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World File Search System位置误差
机场探测监视定位误差分析
摘要 目的——监视设备是当前空中交通管制系统中最重要的部分之一。它提供飞机位置和其他相关信息，包括飞行参数。然而，现有的监视设备在真实位置和检测位置之间存在一定的位置误差。操作员必须了解并考虑监视系统中位置误差的幅度和频率特征，因为这些误差会影响飞机运行的安全性。本研究旨在开发用于分析这些监视位置误差的仿真模型，以提高机场飞机的安全性。 设计/方法/方法——本研究调查了机场地面监视系统的机场表面检测设备中观察到的位置误差的特征，并提出了一种实用的方法来数字地再现误差的特征。 结果——所提出的方法比另一种简单方法更准确地表示位置误差。本研究还讨论了计算结果在微观仿真建模环境中的应用。 实际意义——从雷达轨迹数据分析监视误差，并配置一个随机生成器来实现这些数据。这些数据通过应用程序编程接口用于航空运输模拟，可应用于模拟中的飞机轨迹数据。随后，在实际模拟中使用额外的构建环境数据来从模拟引擎获得结果。原创性/价值——所提出的监视误差分析和模拟及其实施计划有望对航空运输安全模拟有用。
联合防区外武器 (JSOW) 移动目标能力的发展：AGM-154 Block Three 计划
目录 第一章：简介................................................................................................ 1 JSOW Block Three 目标集................................................................................................................... 2 时间关键型目标确定和杀伤链考虑因素................................................................................................ 3 JSOW Block Three 任务需求定义............................................................................................................. 5 分析范围和局限性.................................................................................................................................... 9 第二章：JSOW Block Three 假设.................................................................................... 11 背景.................................................................................................................................................... 11 目标位置误差和武器圆概率误差 (CEP) 讨论.................................................................................... 13 传感器假设.................................................................................................................................... 18 飞机假设.................................................................................................................................... 21 数据链假设................................................................................................................................ 25 总结........................................................................................................................................
自主驾驶验证的混合现实模拟测试
自主驾驶需要在复杂环境中安全有效的航行。这导致对可靠测试方法的需求增加，在这种方法中，驾驶模拟器被广泛用于模拟自动驾驶汽车中的传感器。此外，结合了真实和模拟环境的数字双胞胎的概念正在应用于自动驾驶汽车，以进行有效且逼真的测试。但是，模拟器中车辆建模的不准确性可能导致累积位置误差，尤其是在急剧操纵期间，破坏了测试结果的可靠性。本文通过使用导航数据同步车辆位置和方向来纠正驾驶模拟器环境中累积错误的方法。系统会定期调整模拟器中的车辆动力学，以反映现实世界的动态，消除累积位置误差并缩小模拟与现实世界环境之间的差距。这种方法对于基于互动的测试（例如自动紧急制动（AEB））特别有效，该位置精度至关重要。为了证明这种混合现实系统体系结构的可行性，根据欧洲NCAP AEB协议进行了实验。结果说明了提出方法在减轻模拟器错误和增强自动驾驶测试的总体可靠性方面的好处。
