α和高斯混合噪声背景下超声波风矢量测量

来源 :光学精密工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:guhiayan123
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对α与高斯混合噪声下的超声波风矢量高精度、宽范围测量问题,本文提出了一种基于FLOM的双相测量方法.首先,利用FLOM算子对α与高斯混合噪声进行抑制,克服了传统的二阶矩以及高阶累计量无法在α和高斯混合噪声背景下使用的缺点.然后,将时延估计方法转化为相位估计方法,并利用参考信号的正交性,提出了一种基于FLOM的双相测量方法,消除了超声波传播过程中的幅值变化对测量精度的影响.仿真结果表明:在风速为0~70 m/s条件下,所提方法的测量精度与测量范围均高于时延估计方法;在信噪比为-10 dB的条件下,风速的均方根误差仍小于1.5 m/s,风向角的均方根误差小于2°.实测结果表明:在强风条件下,风速的均方根误差为0.104 m/s,风向角的均方根误差为0.54°.本文所提方法能在α与高斯混合噪声条件下对风矢量进行精确估计,其结果明显优于时延估计方法.
其他文献
开放式肝脏肿瘤切除手术是治疗肝脏肿瘤的最有效方法,基于双目结构光的术中肝脏表面三维重建对肿瘤的精确定位起到至关重要的作用.但由于手术环境光照和双目相机采集图像的位置等因素,将造成相机拍摄的图像出现局部亮度饱和问题,进而导致肝脏表面三维重建缺失.为此,本文提出基于不同反射率区域分割投影算法制定的自适应最佳条纹光栅的方法来解决该问题.先建立肝脏表面光照的物理模型和双目系统下的肝脏表面光照示意图并分析肝脏表面局部亮度饱和的影响.接着,利用肝脏表面不同位置的反射率不同,进行区域划分,根据不同反射率的区域分割投影算
针对单目相机无法感知三维深度信息、双目立体视觉在被测物表面特征不明显时存在局限性以及PID控制器参数整定不理想等问题,将线结构光技术应用于柔性臂的振动检测,并利用细菌觅食算法优化的PID对其进行振动控制.首先搭建了线结构光视觉测振系统,建立了数学模型,完成了视觉标定,验证了该方法的可行性与准确性;然后利用细菌觅食算法对PID控制器进行了参数优化,与经验整定法进行了仿真效果对比;最后进行了柔性臂振动主动控制实验.实验结果表明,针对柔性臂的一阶模态振动,利用经验法整定的PID控制方法平均控制效果为25.65%
为了提高数控机床热误差补偿模型的预测精度与稳健性,对主成分算法在数控机床主轴热误差建模中的应用进行了研究.首先,根据主成分算法原理,提出基于主成分分析的温度敏感点选择算法和热误差建模算法.然后,以一台三轴立式加工中心为对象进行全年温度范围内的主轴热误差测量实验,并基于实验数据建立主轴热误差主成分回归(Principal Component Regression,PCR)模型.进而,将所建立的PCR模型与多元线性回归模型、BP神经网络模型和岭回归模型的预测精度与稳健性进行比对分析,实验结果表明PCR模型在该
针对现有人工肛门括约肌夹持机构存在生物相容性低、响应时间长的缺点,本文基于排便机制及力学特点,设计了一种新型封闭连杆式人工肛门括约肌(Novel Closed-link Artificial Anal Sphincter,NCAAS)的夹持机构.NCAAS夹持机构由基于沟槽凸轮摆杆的传动机构的三组交错叠放的夹持臂组成.为研究生物相容性与响应时间,本文根据虚功原理推导夹持臂的夹持力方程,并通过有限元分析夹持臂与肠道的力学特性.仿真所得机构控便时最大夹持力为1.6 N,肛肠角为62.2°~95.2°,满足人体
