舰载惯导系统非线性滤波方法研究及其在传递对准中的应用

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61104189
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    23.0万
  • 负责人：
    王博
  • 依托单位：
    北京理工大学
  • 学科分类：
    F0303.系统建模理论与仿真技术
  • 结题年份：
    2014
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

传递对准是确保舰载设备惯导系统初始精度的重要手段。海浪等外界干扰和应力作用，以及载体本身的机动和载体间的关联运动，使得舰载惯导系统传递对准一般为非线性模型，会造成线性滤波和函数近似非线性滤波方法的模型误差，影响传递对准精度。直接以非线性模型为对象的采样近似非线性滤波方法能够提供较准确的传递对准结果，但是由于舰载平台所处海上环境复杂，需要考虑这类方法在噪声综合干扰下的可靠性。本项目针对以往研究中由于载体机动的不确定性和各种动态干扰的随机性，采样近似方法出现的环境适应性不强和重要性权值退化问题进行研究。根据舰载平台不同噪声特性，结合传递对准精度和实时性要求，建立合适的非线性滤波改进方法并分析其稳定性、收敛性和鲁棒性，利用实测舰载数据对所研究的理论和方法进行验证，以提高舰载惯导系统传递对准的精度和可靠性。为提高我国舰载平台武器系统导航制导性能，推动武器系统快速发展建立坚实基础。

结项摘要

本项目按照申请书中的计划完成了研究内容，对舰载惯导系统传递对准中确定性和随机性采样近似方法的改进，完成了舰载惯导系统传递对准中动态杆臂效应的滤波分析和舰载惯导系统的误差标定方法研究。通过本项目研究，发表SCI检索论文4篇，其中SCI一区期刊2篇，二区期刊1篇，三区期刊1篇；发表EI论文16篇。申请11项发明专利，授权4项，在国际会议上进行5次分组报告，出版专著1部。

项目成果

期刊论文数量（7）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（10）
专利数量（0）
Kalman Filter With Recursive Covariance Estimation-Sequentially Estimating Process Noise Covariance
具有递归协方差估计的卡尔曼滤波器 - 顺序估计过程噪声协方差
  • DOI：
    10.1109/tie.2014.2301756
  • 发表时间：
    2014-11-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS
  • 影响因子：
    7.7
  • 作者：
    Feng, Bo;Fu, Mengyin;Wang, Bo
  • 通讯作者：
    Wang, Bo
A multi-position self-calibration method for dual-axis rotational inertial navigation system
一种双轴旋转惯性导航系统多位置自标定方法
  • DOI：
    10.1016/j.sna.2014.08.011
  • 发表时间：
    2014-11-01
  • 期刊：
    SENSORS AND ACTUATORS A-PHYSICAL
  • 影响因子：
    4.6
  • 作者：
    Ren, Qian;Wang, Bo;Fu, Mengyin
  • 通讯作者：
    Fu, Mengyin
不确定挠曲变形干扰下基于多模型滤波的传递对准方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    系统工程与电子技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘昕;邓志红;王博;付梦印
  • 通讯作者：
    付梦印
Unscented Particle Filtering for Estimation of Shipboard Deformation Based on Inertial Measurement Unit
基于惯性测量单元的无味粒子滤波估计船体变形
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Sensors
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Bo Wang;Xuan Xiao;Yuanqing Xia;Mengyin Fu
  • 通讯作者：
    Mengyin Fu
Estimation of Information Sharing Error by Dynamic Deformation Between Inertial Navigation Systems
惯性导航系统间动态变形信息共享误差估计
  • DOI：
    10.1109/tie.2013.2271595
  • 发表时间：
    2014-04-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS
  • 影响因子：
    7.7
  • 作者：
    Wang, Bo;Deng, Zhihong;Fu, Mengyin
  • 通讯作者：
    Fu, Mengyin

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  • 通讯作者：
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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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