导读:本文包含了非线性误差校正论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:误差,算法,神经网络,相移,振荡器,磁强计,光学。
非线性误差校正论文文献综述
张敏琦[1]（2018）在《外差激光干涉光学非线性误差建模及校正方法研究》一文中研究指出随着超精密测量领域对测量精度需求的不断提高,国内外学者对外差激光干涉仪展开了进一步的研究,力图实现亚纳米量级测量精度。周期非线性误差是限制外差激光干涉仪精度提高的主要因素,因而周期非线性误差补偿与抑制技术受到越来越多的关注。本文针对传统的周期非线性误差模型未考虑干涉光初始相位的影响,造成实际信号与理论模型不符的问题,在考虑初始相位影响因子的条件下,建立了周期非线性误差修正模型,着重分析了初始相位对周期非线性误差的影响机理。提出采用特征参数提取算法对外差激光干涉仪周期非线性误差进行校正。基于以上原理设计了基于双锁相放大解调方式及特征参数提取校正算法的非线性校正系统,主要研究内容如下:(1)建立了外差激光干涉仪周期非线性误差修正模型。仔细分析传统的非线性误差模型,该模型存在对初始相位影响认识不足,导致补偿中信号不满足基本对称性的问题。对周期非线性误差进行重新建模,实现理论模型与实际测量信号形式相匹配的目的。对比分析初始相位对传统模型和修正模型中不等幅误差、直流偏置误差及非正交误差的影响机理,分析叁差对周期非线性误差的影响机制,着重分析初始相位对周期非线性误差的影响。(2)基于周期非线性误差修正模型,提出采用特征参数提取算法实现对周期非线性误差的校正。实时提出两路解调后信号的特征值,以获得输入信号的幅度和直流偏置值,据此对两路信号的不等幅误差和直流偏置误差进行校正;采用数字加/减法器对两路等幅、无直流偏置误差信号进行非正交误差校正处理,并对信号正交化过程中引入的不等幅误差进行二次修正。解决了干涉信号存在非线性误差及待测目标变速运动下非线性校正的问题。(3)基于双正交锁相放大原理及特征参数提取算法,设计了周期非线性误差校正系统。该系统根据外差激光干涉仪出射的参考信号和测量信号的特性,采用前置信号处理模块对信号进行放大和滤波处理,再由双正交锁相放大模块利用内部产生的参考信号对两路输出信号进行混频滤波解调,最后利用特征参数提取算法对周期非线性误差进行相应的校正处理。搭建外差激光干涉仪的实验装置,对周期非线性误差修正模型准确性及本课题提出的非线性校正系统的性能进行分析。实验结果表明,校正前的非线性误差为±9.07nm,校正后为±0.43nm,本课题设计的校正系统能够实现对外差激光干涉仪的周期非线性误差有效补偿。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-06-01）
宋忠国,郑家欢,张金生,席晓莉[2]（2017）在《基于粒子群优化的叁轴磁强计非线性误差校正》一文中研究指出叁轴磁强计的非线性误差是影响其测量精度的重要因素,而传统叁轴磁强计误差模型仅考虑零偏、磁轴非正交和灵敏度误差,无法实现对磁测误差有效剥离和校正。通过对传统误差模型进行扩展,提出了叁轴磁强计的非线性误差模型,并利用自适应粒子群优化(APSO)算法对非线性误差模型参数进行反演。实验结果表明:可以有效地补偿叁轴磁强计的非线性测量误差,相较于传统校正方法,在误差参数规模较大情况下,APSO算法具有更好的全局搜索能力,可大幅提高误差参数反演精度及算法收敛速度。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2017年12期）
李道清[3]（2016）在《传感器非线性误差的数值校正》一文中研究指出传感器作为高精度智能化测试仪器的关键部件,其线性度直接关系到仪器的测试精度。本文将二次样条函数插值法引入到传感器非线性误差的数值校正中,实现了用数值逼近等软件方法来实现传感器的非线性校正,并将该方法成功应用于某型测试仪器的研制工作中,取得了满意效果。(本文来源于《山东工业技术》期刊2016年11期）
王华,宋千,周智敏[4]（2015）在《利用对比度最优准则的压控振荡器调频非线性误差估计与校正方法》一文中研究指出针对压控振荡器调频非线性误差的准确估计与校正问题,提出一种以一维距离像对比度最优为准则的自适应估计与校正方法。本方法建立引入温度变量的压控振荡器频率特性模型,并据此估计出某一温度值对应的调频非线性误差,在对中频回波进行误差补偿和一维脉压后,以一维距离像的对比度最优作为迭代收敛准则,实现调频非线性误差的最优估计与校正。仿真和实测数据结果表明,该方法充分考虑了温度因素对压控振荡器输出频率的影响,能够在不增加硬件复杂度的前提下,通过算法实现对调频非线性误差的估计、跟踪与补偿。与传统基于硬件电路进行估计或校正的方法相比,新方法无需由硬件组成闭环估计通道,且具有实时性强、运算量小、补偿精度高的优点,对于克服实际工程应用中压控振荡器器件的参数漂移问题具有重要指导意义。(本文来源于《国防科技大学学报》期刊2015年02期）