为了探究硅片器件精密磨削加工破碎的损伤规律与演变机制,开展了单颗金刚石磨粒切削单晶硅片的微米划痕实验,分析了硅片边缘有无胶粘包裹作用两种条件下的划痕入口、内部与出口三个区段的破碎损伤形貌特征,并建立了声发射强度、磨削力、切削深度、摩擦系数与破碎损伤之间的内在密切关联.单晶硅破碎损伤随着加载压力或切入深度的增大而越加严重,伴随释放的声发射信号强度增大.单晶硅内部破碎发生的临界阈值条件:载荷约80 mN,切入深度约2μm,声发射强度约8%.胶粘包裹对单晶硅片边缘的增韧效果显著,边缘崩碎发生临界阈值条件为:载荷
关节臂式坐标测量机作为一种串联式结构的便携坐标测量仪器,其角度误差对其测量精度的影响呈放大效应.针对上述问题,在DH模型的基础上,提出了一种具有旋转轴倾斜误差运动补偿的关节臂式坐标测量机运动学建模方法,研究了旋转轴系误差运动分离方法并搭建相应的测试系统,建立了基于空间距离的结构参数误差标定模型并进行了实验.实验结果表明,相比于DH模型,采用具有旋转轴倾斜误差运动补偿的运动学模型,关节臂式坐标测量机的测量标准差由0.055 mm降低至0.037 mm.该模型能够有效提高关节臂式坐标测量机的测量精度.
针对模块化关节,设计了一套离线辨识方法,对关节的摩擦模型进行了辨识,并对摩擦力进行了补偿.首先,介绍了该模块化关节的结构和控制系统,建立了关节的动力学模型.然后,基于LuGre摩擦模型对关节摩擦力进行了建模,分别用灰狼算法和分段最小二乘配合伪随机序列法辨识了模型的参数,并进行对比分析.最后,设计了基于LuGre摩擦模型的前馈补偿算法,并进行了实验验证.实验结果表明:相较于分段最小二乘法,灰狼算法的辨识精度提高了19.2%;给定幅值为1(°)/s,频率为10 Hz的正弦速度信号,摩擦补偿使关节速度跟踪误差从
相位解包裹是光学干涉测量的关键环节,要求计算速度快、精度高、适应性强.根据包裹相位不同级次间存在明显边界的特点,本文提出数学形态学区域分割的快速相位解包裹算法.首先,采用数学形态学提取边界并分割相位区域.然后,计算区域之间的相位差异以确定各区域的相位级次和抬升值,判断边界点归属以确定边界各点抬升值.最后,根据抬升值对各区域相位进行整体抬升,最终获得空间上连续分布的相位.仿真和实验表明:基于数学形态学的解包裹算法对于1000×1000 pixels像素的相位处理时间在1 s以内,仅为经典的最小二乘算法用时的
为了充分挖掘雾天成像时的先验信息和物理参数间的约束关系,提高去雾算法的精度,本文提出了嵌入物理成像模型的分解合成循环细化网络以实现图像去雾.不同于已有的去雾算法,它包含透射率估计分支和清晰图像估计分支,且两分支均使用嵌入循环单元的多尺度金字塔编码解码网络框架来实现,具有能加强循环间信息交流、充分利用多尺度上下文特征的优点.考虑到透射率与场景深度和雾气浓度有关,可将透射率视为雾浓度先验,引导清晰图像估计分支循环细化去雾结果;而清晰图像中包含场景的深度信息,可将其视为深度先验,引导透射率估计分支预测及循环细化
目标检测是自主驾驶和机器人导航的基础,针对二维图像信息量不足,三维点云数据量大、密度不均匀和检测精度低等问题,本文基于深度学习提出了一种融合二维图像与三维点云的目标检测网络进行三维目标检测.为减少运算量,论文首先用二维图像检测器生成的检测框对应的平截头体对原始点云进行滤波;为解决点云密度不均匀问题,提出了一种基于广义霍夫变换的改进投票模型网络用于多尺度特征提取;最后将二维DIOU(Distance Intersection over Union)损失函数扩展为三维空间的N3D_DIOU(Normal 3