信息不对称在边防管理中产生的原因及对策

"信息不对称"概念产生于微观经济学领域,但它作为宇宙中普遍存在的一种现象,也广泛存在于社会生活中.利用信息不对称理论,分析了边防管理工作中因信息不对称产生的危害,论述了它的表现形式和成因,并提出了相关的应对措施,以期减小危害,完善边防管理工作.     

高校科技成果转化方式选择的信息不对称博弈分析

在对高校科技成果转化方式简述基础上,从经济分析角度,建立了一个不对称信息博弈模型,对高校科技成果转化方式选择问题进行了分析,并对分析结果进行讨论。文章所得结论对于未来研究者和从事高校科技成果转化的实践工作者具有一定启发与指导意义。     

车载惯导大倾角导航姿态误差的理论分析北大核心

为了分析车载惯导大倾角下的导航姿态误差,提出了大倾角状态下转台方位轴不铅垂度是导航姿态误差的误差源;推导出车载惯导大倾角工作时导航姿态误差与惯导姿态角及转台不铅垂度相关的理论公式,并进行了仿真和实物验证。研究结果表明,大倾角状态下惯导导航输出的方位角误差是转台不铅垂度受方位调制后乘以俯仰角的正切值,橫滚角误差是转台不铅垂度受方位调制后除以俯仰角的余弦值,俯仰角误差是转台不铅垂度受方位调制的结果,与惯导俯仰角大小无关,转台存在不铅垂度时,大俯仰角下导航方位角和横滚角误差明显增大。惯导导航姿态误差呈现360°周期变化的规律且与惯导横滚角大小无关。     

基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的SINS/DVL组合导航

捷联惯性导航系统（SINS）与多普勒计程仪（DVL）组合导航时需考虑量测数据异常问题。针对该问题，设计一种基于渐消因子动态调整的改进Sage-Husa自适应滤波。此滤波旨在解决自适应滤波估计量测噪声参数性能对渐消因子依赖性强的问题，提升DVL量测信息异常情况下的导航精度。实验结果表明，基于渐消因子动态调整的改进Sage-Husa自适应滤波，在DVL数据异常的复杂环境中仍可具有较好的信息处理能力，导航性能提高显著，实现高精度的组合导航，具有一定的研究与参考价值。     

基于自适应卡尔曼滤波的联合RSS/TOA/INS无人机定位算法

针对在全球导航卫星系统信号拒止环境下(如山地、隧道、峡谷)无人机集群常规定位方法受限问题,提出通过集群之间的协同定位,对卫星信号拒止的低成本无人机进行导航恢复的滤波方法,从而有效抑制纯惯性导航系统(INS)定位发散。在获取定位数据方面,首先采用基于超宽带(UWB)和Zigbee设备分别通过到达时间差(TOA)和接收信号强度(RSS)的测距方式得到测距信息,然后进一步利用最小二乘方法解算得到定位局部坐标。考虑到RSS测距远、精度低,而TOA测距精度高、测距范围小的特点,提出一种基于TOA/RSS/INS的序贯扩展卡尔曼滤波算法,通过引入自适应因子,为短程定位信息提供TOA/RSS两路定位冗余的同时,在长程TOA定位失效时仍可利用RSS定位来抑制惯性导航的发散。实验结果表明,该算法在近程可由RSS/TOA提供冗余测距信息,通过自适应因子可将定位精度改善至2m;在长程,尤其TOA定位失效的范围外,同样可以提供误差约为5m的定位信息。相对于传统扩展卡尔曼滤波,所提出的自适应序贯卡尔曼滤波算法有效提高了定位精度,为解决传统定位受限条件下的基于无人机无线电定位研究提供新的思路。