本課題源于空中機器人大賽參賽項目。針對比賽要求,提出了一種基于ARM的低成本、高性能的嵌入式微小無人機飛行控制系統的整體方案,并由此展開了一系列的研究工作。 本文的重點是飛行控制系統的姿態確定系統設計和飛行控制系統的硬件設計及實現。 本文首先回顧了國內外微小無人機發展歷程,介紹了其研究現狀,并指出了微小無人機的發展趨勢。根據需求設計了低價位、高性能的嵌入式微小無人機飛行控制系統的整體方案。 設計了低成本、低功耗的微小無人機的姿態確定系統方案,利用姿態四元數、龍格庫塔法、高斯牛頓法和擴展卡爾曼濾波器估計出系統的姿態矩陣;對姿態確定方案進行了仿真。 設計了基于ARM的飛行控制系統的硬件部分,包括電源及復位電路,UART、SPI、JTAG等接口電路,PWM信號發生電路,A/D采樣電路及前置電路,光電耦合電路等;完成了整個飛控系統PCB板制作以及對所設計電路的調試工作,使得系統運轉正常。 最后針對本文設計的硬件平臺進行了啟動代碼等系統底層軟件的編寫和調試,建立了系統的啟動環境。
上傳時間: 2013-06-03
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數字信號發生器是數字信號處理中不可缺少的調試設備。在某工程項目中,為了提供特殊信號,比如雷達信號,就需要設計專用的數字信號發生器,用以達到發送雷達信號的要求。在本文中提出了使用PCI接口的專用數字信號發生器方案。 該方案的目標是能夠采錄雷達信號,把信號發送到主機作為信號文件存儲起來,然后對這個信號文件進行航跡分離,得到需要的航跡信號文件。同時,信號發生器具有發送信號的功能,可以把不同形式的信號文件發送到檢測端口,用于設備調試。 在本文中系統設計主要分為硬件和軟件兩個方面來介紹: 硬件部分采用了FPGA邏輯設計加上外圍電路來實現的。在硬件設計中,最主要的是FPGA邏輯設計,包括9路主從SPI接口信號的邏輯控制,片外SDRAM的邏輯控制,PCI9054的邏輯控制,以及這些邏輯模塊間信號的同步、發送和接收。在這個過程中信號的方向是雙向的,所選用的芯片都具有雙向數據的功能。 在本文中軟件部分包括驅動軟件和應用軟件。驅動軟件采用PLXSDK驅動開發,通過控制PCI總線完成數據的采錄和發送。應用軟件中包括數據提取和數據發送,采用卡爾曼濾波器等方法。 通過實驗證明該方案完全滿足數據傳輸的要求,達到SPI傳輸的速度要求,能夠完成航跡提取,以及數據傳輸。
上傳時間: 2013-07-03
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普通GPS接收機在特殊環境下,如在高樓林立的城市中心,林木遮擋的森林公路,特別是在隧道和室內環境的情況下,由于衛星信號非常微弱,載噪比(Carrier Noise Ratio,C/No)通常都在34dB-Hz以下,很難有效捕獲到衛星信號,導致無法正常定位。惡劣條件下的定位有廣闊的發展和應用前景,特別是在交通事故、火災和地震等極端環境下,快速準確定位當事者所處位置對于降低事態損失和營救受傷者是極為重要的。歐美和日本等發達國家也都制定了相應的提高惡劣條件下高靈敏度定位能力的發展政策。而高靈敏度GPS接收機定位的關鍵在于GPS微弱信號的處理。 本課題的主要研究內容是針對GPS微弱信號改進處理方法。針對傳統GPS接收機信號捕獲中的串行搜索方法提出了基于批處理的微弱信號捕獲方法,來提高低信噪比情況下微弱信號的捕獲能力,實現快速高靈敏度的準確捕獲;針對捕獲微弱信號處理大量數據導致的運算量激增,運用雙塊零拓展(Double Block Zero Padding,DBZP)處理方法減少運算量同時縮短捕獲時間。針對傳統GPS接收機延遲鎖相環跟蹤算法提出了基于卡爾曼濾波的新型捕獲算法,減小延遲鎖相環失鎖造成的信號跟蹤丟失概率,來提高惡劣環境下低信噪比信號的跟蹤能力,實現微弱信號的連續可靠跟蹤。通過提高GPS微弱信號的捕獲與跟蹤能力,進而使GPS接收機在惡劣環境下衛星信號微弱時能夠實現較好的定位與導航。 