一种仅基于超声波技术定位的新方法

为解决超声传感器只能确定位置不能确定方向的问题,提出一种新的定位方法.首先,针对超声波传感器数量最小化及安装位置最优化问题,对定位系统进行数学建模;然后,在理论推算得出的指定位置安装超声波发射模块和接收模块,再配以射频程控交换机以及51单片机,建立起定位系统的物理配置模型;最后,利用最小二乘法对测得的数据进行处理,得到精确的位置和方向估计.实验结果表明:该定位方法可在同一参考系中唯一地确定自主移动机器人的位置和方向,并且对机器人的最佳位置和方向估算结果与真实值非常接近.     

纯方位目标运动状态的极大似然估计及迭代算法

针对非线性最小二乘法在国内目标运动分析中应用较少的现状,首先在二维平面内推导出关于纯方位目标运动状态的极大似然估计的计算公式并给出了基于高斯-牛顿迭代算法的计算过程及步骤,随后分析了极大似然估计的性能和迭代算法的收敛性.仿真计算的结果表明:当迭代初值与目标真实状态充分接近时,用所推导出的计算公式能够快速稳定地得到关于目标运动状态的极大似然估计,迭代算法形式简洁,计算量小.该研究成果可应用于舰艇作战系统目标被动跟踪定位软件.     

基于点云配准的室内移动机器人6自由度位姿估计

针对移动机器人在室内环境下难以获取GPS定位信息,仅靠自身惯导不能得到精确位姿的问题,提出了一种基于RGB-D传感器获取三维环境点云,对连续点云提取特征并进行配准的移动机器人6自由度位姿估计方法.首先通过RGB-D传感器获取环境深度图像,根据特征提取算法提取点云特征;然后以特征点为配准点,运用随机一致性采样(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)算法对点云进行初配准,剔除部分错误匹配点,获得初始变换矩阵;最后采用改进的迭代最近点(Iterative Closet Point,ICP)算法进行精配准,获得点云间的最终变换矩阵,实现位姿估计.实验结果表明:该方法有效地提高了大规模点云配准效率,得到了较精确的位姿估计信息.     

月桂酸二乙醇酰胺对聚α-烯烃理化性能的影响

聚α-烯烃是应用十分广泛的润滑剂产品,在保证使用性能前提下提高其生物降解性具有十分重要的现实意义。选择前期实验中对矿物基础油生物降解性具有较大促进作用的月桂酸二乙醇酰胺作为生物降解促进剂,考察其对聚α-烯烃PAO 40生物降解性、抗磨减摩性、抗氧化安定性及黏度指数的影响。实验结果表明:月桂酸二乙醇酰胺既能有效促进PAO 40生物降解,也能一定程度上改善PAO 40的抗磨减摩性能,但对其抗氧化安定性及黏度指数影响不大。作为生物降解促进剂,月桂酸二乙醇酰胺在保证聚α-烯烃使用性能的基础上能有效提高后者的生物降解性,具有较大的实用价值。     

火控系统中目标跟踪建模技术发展述评

对火控系统中的一个重要方面和核心问题——目标跟踪的建模作一综合论述,回顾并讨论先期和近期的发展情况     

二阶阶跃模型下导航信号畸变对接收机载噪比估计影响分析

载噪比作为评估导航信号质量的重要指标,直接影响着接收机的捕获、跟踪和电文解调性能。推导了基于国际民航组织二阶阶跃信号畸变模型下导航接收机采用相关、非相关处理时载噪比估计与畸变模型参数之间的解析表达式,并分析了畸变参数对导航接收机载噪比估计误差的影响。理论分析及仿真结果表明:数字畸变参数变化范围下导航信号载噪比变化在10-2量级,增大模拟畸变的振荡频率或者减小衰减频率将会提高载噪比估计值,模拟畸变参数变化引起的载噪比损耗可达0.1d BHz,畸变参数对载噪比估计的影响整体上都较小,因此导航接收机的载噪比输出不能作为监测导航信号是否异常的完备检测量。     

真正为群众解忧

2013年7月5日星期五吾守尔·索皮是我挂钩帮扶的二连的维吾尔族职工,今年29岁。他的妻子体弱多病,家里的经济状况很不好。今天我又去了一趟吾守尔·索皮家。我给吾守尔·索皮一家送去了一袋大米和一壶食用油,还和吾守尔·索皮两口子拉起了家常。吾守尔·索皮说,今年团里没少来人,送来的慰问品和慰问金减轻了他家的生活负担。连队工会还用小额贷款为他买了10只羊,帮助他增收。团党委和     

爱拼才会赢

30年来,他白手起家,凭借自己勤劳的双手和敢想敢做的精神,从一名普通的职工成为拥有奶牛10头、羊200多只、承包土地400余亩、果园80亩、购买地下深井3座的百万富翁。他就是一师四团十二连党员职工马双林。自2011年以来,师、市及团里实施农牧工党员致富工程后,马双林开始了他多元增收的计划,为全团党员开了一个好头。     

对高温超导层状特性的解释

基于高温超导材料结构的准二维性,建立了高温超导的层状理论,得到了高温超导材料的临界温度Tc与Cu-O面数l间的关系,指出高物质密度N_i~0和高电子密度N_e~0的超导材料可能有更高的Tc。     

基于滑窗自适应的故障估计与补偿及其在组合导航系统中的应用

针对以往方法对缓变故障存在较大的故障检测延时,从而降低导航系统可靠性的问题,实时的故障估计及补偿十分必要。将故障动力学建模为随机过程,提出了一种基于不准确状态和测量噪声协方差矩阵自适应学习的滑动窗口变分自适应卡尔曼滤波器。它由前向卡尔曼滤波、后向卡尔曼平滑和噪声协方差矩阵的在线估计组成。通过对滑动窗口状态向量的平滑后验分布进行逼近,利用变分贝叶斯方法将噪声协方差矩阵的后验分布解析更新为逆Wishart分布,避免了不动点迭代,获得了良好的计算效率。最后,基于捷联惯导/卫星(SINS/GPS)组合导航系统,进行了导航系统的故障估计及补偿的仿真验证。仿真结果表明,在不需要了解量测噪声和故障系数矩阵的情况下,该方法能够较好地估计出目标故障信号,然后利用估计出来的故障值对导航系统进行补偿,极大地提高了SINS/GPS组合导航系统的实时估计精度与可靠性。