不同天线组合对GPS姿态测量精度的影响分析

GPS姿态确定的精度不仅与单历元基线解算精度有关,还受基线长度和天线布设结构的影响。探讨了GPS姿态测量系统中基线长度和天线布设结构与姿态测量精度的关系。仿真结果表明:增加航向基线长度,能够提高航向角和俯仰角的精度,增加横向基线长度,能提高横滚角的精度;当基线长度一定时,将两基线正交布设,横滚角的精度最高。     

利用北斗多频观测进行舰船姿态测量

讨论了利用北斗二代卫星定位系统进行舰船姿态测量的可行性,并利用多频观测进行电离层折射误差的消除;使用TCAR和矩阵变换法进行模糊度的解算;最后利用姿态矩阵的正交特性进行模糊度有效性的分析。经仿真计算可知,利用北斗多频观测进行舰船姿态测量具有很高的精度和效率。     

海洋地磁三分量测量船磁干扰消除改进算法

为了解决三分量海洋环境地磁场测量中的排除船磁干扰的问题,通过对包含船磁干扰的地磁场解算数学模型的研究,发现在模型参数不完全已知的情况下,从磁场测量数据中分离三分量地磁场具有理论可行性。应用该理论建立了卡尔曼滤波迭代算法,对传统解算算法进行了改进。通过计算机仿真分析和实验室验证实验,证明了该算法的可行性。由于算法不需要测量全部地磁场解算的数学模型参数,因此应用该算法进行三分量海洋地磁场测量的工程实践难度将大大降低。     

PSO-BP网络算法在运动要素解算中的应用

为了改善被测目标运动要素计算精度,提出了采用 PSO-BP 神经网络算法作为运动要素解算的方程。 该算法将粒子群算法作为 BP 神经网络的学习算法,提高 BP 网络的全局收敛性和收敛速度,将观测到的运动目标参数作为 PSO-BP 神经网络的输入,并将运动目标的方位作为主要输出量,将运动目标的方位值与误差期望值进行比较并作为 PSO 的输入修改 BP 网络权值,进而得到高精度 BP 神经网络。 对该算法进行仿真计算,结果表明:基于该算法的运动目标运动要素解算,尤其是运动方位的解算器精度可以达到 0. 128°,提高了运动要素解算的精度和速度。     

海底监测平台的姿态检测技术

介绍了一种基于9-DOF(自由度)传感器组的海底监测平台姿态检测技术。该技术采用卡尔曼滤波算法和高斯—牛顿迭代法,通过融合三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴磁力计的数据进行姿态检测。海底监测平台的姿态四元数由下位机计算所得,并通过串口发送给上位机,将姿态四元数进行解算并显示整个海底监测平台的三维姿态。该系统在准静态情况下进行了测试,测试结果表明姿态误差1%,低姿态漂移率2°/h,并具有较高的动态性能。     

实时GPS姿态测量中整周模糊度的快速解算方法

姿态测量核心问题是整周模糊度解算.提出了一种适合实时姿态测量的模糊度解算方法,利用单差平滑伪距进行解算,与传统的模糊度解算方法相比具有许多优点.通过仿真实验验证了该方法的有效性和实用性.     

基于规划算法的多层地基一维固结超孔隙水压力估算

采用最小势能原理的规划算法,尝试将太沙基一维固结解析解中参数离散,求解多层地基的固结问题。本文在弹性地基及孔隙比与有效应力增量线性关系的假设下,以分层土总势能公式作为规划算法求解的目标函数,并将固结离散为n个部分进行,通过离散的太沙基解析式进行时间约束,建立了数学规划模型。该模型可依据平均固结度求解多层地基各单元超孔隙水压力分布。通过2个算例对规划算法进行了验证,文章所提出的模型计算得到的超孔隙水压力分布与引证文献中解基本一致,同时讨论分析了规划算法在压缩模量变化较大的地基中的误差问题。     

基于二次多项式拟合的超短基线声线修正方法

超短基线定位解算中的距离观测值是指换能器与水下应答器之间的直线距离,而海水声速的不均匀分布导致声波在海水中的实际传播路径为连续弯曲的曲线,需要结合实测声速剖面进行声线修正。根据声速在分层介质中的传播特性,本文提出了一种基于二次多项式拟合的声线跟踪算法,采用线性插值方法对声速剖面数据进行合理加密并按等深度进行分层,设定每层声速梯度是不断变化的,用二次多项式拟合声速,基于运动学原理建立了完整的数学解算模型。仿真结果表明,该方法修正后的水下目标分布具有明显的收敛性,且优于等梯度声线跟踪算法和等效声速剖面法,显著提高了超短基线水声定位系统的定位精度。     

多目标舰船自动跟踪方法研究

目前针对背景复杂的海上舰船作为跟踪对象的跟踪算法研究较少。另外,多目标跟踪算法在变化频繁的背景条件下的精确性和实时性不足。为了提高多目标舰船跟踪的视觉跟踪算法的实时性和鲁棒性,本文提出了一种改进的基于TLD(Tracking-Learning-Detection)多目标舰船自动跟踪算法。该算法实现了海上多个目标舰船准确实时跟踪。首先,算法应用海天线检测与提取方法,利用最大类间方差阈值分割和Hough变换提取海天线;其次,算法利用Kalman滤波原理对海天线上的目标舰船进行定位与检测,分离出目标舰船;最后通过提取出来的目标用其最小外接矩形生成目标初始跟踪框,跟踪器利用初始跟踪框的位置坐标信息对目标进行实时自动跟踪。算法运行过程中都在海天线附近进行扫描检测,缩小了图像遍历范围,提高了算法的实时性。实验表明,通过对比典型的Mean-shift算法以及原始TLD目标跟踪算法,本文算法跟踪结果的精度较高,实时性较好。     

基于模型相似度拟合的海杂波统计方法

本文提出一种基于模型相似度拟合的海杂波统计方法。首先根据合成孔径雷达(SAR)图像计算瑞利分布、对数正态分布、韦布尔分布、K分布、G0分布5种经典的海杂波分布的概率密度函数,然后根据模型间的相似度准则拟合得到新的海杂波分布模型。文章利用四景不同类型的真实SAR数据对算法的拟合性能进行了评价,结果显示利用该算法得到的拟合模型与真实SAR数据的平均Kullback-Leibler距离仅为0.015 84,远优于其他分布模型。基于该拟合模型的恒虚警率舰船检测算法对四景SAR数据的平均检测精度达到95.75%,在控制虚警和漏检方面均优于采用其他模型的同类方法。