【摘 要】
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为有效消除各种干扰噪声对实测重力数据的影响,提高重力数据处理的精度,将深度学习算法应用到重力数据处理中。构建了一种基于深度残差网络的含噪重力数据到去噪重构重力数据的非线性映射网络模型(GraResNet)。通过模型数据和实测数据对所提出的重力数据去噪重构方法进行了试验验证。数值实验表明:相较于传统的IIR滤波方法、FIR滤波方法和小波滤波方法,所提方法能够结合学习到的重力数据特征,有效区分重力信号
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为有效消除各种干扰噪声对实测重力数据的影响,提高重力数据处理的精度,将深度学习算法应用到重力数据处理中。构建了一种基于深度残差网络的含噪重力数据到去噪重构重力数据的非线性映射网络模型(GraResNet)。通过模型数据和实测数据对所提出的重力数据去噪重构方法进行了试验验证。数值实验表明:相较于传统的IIR滤波方法、FIR滤波方法和小波滤波方法,所提方法能够结合学习到的重力数据特征,有效区分重力信号和噪声信号,从而提高重力数据去噪重构精度。实验结果中,所提方法的信噪比相对IIR滤波和FIR滤波方法提高
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为提升无基准站辅助条件下的单站微惯性/卫星组合实时导航性能,提出了一种基于载波相位时间差分的改进微惯性/卫星紧组合导航方法.所提方法直接利用高精度的载波相位时间差分观测信息改善微惯性导航误差的在线补偿精度.分析比较了两种载波相位时间差分观测模型对组合导航精度的影响,通过抗差序贯卡尔曼滤波建立抵御GNSS观测粗差的紧组合滤波模型.城市内车载试验结果表明,相对于传统紧组合导航方法,所提算法能够有效提升定位、定速和定姿精度达29％、21％和42％.另外,相对较长GNSS中断(60 s)条件下,所提算法能够显著提
在英国测绘界,军械测绘局(Ordnance Survey)扮演着英国国家测绘局的角色.2015年4月,它更换了品牌标识(LOGO),以突出数字理念和数据服务,强化其在年轻人群体中的新品牌形象.新标识主体由英文大写首字母“0”和“S”构成,其中,藏青色的“0”里面显示军械测绘局所在地南安普敦市区的地图,而桃红色的“S”则定位在约克郡(Yorkshire)一个乡村的地图,寓意该局的地图产品覆盖了城市和乡村.标识的颜色、两地地图比例尺并非一成不变,同时,为了取悦各地的用户,在一些数字应用场景上,标识上的图案也会
针对复杂环境下因量测噪声统计特性时变及量测粗差而引起的组合导航精度下降的问题,提出了一种基于M估计的抗差自适应多模型组合导航算法.所提算法突破了传统交互式多模型算法定结构的限制,凭借所提出的模型集自适应调整策略,能够快速估计量测噪声统计特性,并利用模型概率信息对模型转移概率矩阵进行实时修正;引入了基于M估计的抗差Kalman滤波算法,以提高滤波抗差能力.以SINS/DVL组合导航系统为例,通过仿真和长江试验对所提算法进行了验证,结果表明所提算法有效降低了量测噪声统计特性时变及量测粗差对滤波精度的影响.在长
原子气室是核磁共振陀螺核心部件,微小尺寸气室工作原子之间碰撞以及Rb原子与气室内壁的碰撞会导致Rb原子的横向弛豫时间大幅降低,限制惰性气体共振信号幅值及陀螺精度的提升.传统的三种弛豫时间测量方法均需要高频激励磁场,操作复杂且精度低.针对上述问题,在分析传统横向弛豫时间测量方法的基础上,提出基于铷原子磁力仪的横向弛豫时间测量方法.搭建数理模型对方案进行可行性验证,测量误差小于0.4‰.在实验中,对三支充气参数不同的气室的横向弛豫时间进行测量,测量显示组间误差小于6.8‰.与自由感应衰减方法测量结果相比,两者
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精密的装配工艺是保证半球谐振陀螺仪高精度性能的关键技术,研究装配误差对陀螺性能的影响可以为完善和优化工艺参数提供理论指导和依据.围绕装配过程中产生的偏心、倾斜误差对谐振子频率裂解的影响开展研究,建立了倾斜装配误差对谐振子频率裂解的影响数学模型.首先将谐振子唇沿与极板作为等效电容,建立装配倾角误差与等效电容之间的关系模型;然后基于等效电容两端电压与半球谐振子的静电力之间的数学模型,分析静电力不均匀对谐振子刚度的影响;最后建立数学模型分析了刚度扰动对频率裂解的影响.研究结果表明,对于直径30 mm的熔融石英半
谐振式光纤陀螺仪(RFOG)是一种基于Sagnac效应的高精度惯性角速度传感器,具有灵敏度高,全固态结构,有利于小型化等各种优点.为有效抑制各种噪声以提高陀螺检测精度,同时进一步降低系统的复杂度以便于集成,提出了一种基于同频调制解调技术的谐振式光纤陀螺方案,从理论上指导了大幅度改善顺逆时针光路的互易性,有效抑制激光器频率噪声和相位调制器残余强度调制影响的机理.在前期实验的基础上加入第二闭环,完成了采用23 m谐振腔的集成化RFOG样机的研制.常温测试结果表明,与Honeywell公司研制的基于三光源拍频方
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