简介：针对随机时滞和异步相关噪声情况下的状态估计问题,提出了一种改进的高斯滤波算法（GF）,并给出了其适用于高维系统的实现形式—随机时滞和异步相关容积卡尔曼滤波器（CKF-RDCN）。首先,通过满足Bernoulli分布的互不相关随机序列,来描述系统观测数据中可能存在的随机时滞现象,将量测噪声作为状态变量用以实现对观测时滞后验概率密度的估计。其次,利用一阶斯特林插值公式来近似估计,由于过程噪声和量测噪声异步相关,而导致的含有随机变量的多维积分问题。最后,依据三阶球径容积法则,给出了CKF-RDCN滤波算法的详细设计。此外,经典GF算法是所提出的改进GF算法的特例,其作为一个通用的非线性滤波算法框架,根据不同的后验概率密度估计方法,可以有不同的实现形式。仿真结果表明,相比于扩展卡尔曼滤波算法（EKF）以及容积卡尔曼滤波算法（CKF）,CKF-RDCN在解决含有观测时滞和相关噪声系统的状态估计问题时,具有更高的精度和更好的数值稳定性。

简介：针对传统压电型声矢量传感器无法兼顾小体积与高灵敏度的问题,利用MEMS电容加速度计作为拾振器,实现矢量传感器的小型化设计。首先采用机电类比分析的方法得到内置加速度计的刚硬球体的声致振动响应;然后进行硅微电容加速度计选型和参数分析、设定,并设计制作了一只二维球形矢量传感器样机;最后对样机进行了参数测试,结果表明两矢量通道均具有良好的方向性,声压灵敏度分别为？185dB和-186dB（1kHz,0dBref1V/μPa）,通道间相位差与理论值保持一致,验证了利用MEMS电容加速度计设计矢量传感器的可行性。

简介：针对亚轨道可重复使用运载器（SRLV）的应用需求,在将卫星投送到预定轨道同时确保SRLV安全返回的前提下,对基于记忆原理的轨迹/总体参数一体化优化方法进行了研究。记忆优化算法是一种具有全局收敛性的随机搜索方法,每次搜索的试探解优劣状态由记忆元来存储。利用记忆原理的记忆增强和遗忘规律来衡量优化搜索过程中试探解的状态,并以燃料最省作为优化指标。同时采用三种不同的搜索策略,实现对试探解的随机搜索,避免陷入局部极小问题,并以此来提高搜索速度。仿真表明：卫星入轨速度偏差小于2m/s,高度偏差小于10m,轨道倾角偏差小于0.0001°。SRLV最终与着陆场的位置偏差小于100m,速度偏差小于5m/s。相较于传统的轨迹优化方法,新方法适用于复杂的轨迹/参数一体化优化问题,搜索速度快,求解精度高,有利于算法在工程实际中的应用与推广。

简介：基于微喷三维打印机制造压力传感器,用于可穿戴的个人导航系统中。在基底表面不规则或者使用中经常被折弯的情况下,微喷打印工艺制备的MEMS器件精度更高,性能更好。研究了器件的可打印模型和工艺,给出压力传感器可打印的分层物理结构;研究了平面结构投影到三维基底上的投影空间,基于Terzopoulos弹性模型使用材料弹性度和结构弹性度模型给出投影空间;使用射线投影NURBS曲线来拟合边界轮廓,给出分层切片模型。为验证打印PZT膜的压电性能以及设计的压力传感器件的功能,使用不同的机械负荷测试其刚度,使用不同的直流偏置来测试耗损因数、品质因数等。通过比较实验对象的测量值和理论预测值之间的关系可以看出,打印的压力传感器薄膜具有很好的机械和电气性能。

简介：在基于DSP的低成本MINS/GPS组合导航系统中,针对DSP的实型变量位数不足的缺点,在卡尔曼滤波器的设计中同时运用了状态与偏差解耦算法和平方根算法,并推导出状态与偏差解耦-平方根算法的具体公式,既能减少计算量,又能增强滤波的数值稳定性.

简介：本文依据卡尔曼滤波器在使用最佳增益时，其余差序列互不相关的性质，开发了一种新的渐消滤波算法。该算法根据对象输出，在线自适应地调整遗忘因子，从而使滤波器在对象模型存在误差或对象受到外扰时，仍收敛并保持最佳性。该算法应用于陀螺随机常值漂移的标定，取得较好效果

简介：介绍了由可编程逻辑器件集成的数字预滤器(prefilter)的设计原理,该预滤器用于滤除某些输入信道的尖峰或毛刺干扰,提供了其IP软核(SoftCore)的状态机模型、原文件和仿真结果.设计软件中状态变量安排合理,换用其它器件或采用其它开发软件平台也不会造成上电紊乱,占用编程资源很少,模块具有简洁稳定性和可移植性.

简介：－国内国际常用的多级旋转变压器主要有１６对极，３０对极和３６对极几种。多级旋转变压器在导航设备中起着重要作用。本文叙述了其输出的高精度角度信号如何被计算机转换成数字信号，以便为主机显控提供数据，还从原理和软硬件实现方法上给出了一种实现方案。