检索结果-南通市图书馆

基于改进OPTICS算法的磁罗盘椭圆拟合误差补偿方法

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中国惯性技术学报 2022年第2期30卷 174-180页

作者：缪玲娟吴子昊周志强李正帅北京理工大学自动化学院北京100089

为了避免磁罗盘原始数据中的奇异误差点对椭圆拟合精度造成不利影响,在常规最小二乘椭圆拟合算法中引入了基于密度聚类的OPTICS算法,并对OPTICS算法进行了改进,以降低复杂度,减小计算耗时。在椭圆拟合之前,使用改进的OPTICS算法对原始... 详细信息

为了避免磁罗盘原始数据中的奇异误差点对椭圆拟合精度造成不利影响,在常规最小二乘椭圆拟合算法中引入了基于密度聚类的OPTICS算法,并对OPTICS算法进行了改进,以降低复杂度,减小计算耗时。在椭圆拟合之前,使用改进的OPTICS算法对原始传感器数据进行分类,识别并剔除数据中的奇异误差点,防止其污染原始数据集,提高椭圆拟合算法的拟合精度,从而提高航向角的解算精度。实验结果表明,与常规椭圆拟合算法相比,所提出的算法在东、南、西、北四个方向上合计航向角误差的均方根降低了27.5%,且改进后OPTICS算法的计算耗时比改进前降低了43.6%。

关键词：磁罗盘椭圆拟合误差补偿最小二乘法 OPTICS算法

基于神经网络和Kalman滤波的陀螺阵列融合算法

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中国惯性技术学报 2023年第5期31卷 501-509页

作者：缪玲娟张卫笑周志强郝一达北京理工大学自动化学院北京100081

针对微机械陀螺测量精度和可靠性低的问题,提出了基于神经网络和Kalman滤波的陀螺阵列融合算法。将神经网络与Kalman滤波相结合,利用LSTM-RNN计算每个陀螺的置信度;再将每个陀螺的置信度、测量值及Kalman滤波估计的角速度输入给BP神经... 详细信息

针对微机械陀螺测量精度和可靠性低的问题,提出了基于神经网络和Kalman滤波的陀螺阵列融合算法。将神经网络与Kalman滤波相结合,利用LSTM-RNN计算每个陀螺的置信度;再将每个陀螺的置信度、测量值及Kalman滤波估计的角速度输入给BP神经网络进行数据融合,使得BP网络在训练时拥有更多关于陀螺的特征信息,从而提高角速度的融合精度。由于率先得到了每个陀螺的置信度,使得BP网络可以更容易辨识出故障陀螺,从而减小对故障陀螺测量数据的利用率。经实际系统验证,在陀螺存在故障的情况下,所提算法的陀螺阵列MAE和RMSE相比Kalman滤波分别降低了80.25%、81.39%,相比只有测量值输入的LSTM-RNN融合算法分别降低了60.33%、63.41%,具有较强的容错性和鲁棒性。

关键词：神经网络置信度 Kalman滤波陀螺阵列数据融合

神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法

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宇航学报 2022年第9期43卷 1236-1245页

作者：李正帅缪玲娟周志强吴子昊北京理工大学自动化学院北京100081

对于车载全球导航卫星系统(GNSS)/捷联惯性导航系统(SINS)组合导航系统,针对GNSS失效而SINS单独工作时仅使用速度约束辅助SINS其纵向位置误差逐渐发散的问题,提出一种神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法。通过径向基函数(RBF)... 详细信息

对于车载全球导航卫星系统(GNSS)/捷联惯性导航系统(SINS)组合导航系统,针对GNSS失效而SINS单独工作时仅使用速度约束辅助SINS其纵向位置误差逐渐发散的问题,提出一种神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法。通过径向基函数(RBF)神经网络预测SINS纵向位置误差修正系数,以提高SINS单独工作时的定位精度;此外,提出一种限定记忆指数加权实时估计量测噪声的自适应滤波算法。在人为设置GNSS失效以及真实隧道场景下进行车载试验,结果表明本文算法能够在不停车情况下在线修正SINS纵向位置误差,相比于速度约束与卡尔曼滤波相结合的常规算法,有效地提高了GNSS失效时的车载SINS定位精度。

关键词：捷联惯性导航系统(SINS) 速度约束神经网络自适应滤波

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惯性导航中转位控制系统的自适应控制

北京理工大学学报 2010年第5期30卷 552-556,572页

作者：郭泽缪玲娟沈军北京理工大学自动化学院北京100081

针对未知非线性、外界干扰和参数摄动等不确定性因素对惯性导航中转位控制系统的影响,采用Back-stepping方法对转位系统进行控制.通过引入动态面技术(dynamic surface control,DSC)降低Backstepping方法设计控制器的复杂度,利用Lyapuno... 详细信息

针对未知非线性、外界干扰和参数摄动等不确定性因素对惯性导航中转位控制系统的影响,采用Back-stepping方法对转位系统进行控制.通过引入动态面技术(dynamic surface control,DSC)降低Backstepping方法设计控制器的复杂度,利用Lyapunov稳定性分析,证明了设计后的闭环系统半全局渐近稳定.仿真结果表明,当外部干扰存在非线性和不确定性时,作者所设计的控制器表现出良好的自适应性和鲁棒性,稳态精度满足惯性导航系统多位置初始对准的使用要求.