使用机器学习的Cislunar初始轨道测定的一种自适应方法
初始轨道测定（IOD）是Cislunar制度中日益相关的问题，在该制度中，混乱的动力学会降低经典IOD方法的性能。在这项调查中，提出了一个端到端Cislunar IOD过程的框架，其中包含了仅角度的观察，该观察值模拟了机会检测方案。列表机器学习技术以帮助复杂的Cislunar IOD过程，这项工作为Cislunar Orbit确定（MCCLOD）模型提供了机器分类器，该模型采用神经网络，将有关循环限制性三体性问题（CRTBP）的神经网络注入有关已知的多体动态结构的信息。在高保真动力学环境中，新型的mcClod iod工艺直接与Earth-moon L 1和L 2 Halo Orbit示例的经典两体IOD方法（Gooding）进行了比较。通过回归和轨道分类实施两个神经网络（NN）模型，以识别仅角度的仅角度测量的6D状态。结果模拟表明精度的急剧提高（McClod最多证明位置误差性能的两个数量级提高）和批处理最小二乘的收敛一致性。尽管“与回归的分类” NN降低了整体McClod iod性能，但模拟表明混合分类NN随后是回归NN框架在经过测试的Cislunar IOD问题中产生较低的位置误差。
未来机载 GNSS/INS 混合架构研究
如今，大多数飞机操作都由全球导航卫星系统 (GNSS) 提供支持，该系统还增强了地基增强系统 (GBAS)、星基增强系统 (SBAS) 或机基增强系统 (ABAS)。SBAS 和 GBAS 可以支持精确进近导航操作。但是，这些增强功能确实需要昂贵的参考接收器网络和向机载用户的实时广播。为了克服这一问题，ABAS 系统集成了惯性导航系统 (INS) 提供的机载信息，以提高导航性能。惯性导航基于航位推算原理，影响加速度和角旋转速率测量的微小误差会导致不可忽略的积分漂移，并在导航 1 小时后导致超过 1 Nm 的水平位置误差。
用于... 的滑翔自转旋翼机的模拟和控制设计
精确空投是一种技术，其所需能力变得更加精确，因为战斗情况需要更高的精确度。弹道和翼伞型运载工具没有能力在城市战斗情况下持续向特定屋顶投送有效载荷。滑翔自转旋翼机运载平台已被研究作为实现更高空投性能的手段。自转旋翼机具有与翼伞相似的滑翔特性，但具有更好的抗风能力和控制能力。已经构建了基于动量和叶片元素直升机理论的初步模拟。已经开发了一种使用多环闭合策略的经典控制器，该控制器使用新的非线性制导律来遵循由考虑初始条件的算法生成的路径。扩展卡尔曼滤波器用于状态估计。模拟结果显示一致的精度约为 5 英尺，最终位置误差很少超过 10 英尺。
基于内嗅的路径整合有选择地预测阿尔茨海默氏病的中年风险
图1遗传性和生理风险因素PI障碍。A，PI任务示意图和三种返回条件类型。b，较高的caide痴呆症风险评分与绩效下降显着相关（viz。位置误差的增加）在两个性别的基线相对于基线的远端提示条件下。c，相对于基线的无远端提示的性能下降在FH + /apoeε4 +中最大。d，FH +和APOEε4 +性能相对于基线的远端提示下降是针对男性的（显示为显示的）。e，fh + /apoeε4 +或caide（未显示）在没有光流条件下相对于基线而言，性能下降并不显着。** p tukey <0.01。apoe，载脂蛋白E； CAIDE，心血管危险因素，衰老和痴呆研究； FH，家族史； pi，路径集成
Android智能手机单点定位的开源优化方法
摘要如今，芯片规模的全球导航卫星系统（GNSS）接收器在智能手机中无处不在。在智能手机GNSS接收器中，实施最小的（LS）或Kalman滤波器（KF）以估算位置。旨在提高智能手机GNSS位置精度，我们建议使用比传统方法（即LS和KF）更多的历史信息进行平滑的方法。更多的过去状态被视为未知数，并且构建了成本函数以优化这些状态。使用Google的开源智能手机数据集用于测试提出的方法。实验结果表明，所提出的方法在位置误差中的其他常规方法优于其他常规方法。此外，我们打开源代码。我们期望在智能手机GNSS位置平滑应用程序中实现的优化方法可以是一个说明性的示例，可以清楚地引入这种优化方法和其实现的参考，这可能会激发GNSS中其他一些有意义且令人兴奋的应用程序。
四旋翼飞行器精确准悬停控制的风速估计
本文重点研究了无风传感器的四旋翼飞行器的控制，这些飞行器需要在存在中等但未知的阵风的情况下准确跟踪低速轨迹。通过将风扰动建模为外源输入，并假设可以通过准静态飞行器运动补偿其影响，本文提出了一种创新的估计和控制方案，该方案包括一个线性动态滤波器，用于估计此类未知输入，并且只需要位置和姿态信息。该滤波器建立在未知输入观察器理论的结果之上，允许在不测量风本身的情况下估计风和飞行器状态。可以使用简单的反馈控制律来补偿由扰动引起的偏移位置误差。只要有相应的应用转子速度，所提出的滤波器就与用于消除跟踪误差的恢复控制方案无关。首先使用机器人操作系统中间件和 Gazebo 模拟器在模拟环境中检查该解决方案，然后使用四旋翼飞行器系统在真实风源下飞行进行实验验证。
多量子比特 Toffoli 门和带有里德堡原子的最佳几何结构
多量子比特 Toffili 门具有实现可扩展量子计算机的潜力，是量子信息处理的核心。在本文中，我们展示了一种原子排列成三维球形阵列的多量子比特阻塞门。通过进化算法优化球面上控制量子比特的分布，大大提高了门的性能，从而增强了非对称里德堡阻塞。这种球形配置不仅可以在任意控制目标对之间很好地保留偶极子阻塞能量，将非对称阻塞误差保持在非常低的水平，而且还表现出对空间位置变化的前所未有的稳健性，导致位置误差可以忽略不计。考虑到固有误差并使用典型的实验参数，我们通过数值方法表明可以创建保真度为 0.992 的 C 6 NOT 里德堡门，这仅受里德堡态衰变的限制。我们的协议为实现多量子比特中性原子量子计算开辟了一个高维原子阵列平台。