在通常情况下此方法都是有效的。考虑问题的角度、解决问题的方法、和在特殊情况下的处理等,都可以很容易地应用于绝大多数高频信号注入技术中。
简介:无源定位跟踪是一种非线性系统状态估计问题。为了提高系统定位精度和降低系统复杂度,将无迹卡尔曼滤波(UKF)应用于多移动传感器多目标无源定位跟踪系统。由于多移动传感器多目标交叉定位时会产生大量虚假点,随着传感器和目标数量的增加而大幅增加。因此,提出了一种改进的快速精确定位算法,即首先通过预测点选取传感器-目标测量方程;然后变换该测量方程,排除大量虚假点;再进行基于距离的支持度非等权值融合;最后将UKF子滤波估计值进行融合得到融合估计值。仿真结果表明,UKF和基于距离的融合法相结合对多移动传感器多目标无源定位具有较高的定位精度和较好的跟踪效果。