通過擬合GPS接收機實際接收到的原始數據,構造出不同載噪比的數字信號,分別對提出的針對微弱信號的捕獲與跟蹤算法進行仿真比較驗證,結果表明,對接收機后端信號處理部分作出的算法改進使得GPS接收機可以更好的處理微弱信號,并且具有較高的靈敏度和精度。文章同時針對提出的數據處理特征使用FPGA技術對算法主要的數據處理部分進行了初步的構架實現并進行了板級驗證,結果表明,利用FPGA技術可以較好的實現算法的數據處理功能。文章最后給出了結論,通過提出的基于批處理和基于DBZP方法的捕獲算法以及基于卡爾曼濾波的信號跟蹤算法,可以有效地解決微弱GPS信號處理的難題,進而實現微弱信號環境下的定位與導航。
上傳時間: 2013-04-24
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隨著GPS(Global Positioning System)技術的不斷發展和成熟,其全球性、全天候、低成本等特點使得GPS接收機的用戶數量大幅度增加,應用領域越來越廣。但由于定位過程中各種誤差源的存在,單機定位精度受到影響。目前常從兩個方面考慮減小誤差提高精度:①用高精度相位天線、差分技術等通過提高硬件成本獲取高精度;②針對誤差源用濾波算法從軟件方面實現精度提高。兩種方法中,后者相對于前者在滿足精度要求的前提下節約成本,而且便于系統融合,是應用于GPS定位的系統中更有前景的方法。但由于在系統中實現定位濾波算法需要時間,傳統CPU往往不能滿足實時性的要求,而FPGA以其快速并行計算越來越受到青睞。 本文在FPGA平臺上,根據“先時序后電路”的設計思想,由同步沒計方法以及自頂向下和自下而上的混合設計方法實現系統的總體設計。從GPS-OEM板輸出的定位信息的接收到定位結果的坐標變換,最終到kalman濾波遞推計算減小定位誤差,實現實時、快速、高精度的GPS定位信息采集處理系統,為GPS定位數據的處理方法做了新的嘗試,為基于FPGA的GPS嵌入式系統的開發奠定了基礎。具體工作如下: 基于FPGA設計了GPS定位數據的正確接收和顯示,以及經緯度到平面坐標的投影變換。根掘GPS輸出信息標準和格式,通過串口接收模塊實現串口數掘的接收和經緯度信息提取,并通過LCD實時顯示。在提取信息的同時將數據格式由ASCⅡ碼轉變為十進制整數型,實現利用移位和加法運算達到代替乘法運算的效果,從而減少資源的利用率。在坐標轉換過程中,利用查找表的方法查找轉化時需要的各個參數值,并將該參數先轉為雙精度浮點小數,再進行坐標轉換。根據高斯轉化公式的規律將公式簡化成只涉及加法和乘法運算,以此簡化公式運算量,達到節省資源的目的。 卡爾曼濾波器的實現。首先分析了影響定位精度的各種誤差因素,將各種誤差因素視為一階馬爾科夫過程的總誤差,建立了系統狀態方程、觀測方程和濾波方程,并基于分散濾波的思想進行卡爾曼濾波設計,并通過Matlab進行仿真。結果表明,本文設計的卡爾曼濾波器收斂性好,定位精度高、估計誤差小。在仿真基礎上,實現基于FPGA的卡爾曼濾波計算。在滿足實時性的基礎上,通過IP核、模塊的分時復用和樹狀結構節省資源,實現數據卡爾曼濾波,達到提高數據精度的效果。 設計中以Xilinx公司的Virtex-5系列的XC5VLX110-FF676為硬件平臺,采用Verilog HDL硬件描述語言實現,利用Xilinx公司的ISE10.1工具布局布線,一共使用44438個邏輯資源,時鐘頻率達到100MHZ以上,滿足實時性信號處理要求,在保證精度的前提下達到資源最優。Modelsim仿真驗證了該設計的正確性。
上傳時間: 2013-04-24
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反激式轉換器通常應用於具有多個輸出電壓並要求中低輸出功率的電源。配合采用一個反激式轉換器,多輸出僅增加極少的成本或復雜度––– 每個額外的輸出僅要求另一個變壓器繞組、整流器和輸出濾波電容器。
上傳時間: 2013-11-22
