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紧缩场雷达测试系统,了解一下
发布时间:
2022-01-12 09:17
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悬臂梁类元件刚度检测系统
摘要:
针对电液伺服阀反馈杆、弹簧管等悬臂梁类元件刚度的准确检测,提出了一种自动检测系统。与现有检测系统相比,采用电动分度盘加气动装夹装置实现了被试件的一次装夹、多位置检测,消除了多次装夹带来的不确定性误差;力加载装置和弹性元件变形测量装置集成为一体式,实现了自动高分辨加载及力、变形的精确测量,消除了加载装置或力传感器变形引起的测量误差;采用计算机数据采集和处理系统,对实验数据进行最小二乘和刚度测量建模,可实现被试件刚度的精确估计和多种表达;采用CCD辅助加载对准及观察,保证了检测的可靠性。实验结果表明:所研制的检测系统,操作简便,测量精度高,重复性误差小于±1%,有效提高了悬臂梁类原件刚度检测的简便性与精确性。
基于相参积累的距离多普勒二维航迹关联方法研究
摘要:
为了改善多目标跟踪雷达在相参积累工作模式下的航迹关联性能,提出了基于距离-多普勒速度二维信息联合处理的多目标航迹关联方法。针对典型的雷达线性调频信号模型,讨论了回波信号相参积累的具体实现方法,分析了脉冲雷达在相参积累工作模式下的速度分辨力;利用相参积累工作模式下显著的径向速度高分辨力,结合目标距离分辨信息,研究了雷达目标回波的距离-多普勒二维分辨能力,以及利用距离-多普勒二维分辨力进行多目标航迹关联的可行性。实测数据表明:利用距离-多普勒速度联合处理的多目标航迹关联方法能有效提升雷达对密集目标的分辨与跟踪能力,特别是对目标分离过程和交错过程的跟踪性能有明显改善,其效果明显优于只采用距离信息进行航迹关联的结果。
双天线测向信息辅助捷联惯导快速对准算法
摘要:
为解决捷联惯导的快速高精度对准问题,给出了一种双天线测向信息辅助的惯导快速对准算法。介绍了双天线测向的基本原理,在此基础上给出了双天线基线安装误差的补偿方法。基于速度、位置、航向观测量,设计了快速对准卡尔曼滤波器,给出了具体航向量测方程。根据实测双天线测向误差特性进行了仿真分析。仿真结果验证了方法的有效性,4 min航向精度优于0.05°,可满足通常0.8 nm/h机载捷联惯导的对准精度要求。双天线测向信息辅助快速对准算法相对传统基于罗经效应的速度、位置量测对准方式,对准时间可极大地缩短,但具体对准航向精度受双天线测向误差影响大。
装甲车辆车载多路高精度温度测量系统设计
摘要:
针对常规温度测量系统在扩展性和环境适应性等方面无法适应装甲车辆长期车载测试需要的问题,分析了温度测量原理及导致测量精度下降的原因,提出了基于MC9S12DT128单片机和AD7794芯片自身封装资源的多路温度测量系统。通过标定建立“码值-阻值”对应关系,经查表获得实测温度值,给出了使用AD7794实现温度采集的关键电路和部分代码,阐述了AD7794芯片模式寄存器与配置寄存器设置的方法和测量流程图。实验和实际应用结果表明,系统测量精度高、成本低、扩展性好、适应恶劣环境能力强、可靠性高,具有广阔的推广应用前景。
基于多模型加权的高速弹丸目标落点预测方法研究
摘要:
针对目前高速弹丸目标海上试验末段弹道外推及落点预测方法单一,模型复杂和适应性差等问题,提出一种基于多模型加权组合的弹道重构及落点计算方法。利用无迹卡尔曼滤波技术对雷达测量数据参数估计,基于多模型理论,采用非线性加权平均最优组合估计方法,将运动学和动力学建模外推弹道加权组合,并对外推弹道及落点计算精度进行了试验验证。试验数据表明:该方法可以有效降低单一模型带来的误差和参数误差,极大地提高数学建模的适应性,通用性强,且落点计算精度优于同类方法,具有推广应用价值。
航空发动机矢量推力测量系统的静态校准及不确定度评定方法研究
摘要:
介绍了航空发动机矢量推力测量系统的静态校准原理,建立了静态校准的数学模型,并通过多元回归分析方法得到了各阶模型的校准系数。在此基础上,针对目前矢量推力测量系统缺少精度评定规范的问题,提出了一种基于校准系数误差传递的不确定度评定方法,并与传统的校准残余误差方法和验证残余误差方法进行了比较。校准实验结果表明,由于加载条件不同引起的测量结果不确定度差异最大可达55%,所提方法可以得到随加载条件变化的不确定度区间,有效避免了传统方法因采用恒定精度值进行系统性能评价造成的局限性。
基于图像轮廓曲线的拐点检测算法
摘要:
拐点是图像很重要的特征,包含图像的主要结构信息,拐点检测对图像配准、目标识别和三维重建等任务的处理都有着非常重要的作用。从研究轮廓上点的曲率出发,针对传统基于轮廓的拐点检测算法对噪声和局部变化敏感而造成检测结果不稳定的问题,提出一种间接反映轮廓曲率特性的方法,记为APTD(Accumulation of Point to Tangent Distance)。使用高斯函数对轮廓曲线进行平滑处理,轮廓上点的曲率越大则该点附近的点到该点处切线的距离也越大,根据这一思想,将轮廓上点附近支撑域内的点到该点所对应切线相对距离的累加和作为拐点的判别函数,从而实现轮廓拐点的检测。经由数学推导表明所提出的算法具有合理性和可行性,对比实验分析表明该算法精度高、运算量小、定位准确。
基于蓝牙技术融合混合滤波与神经网络的室内测距方法
摘要:
为了解决用户在基于蓝牙技术的室内测距定位中,接收信号强度指示(RSSI)数据存在采样值波动和不稳定问题,提出了一种改进的融合混合滤波与多隐藏层神经网络的室内测距方法,通过结合各类单一滤波算法的优点,使用加权的混合滤波算法有效平滑了数据,并引入机器学习算法中的多隐藏层神经网络来构建RSSI和锚节点到信号接收器距离的非线性映射关系。此外,还搭建了基于CC2640R2F的锚节点和以手机作为蓝牙接收器的验证平台,对提出的测距方法进行验证。理论分析与实验结果表明,所提出的室内测距方法的测距结果平均误差约为0.13 m,可以有效降低测距误差,具有易于布设、功耗低、成本低等特点,在提高室内定位的稳定性和精准度等方面具有较高的应用价值。
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