关键词：转位控制系统动态面 Backstepping

情感关怀视野下职校特殊学生群体教育的实践研究

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汽车维护与修理 2023年第4期 57-59页

作者：缪玲娟江苏省如东中等专业学校

1职校特殊学生群体的涵盖范围和表现形式职校特殊学生群体是指一些存在家庭问题、心理障碍、生活条件较差、在学习上完成学业有困难等情况的学生,主要包括贫困生、心困生、学困生、行困生等不同的学生类型。心困生具有家庭问题或心理问... 详细信息

1职校特殊学生群体的涵盖范围和表现形式职校特殊学生群体是指一些存在家庭问题、心理障碍、生活条件较差、在学习上完成学业有困难等情况的学生,主要包括贫困生、心困生、学困生、行困生等不同的学生类型。心困生具有家庭问题或心理问题,由于家庭成员等原因,学生无法正常在校学习,容易产生焦虑、自卑、抑郁和社交恐惧等情况,学生离开家庭进入学校可能会存在生活不适应的现象,他们的情绪容易处于紧张状态。

关键词：特殊学生群体涵盖范围社交恐惧职校学困生心理障碍心困生贫困生

基于KF/UKF组合滤波的SINS大方位失准角初始对准

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宇航学报 2014年第2期35卷 163-170页

作者：郭泽缪玲娟北京理工大学自动化学院北京100081

为了解决无损卡尔曼滤波(UKF)算法计算量随着状态维数增加而急剧增大的问题,将非线性初始对准滤波模型分解为线性与非线性两部分,并提出一种基于此模型分解的KF/UKF组合滤波算法,设计了该组合算法的滤波步骤,理论上证明了该组合算法仍... 详细信息

为了解决无损卡尔曼滤波(UKF)算法计算量随着状态维数增加而急剧增大的问题,将非线性初始对准滤波模型分解为线性与非线性两部分,并提出一种基于此模型分解的KF/UKF组合滤波算法,设计了该组合算法的滤波步骤,理论上证明了该组合算法仍为最小均方误差估计意义下的最优估计。通过仿真实验比较了KF/UKF组合算法和UKF算法的滤波效果,结果表明,基于KF/UKF组合算法的运算速度优于UKF算法。

关键词：捷联惯性导航系统非线性对准无损卡尔曼滤波

改进的小波降噪方法在GPS姿态测量中的应用

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宇航学报 2008年第4期29卷 1267-1271,1296页

作者：王博缪玲娟汪顺亭沈军北京理工大学信息科学技术学院北京100081

为了尽量降低GPS载波相位二次差分观测量中包含的各种噪声以得到精确的姿态角,采用小波变换方法对观测信号进行降噪。针对以往方法的不足,改进了平移不变量小波降噪方法的计算结构。用提升算法代替了普通小波方法中的Mallat算法,使该方... 详细信息

为了尽量降低GPS载波相位二次差分观测量中包含的各种噪声以得到精确的姿态角,采用小波变换方法对观测信号进行降噪。针对以往方法的不足,改进了平移不变量小波降噪方法的计算结构。用提升算法代替了普通小波方法中的Mallat算法,使该方法兼顾快速性和精确性。从实验结果可以看到新方法的计算时间约为原来方法的50%,精度提高了约20%。

关键词： GPS 姿态确定小波降噪

鲁棒容错滤波算法及在MEMS_SINS/GPS中的应用

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北京理工大学学报 2012年第2期32卷 146-149,159页

作者：石静缪玲娟北京理工大学自动化学院北京100081

针对MEMS_SINS/GPS组合导航系统中,GPS量测输出信息中常含有故障信号的问题,提出一种鲁棒容错滤波算法.将GPS量测输出中可能含有的故障信号扩充为系统的状态,通过鲁棒滤波算法在线实时估计出来,并对系统进行补偿,达到容错的目的.用MEMS_... 详细信息

针对MEMS_SINS/GPS组合导航系统中,GPS量测输出信息中常含有故障信号的问题,提出一种鲁棒容错滤波算法.将GPS量测输出中可能含有的故障信号扩充为系统的状态,通过鲁棒滤波算法在线实时估计出来,并对系统进行补偿,达到容错的目的.用MEMS_SINS/GPS组合导航系统中得到的实验数据对该算法进行离线仿真验证.结果表明,该算法能有效降低GPS中故障信号的不利影响,使系统在此期间仍能工作在正常范围内.

关键词：组合导航捷联惯性导航系统微机电系统故障估计容错滤波

新的鲁棒滤波算法及在微机电系统-惯性导航系统/全球定位系统中应用

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控制理论与应用 2012年第3期29卷 305-309页

作者：石静缪玲娟倪茂林北京理工大学自动化学院北京100081 北京控制工程研究所空间智能控制技术国家级重点实验室北京100190

为了提高系统对不确定干扰的鲁棒性并保持较高的精度,提出一种新的鲁棒滤波算法.当系统满足可检测和可镇定的条件时,通过引入适当的滤波增益矩阵,得到指数稳定的滤波器,从而将不确定干扰对估计误差的影响限制在给定的范围内,实现鲁棒性... 详细信息

为了提高系统对不确定干扰的鲁棒性并保持较高的精度,提出一种新的鲁棒滤波算法.当系统满足可检测和可镇定的条件时,通过引入适当的滤波增益矩阵,得到指数稳定的滤波器,从而将不确定干扰对估计误差的影响限制在给定的范围内,实现鲁棒性和精度的要求.用微机电系统–惯性导航系统/全球定位系统组合导航系统中得到的试验数据对该算法进行离线验证,试验结果表明,新算法的计算量较小,并且在有不确定噪声干扰的情况下能使系统保持较高的精度.

关键词：组合导航惯性导航系统微机电系统鲁棒滤波