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load initial_track s; % y:initial data,s:data with noiseT=0.1; % yp denotes the sample value of position% yv denotes the sample value of velocity% Y=[yp(n);yv(n)];% error deviation caused by the random acceleration % known dataY=zeros(2,200);Y0=[0;1];Y(:,1)=Y0;A=[1 T 0 1]; B=[1/2*(T)^2 T]';H=[1 0]; C0=[0 0 0 1];C=[C0 zeros(2,2*199)];Q=(0.25)^2; R=(0.25)^2;
上傳時間: 2014-12-28
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文中針對水下自主航行器提出了一種新型的基于捷聯慣導(SINS)和GPS的組合導航系統設計方案。該方案以捷聯慣導作為主系統,同時利用GPS重調捷聯慣導系統,建立了該組合導航系統的卡爾曼濾波模型,設計了輸出校正間接法的卡爾曼濾波算法和Sage-husa自適應卡爾曼濾波算法。仿真結果表明由于GPS位置和速度信息的引入,一定程度上克服了捷聯慣導系統誤差狀態發散現象,提高了導航精度。同時通過兩種算法的對比,Sage-husa自適應卡爾曼濾波算法則具有更高的濾波精度和穩定性,能夠更好的滿足長時間遠距離導航的要求。
標簽: Sage-husa AUV 自適應濾波算法 組合導航
上傳時間: 2013-10-11
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利用加速度信號測量位移是油田抽油井光桿位移測量的主要方法,而加速度信號的隨機噪聲和趨勢項是影響測量精度的主要因素,本文提出了一種基于學習的實時消噪和剔除趨勢項方法。學習時先獲取一段時間的加速度信號,再通過時間序列分析技術得出ARIMA模型及其參數,最后基于FFT變換的Rife-Jane頻率估計方法求出加速度信號的周期;在線實時消噪和剔除趨勢項方法是基于學習階段所得模型參數,運用卡爾曼濾波技術消除加速度信號隨機噪聲;按周期兩次積分得到光桿位移,用加窗遞推最小二乘法在線消除趨勢項。通過抽油機半實物仿真平臺測試和分析加速度信號,結果表明,該方法有效地去除了加速度信號中的噪聲和趨勢項,極大地提高了位移的測量精度。
上傳時間: 2013-11-16
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針對多目標情況下雷達組網的誤差配準問題,提出了一種基于不敏卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter,UKF)和最優壓縮的系統偏差穩健估計方法。該算法將目標的運動狀態和傳感器系統偏差組合在同一狀態方程中,構建擴維的系統偏差動態方程,接著采用UKF的方法對目標狀態和系統偏差進行聯合估計。然后通過對多個估計結果的進一步融合,最終得到較高精度的系統偏差估計。仿真結果表明,該算法可以有效地實現多目標情況下的誤差配準。
上傳時間: 2013-11-24
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文中以第七屆"飛思卡爾"杯大學生智能車競賽為背景,以飛思卡爾MC9S12XS128單片機為核心,設計了一種自平衡巡線智能車系統。本設計基于倒立擺的動力學模型,經過卡爾曼濾波算法對陀螺儀和加速度計的輸出信號進行處理得到智能車的角速度和傾角,再通過PID運算處理后的輸出控制智能車的平衡、前進和轉向。實驗及實際比賽表明,本智能車系統可穩定運行,具有速度快,轉向靈活,抗干擾性強的特點
上傳時間: 2013-10-08
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