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提出了基于信息一致性的分段式无人机紧密编队集结控制策略,将集结过程分为3步:参考集结点选取和目标集结点分配、形成松散编队以及形成紧密编队。首先,以线切入预定航线的方式计算参考集结点,按照松散编队队形展开生成目标集结点,并利用基于三维距离空间的优化选择算法,将目标集结点快速、准确地分配给每架无人机。然后,使用速度一致性实现向目标集结点定点集结和向松散编队伴航集结,通过非精确的航迹控制快速形成松散编队,提高编队集结的效率。接下来,启动速度、姿态一致性来实现编队最终的精确航迹控制,并逐步压缩编队队形进入紧密编队,避免发生碰撞,完成从松散编队到紧密编队的平稳过渡,同时准确地跟踪预定航线。使用协同修正方法抑制了测量误差、协同误差和通信延迟,提高了紧密编队的稳定性和控制精度。最后,基于MATLAB平台环境对所提三维集结控制策略进行了仿真,验证了其合理性与有效性。 相似文献
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基于反馈线性化的H-V返回轨道跟踪方法 总被引:2,自引:1,他引:1
高度-速度(H-V)剖面是亚轨道飞行器(SLV)返回轨道的可选方案之一。应用反馈线 性化方法设计了一种H-V标准轨道的跟踪方法。跟踪方法以倾斜角作为主要控制变量,以高 度作为输出,通过状态反馈将输入输出非线性特性变为简单的线性双积分器关系,再通过极 点配置,将跟踪误差动态特性设计为二阶阻尼振荡环节,使其可以指数收敛于0。系统内动 态特性显示,跟踪方法可以实现标准轨道的稳定跟踪。 相似文献
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针对辐射源个体识别(Specific Emitter Identification,SEI)中由于数据集存在错误标签导致识别率下降的问题,提出了 1种有监督和无监督融合的错误标签识别和纠正方法。首先采用无监督密度峰值聚类方法将数据集中出现的标签错误样本找出,再使用 K折交叉实验对这些标签异常的样本进行预测投票,将得票数多的标签作为错误标签纠正的结果。经过清洗的数据集再通过卷积神经网络进行训练,得到 1个较为理想的辐射源个体识别的网络模型,保证了在样本污染条件下,辐射源个体识别网络仍能具有较好的识别率。文章所提方法的识别率相比未经处理的数据集的识别率在标签错误率小于 30%时平均提高 3.3%;在标签错误率大于 30%时,也能使个体识别率达到 90%左右,验证了文章所提方法在对错误标签的识别和纠正上可以取得较好的效果。 相似文献
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加工了一定量数量的钛合金多孔板件试验件,研究了其疲劳性能及可检性,研究了无损检测可靠性,做出了裂纹检测概率曲线,以便指导实际飞机结构(钛合金)的裂纹监测,为飞机结构检测大纲的制定提供了一定的依据。 相似文献
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本文介绍了针对激光全息照相实验的计算机辅助软件的编制。其中主要是用于离面位移显示和计算的干涉等值线条纹图的实时处理,包括条纹的采取、存储、二值化和细化等部分,应用图形显示技术,使计算机的显示器在显示操作界面的同时也显示所采集的图像。系统具有良好的用户界面,易于掌握使用。 相似文献