一种大规模数字I/O通道的扩展方法

针对控制系统中普通数字I/O卡的通道数无法满足大规模数字I/O要求的问题,提出一种数字I/O通道扩展方案,并设计了一种32路光电隔离多通道数字I/O板,通过一个简单实例说明了这种扩展方案的具体实施,并证实其有效性.     

一种固定单站对运动辐射源的无源定位跟踪算法

首先提出了一种测量目标辐射源脉冲到达时间和到达方向实现固定单站对运动辐射源进行无源定位的算法,该算法克服了EKF(扩展卡尔曼滤波)算法的一些缺点。另外给出了两种将该算法和卡尔曼滤波算法结合的改进方法,可以获得更优的定位效果。计算机仿真结果证明了上述两种方法是正确的。     

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。