易天柱,何志华,董臻[5]（2015）在《调频连续波SAR非线性误差的开环校正方法》一文中研究指出针对FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave)SAR(Synthetic Aperture Radar)调频非线性误差对一维聚焦性能影响和该误差校正问题,该文引入VCO(Voltage Controlled Oscillator)调频非线性高阶误差模型,从理论推导、定量分析了调频非线性误差对信号的具体影响.在VCO工作稳定、随时间电漂移度较小的前提下,提出了一种基于开环的FMCW SAR非线性校正方法.该方法首先一次补偿谐波误差,以信号压缩指标性能最优为收敛准则,通过迭代来校正因输入电压的更新和VCO电漂移及热噪声而引起抖动的高阶误差,进而对信号的调频非线性进行校正.信号仿真和实测数据处理结果表明该方法能对FMCW SAR信号源的调频非线性误差进行稳健、有效的校正,并且与传统的开环软件校正方法相比,该方法无需构建复杂的误差模型,具有简单、经济、运算量较小等优点.(本文来源于《电子学报》期刊2015年03期）
樊润洁,朱亚男[6]（2014）在《基于神经网络的传感器非线性误差校正方法》一文中研究指出为对传感器进行非线性校正以进一步提高其测量精度,提出了基于神经网络的校正办法。理论分析了传感器非线性误差的复杂性,并以位移传感器标定为例,详细介绍了传感器非线性校正的过程和方法。采用了最小二乘拟合、BP神经网络以及RBF网络叁种方法进行校正,设计并实现了RBF网络的校正模型。实验结果证明,RBF网络的校正方法比BP网络校正方法精度提高了约44%,其补偿效果更优,且其在传感器种类变化或环境影响较大的情况下比最小二乘拟合更具非线性补偿优势。(本文来源于《电子设计工程》期刊2014年23期）
张涛[7]（2014）在《相移干涉术中相移非线性误差的分析及校正算法的研究》一文中研究指出相移干涉术(PSI)作为一种快速、非接触的精密测量技术,近年来人们对其进行了广泛的研究,并提出了许多新的相移实现方法和计算方法。由于它的测量精度高,速度快,可以实现实时测量等特点,所以能够准确确定光场上任意点的相位,实现了全场测量。因此PSI作为干涉测量中的一种有效的方法,被广泛地应用在干涉测量领域的各个方面,如叁维形貌测量、数字全息显微术、模式识别、粗糙度检测、图像的加密及水印技术等方面。在相移技术中相移值的准确与否在很大程度上会影响到测量结果的精度,这样便会限制了相移干涉术的精度。针对干涉系统中各种误差源的影响,近年来已出现了很多有效的算法能够抑制误差对测量结果的影响,但这些方法中都或多或少地有缺陷,要想有效的消除在相移过程中出现的相移误差对测量结果的影响,还存在一定的困难,尤其是针对相移器非线性误差的校正问题,更是一个待需解决的问题。本文介绍了一些典型的相位提取算法,并对最小二乘迭代算法进行了深入地研究,最终提出了一个有效的最小二乘迭代算法来校正相移的非线性误差。根据最小二乘迭代算法从相移残差当中近似的估计出相移的非线性误差高阶项的系数,并给出了新算法的修正计算公式,详细说明了该算法的迭代步骤,通过对实验数据仿真结果表明,该方法对系统中产生的非线性误差起到了一定的抑制作用。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2014-12-01）
郭智辉,丁喆[8]（2014）在《PSD非线性误差校正研究》一文中研究指出为了提高遥控导弹攻击的精确度,针对影响其精确度的主要因素是半导体光电位置敏感器件(position sensitive detector,PSD)的非线性,提出基于改进型BP神经网络算法校正某遥控导弹的PSD非线性误差方法。利用LM改进BP算法以及BP算法训练数据时,使用两个隐含层对神经网络进行训练,结果为:两个隐含层的神经元个数分别为38和34;网络的第一、第二隐含层以及输出层采用的激励函数分别为tansig、tansig、logsig;编程设定最大训练次数为500,目标收敛精度为1×10-4;设置训练函数为trainlm。利用未经训练的数据对网络进行测试,该网络的计算输出误差大约在0.01 mm之内,其中最大误差为0.015 mm。理论分析与仿真结果表明,采用该方法后,即使目标发生机动,遥控导弹也能正确攻击到目标。(本文来源于《电源技术》期刊2014年07期）
