速率偏频激光陀螺寻北仪中转台测角周期性误差的影响分析

连续旋转式寻北仪以其突出的性能成为当前寻北仪研究的热点,但关于转台误差对连续旋转寻北算法精度影响的分析很少.针对速率偏频激光陀螺寻北仪,研究了转台测角周期性误差对寻北结果的影响.理论分析表明,测角周期性误差的存在会导致寻北结果偏离真实值,必须对其进行建模和补偿以提高寻北精度.对理论分析结果进行了仿真实验和样机寻北实验验...     

机载二维干涉仪测向误差分析

以相位干涉仪测向原理为基础,对机载二维干涉仪测向误差产生原因进行了详细的阐述.分析了内部噪声造成的相位测量误差和载机倾斜造成的基线位置变化对测向结果的影响.考虑电波传输的多径效应,探讨了二径信道和Rice信道下的测向误差.针对仿真结果中各类误差的变化规律,提出具体改进思路和解决方法.     

基因表达缺失值的加权回归估计算法

在基因芯片实验中,数据缺失客观存在,并在一定程度上影响芯片数据后续分析结果的准确性。在不增加实验次数的情况下,缺失值估计是降低缺失数据对后续分析影响的有效方法。利用相似性信息的核加权函数来实现缺失值回归估计的局部化,提出了基于加权回归估计的基因表达缺失值估计算法。在两个不同类型的基因芯片数据上,将新方法与几种已知的方法进行了比较分析。实验结果表明,新的估计算法具有比传统缺失值估计算法更好的稳定性和估计准确度。     

粗糙集理论的电子设备诊断规则提取

为了解决现有诊断规则提取方法中的不一致性问题,得到具有良好适应能力和最大匹配能力的诊断决策规则,结合电子设备故障征兆特点,提出一种基于粗糙集的电子设备故障诊断规则提取方法.该方法先对原始数据进行预处理,形成决策表,用粗糙集进行属性约简和值约简,最后提取诊断决策规则,并对诊断规则进行评价.通过实例分析表明,该方法能提取出具有一定泛化能力的诊断规则,在故障诊断中能够提高诊断决策规则的匹配效率.     

落球法测定液体粘滞系数实验的改进

针对测定液体粘滞系数实验中所存在的问题,对小球下落时间的测量方法提出了改进,以提高实验精度,减小实验误差。     

基于随机过程的测量仪器校准时间间隔的确定

研究了测量仪器校准过程的随机过程模型,分析了对测量仪器在测量过程中的误差来源,确定了系统误差是影响测量仪器校准的决定性因素,给出了系统误差随时间变化的规律.利用随机过程的方法来分析系统误差的变化过程,建立了系统误差的随机过程模型--误差累加模型和维纳过程模型.最后利用电压源的测量数据对所建立的维纳过程模型进行了验证,实验证明,利用随机过程的方法分析确定测量仪器的校准时间间隔具有一定的应用价值.     

基于非线性Kalman滤波的导航系统误差补偿技术

针对非线性非高斯导航系统信息处理问题,采用自组织算法、神经网络和遗传算法等改进传统非线性Kalman滤波算法,构建一种自适应的组合导航系统。应用具有冗余趋势项的自组织算法、Volterra神经网络和遗传算法,建立导航系统误差的非线性预测模型,进而计算得到其预测值;将该预测值与Kalman滤波算法求得的估计值进行比较得到差值,以此监测Kalman滤波算法的工作状态;采用自适应控制方法,在导航系统结构层面改进Kalman滤波算法,构建新型的导航系统误差补偿模型。开展基于导航系统KIND-34的半实物仿真研究,应用所提出的改进方法改善了导航系统误差的补偿效果,提高了组合导航系统的自适应能力和容错能力。     

一种稳健的循环平稳信号时延估计算法

基于信号循环平稳特性的时延估计算法具有较强的抗干扰和抗噪声能力,但循环频率误差时性能下降严重。针对这一问题,首先分析了循环频率误差对循环时延估计算法中,循环互相关函数相关法估计性能的影响,进而提出了一种对循环频率误差稳健的改进循环时延估计算法。改进算法通过两次搜索确定循环频率的真实值。仿真实验结果表明,改进算法可以有效地校正循环频率误差,最终使时延估计误差与无循环频率误差时基本相同。     

基于族群机制的花朵授粉算法

针对花朵授粉算法易陷入局部极值、收敛速度慢等不足,提出一种具有族群机制的花朵授粉算法。该算法把种群分成多个族群,各族群的最优个体再组成新的种群,进而促进种群间的信息交流,有效地协调种群进化过程中的全局搜索和局部搜索能力,避免个体的早熟收敛,提高算法的全局寻优能力及收敛速度。通过8个CEC2005benchmark测试函数进行测试比较,仿真结果表明,改进算法的寻优性能明显优于基本的花朵授粉算法、粒子群算法和蝙蝠算法,其收敛精度、收敛速度、鲁棒性均较对比算法有较大提高。     

SVM在空中目标威胁值评估中的应用

构建了基于回归型支持向量机的空中目标威胁值评估模型,确定了基于粗糙集理论的空中目标威胁因素,并建立了数据离散化、归一化的标准。将常用的4种核函数应用于对空中目标威胁值的估计,并通过基于网格法和遗传算法的搜索方法找到模型的最优参数。最后通过Matlab对算例进行了仿真验证。