基于PXI总线的虚拟校准设备研究

基于PXI总线技术,对某型导弹内场测试仪的校准设备进行了集成化、小型化研究,依靠计算机强大的计算储存显示等功能,实现了设备操作界面的虚拟化及智能化．最后,对在LabVIEW平台上开发的测量校准软件进行了实验验证,达到了界面友好、操作简单、测量精度高、工作效率高等要求．     

基于北斗、短波的高精度时钟系统研究与设计

介绍了北斗、短波授时技术;对高稳恒温晶振及其频率特性进行分析的基础上,设计了一种基于北斗卫星、短波无线电授时的高精度时钟系统;该系统通过利用北斗接收处理模块、短波授时接收模块得到的秒脉冲信号、时间信息,经过延迟修正处理、脉冲滤波、脉冲补偿、脉冲统计得到标准的秒脉冲信号,实现对恒温晶振频率的校准,获得一个短期及长期频率稳定度都比较优良的时间频率标准,同时利用校频后恒温晶振分频出的1pps信号对时间芯片进行校准,对外输出高精度时间信息;对恒温晶振校频系统的基本工作原理及部分模块电路图进行了说明,试验结果表明,在时间不长于1h内,频率准确度优于1×10-10;该系统实用方便的方法达到了将晶体振荡器校准到较高指标的目的。     

低频UWBSAR辐射校准模型

低频超宽带合成孔径雷达(Ultra Wide Band Synthetic Aperture Radar,UWBSAR)的辐射校准是系统研制和应用过程中必须面对的课题。低频UWBSAR的特点使得常规SAR辐射校准技术不再适用。充分考虑校准参数随频率和方位角的变化,给出适合该系统的辐射校准方法,得到低频UWBSAR图像辐射校准模型。利用该模型,对系统辐射校准误差进行了分析。     

火箭弹载惯导误差分析

在对火箭弹载惯导进行射前标定时考虑的误差主要包括零偏误差、标度因素误差、安装误差。标定的误差参数越多,难度越大,如果能抓住影响弹丸制导精度的主要误差,将可简化标定算法,简化标定过程,提高标定效率。基于这样的思路,将飞行中的弹丸类比为旋转惯导,从误差方程入手,采用提取误差直流分量的方法对飞行中的弹载惯导进行误差分析,得出影响导航精度的主要误差参数,并仿真验证了所得结论的正确性,为后续简化标定方案提供了理论依据。     

一种舰载机下滑道一致性指示数据产生方法

针对现有航母起降引导系统下滑道真值测量手段过于复杂的现状,提出一种简单的航母起降引导系统下滑道一致性指示数据产生方法,该方法基于着舰引导雷达测距精度、中线电视测角精度较高的特点,利用着舰引导雷达测距信息和中线电视测角信息进行目标位置解算。采取泰勒级数展开法对非线性方程组线性化,并以着舰引导雷达定位结果作为迭代始值,进行迭代运算求取目标位置。通过仿真实验验证该方法迭代次数较少且收敛,相比着舰引导雷达定位方法,具有更高的定位精度。     

舰载雷达零位标校新法

对目前现有舰载火控雷达零位标校的方法和技术做了简单概述,提出了一种基于差分GPS、CCD、激光经纬仪等技术相结合的零位标校新法,给出了系统硬件组成和算法原理,对系统误差影响因素做了分析。实践标明此系统可以有效的克服由于舰体的摆动而对测量精度的影响,并极大的改善了标校的灵活性与机动性。标校系统测量真值位置精度优于50 cm,相应真值角度精度优于0.05 mrad,满足舰载雷达标校精度要求。     

捷联惯组与炮管之间安装误差角的标定方法

为了保证捷联惯导系统能够正确给出炮管高低角和方位角,必须对捷联惯组和炮管之间的安装误差角进行标定.介绍了利用经纬仪进行安装误差角标定的原理和方法,还提出另外两种计算安装误差角方法,包括利用欧拉角微分方程进行近似积分方法和利用主惯导与子惯导间的传递对准方法.经对比上述三种方法是等效的,其共同特点是炮管必须作高低角运动,并且要求在运动前后横滚角变化很小.最后,通过调炮试验验证了标定方法的可行性.     

三轴磁阻电子罗盘设计

研制了一种基于磁阻传感器和MEMS加速度计的三轴磁阻电子罗盘,包括电子罗盘的工作原理、硬件设计以及软件算法流程.航向角、俯仰角和翻滚角是罗盘系统的主要技术指标,介绍了利用该系统测量航向角的原理和在O°～360°之间显示的计算表达式.利用现场的采样数据对罗差进行校正,罗盘系统精度可从±35.7°提高至±1°左右.实验证明,该系统可用于普通导航领域.     

一种视差域基于学习方法的图像合成算法

基于图像序列的图像合成往往需要定标和恢复场景三维结构,为了避免这些复杂过程,根据参考图像的视点离虚拟视点的远近关系,将参考图像序列分为主、从参考图像,并利用多极约束的原理和非线性校正,将图像合成的最优化问题从深度域转化到视差域,从而在不定标和不匹配的情况下,直接从图像序列合成虚拟视图。实验结果证明算法是有效的,并有一定的应用前景。     

一种基于SVM的炮位校射雷达弹道外推新方法

SVM是一种理论依据充分的机器学习新算法,主要用于对有限个样本的分类识别和回归建模.将一条弹道视为一个训练样本,利用SVM回归方法在不同弹道之间归纳弹道落点的规律,从而可以对未知弹道的落点进行预测.将SVM引入弹道外推是重要创新,构建具有代表性的训练样本,以及统一样本空间维数等是技术创新.仿真实验表明,SVM可以提高弹道外推精度,同时缩短外推时间.