杨孝敬[9]（2012）在《二维PSD非线性误差校正算法研究》一文中研究指出位置敏感传感器PSD (Position Sensitive Detector)应用时如何克服本身的非线性问题是一个重要的研究方向。为了解决这个关键问题，提出了对BP神经网络算法改进的LM算法对PSD非线性误差进行校正，即利用神经网络可以逼近任意非线性函数的优点，经过训练使神经网络建立一种非线性映射关系，从而达到PSD非线性补偿的目的。根据PSD的结构、工作原理以及环境因素对PSD线性度的影响，研究了双一次插值算法、双二次插值算法、改进双二次插值算法，通过实验验证了改进双二次插值算法的优势，并分别对双一次插值算法和双二次插值算法做了分析并得出它们的缺点。重点研究了BP神经网络算法，得出了BP神经网络算法的不足，分析了BP神经网络算法的启发式改进法以及基于改进BP神经网络算法的LM算法；建立了实验平台，分析了利用BP神经网络算法及基于改进BP神经网络算法的LM算法对PSD非线性误差校正过程；在训练数据时，使用两个隐含层对神经网络进行训练。在实验基础上研究了利用插值算法、BP神经网络算法以及LM算法对二维PSD非线性误差进行校正过程，依据仿真程序并通过MATLAB7.1仿真对比，结果显示：LM算法能有效的减少二维PSD非线性对测量结果的影响，相比传统的BP神经网络算法收敛速度快、精度高，使修正后的二维PSD线性度在非线性区与线性区近似接近。(本文来源于《河南科技大学》期刊2012-12-01）
刘彬彬,苑勇贵,王新星,黄锋振,杨军[10]（2010）在《偏振激光干涉仪的非线性误差实时校正方法》一文中研究指出提出一种偏振激光干涉仪的误差校正方法,可实时地对干涉信号的非线性误差进行校正。由于单频激光干涉仪中的光电元件存在的参数误差和位置误差以及外界环境因素的影响,使得输出的4路干涉信号的正交性受到破坏,产生了非线性误差。基于椭圆匹配原理,给出了非线性误差的校正算法和判据。对干涉信号的参数特征进行实时地统计与估值,并借助于对干涉条纹实现16384点细分,从而得到皮米级的位移测量分辨力。搭建了零差偏振激光干涉仪及振动实验装置,对校正前后的信号进行了对比实验。结果表明,经过非线性校正干涉仪信噪比提高超过30dB,测量的分辨力优于10pm/Hz1/2。(本文来源于《光学学报》期刊2010年09期）
非线性误差校正论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
叁轴磁强计的非线性误差是影响其测量精度的重要因素,而传统叁轴磁强计误差模型仅考虑零偏、磁轴非正交和灵敏度误差,无法实现对磁测误差有效剥离和校正。通过对传统误差模型进行扩展,提出了叁轴磁强计的非线性误差模型,并利用自适应粒子群优化(APSO)算法对非线性误差模型参数进行反演。实验结果表明:可以有效地补偿叁轴磁强计的非线性测量误差,相较于传统校正方法,在误差参数规模较大情况下,APSO算法具有更好的全局搜索能力,可大幅提高误差参数反演精度及算法收敛速度。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
非线性误差校正论文参考文献
[1].张敏琦.外差激光干涉光学非线性误差建模及校正方法研究[D].哈尔滨工业大学.2018
[2].宋忠国,郑家欢,张金生,席晓莉.基于粒子群优化的叁轴磁强计非线性误差校正[J].传感器与微系统.2017
[3].李道清.传感器非线性误差的数值校正[J].山东工业技术.2016
[4].王华,宋千,周智敏.利用对比度最优准则的压控振荡器调频非线性误差估计与校正方法[J].国防科技大学学报.2015
[5].易天柱,何志华,董臻.调频连续波SAR非线性误差的开环校正方法[J].电子学报.2015
[6].樊润洁,朱亚男.基于神经网络的传感器非线性误差校正方法[J].电子设计工程.2014
[7].张涛.相移干涉术中相移非线性误差的分析及校正算法的研究[D].哈尔滨工程大学.2014
[8].郭智辉,丁喆.PSD非线性误差校正研究[J].电源技术.2014
[9].杨孝敬.二维PSD非线性误差校正算法研究[D].河南科技大学.2012
[10].刘彬彬,苑勇贵,王新星,黄锋振,杨军.偏振激光干涉仪的非线性误差实时校正方法[J].光学学报.2010
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