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652.
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原子自旋陀螺仪作为目前最新一类陀螺仪,具有超高的理论精度。碱金属气室是原子自旋陀螺仪承载原子自旋的敏感表头。通过电加热使碱金属达到饱和蒸气压,但是电加热过程中会引入电磁干扰等噪声,进而影响原子自旋陀螺仪的精度和灵敏度。为减小碱金属气室加热的电磁噪声对原子自旋陀螺仪的影响,从加热器结构与加热驱动信号2个方面进行了电磁噪声抑制实验研究。设计了具有磁场噪声抑制作用的异形加热膜,使高频正弦波作为加热驱动信号,构建了碱金属气室集成化无磁电加热单元。通过实验验证,系统的等效磁场噪声优于17 fT/Hz1/2,气室内部的温度稳定度优于±0.006 ℃,为原子自旋陀螺仪的性能提升提供了可靠保障。 相似文献
654.
基于滑模观测器的机翼颤振主动抑制设计 总被引:1,自引:1,他引:0
颤振主动抑制(AFS)是国际上普遍推崇的颤振问题解决方案,对现代飞行器设计具有重要意义。基于国际上滑模观测器的二维机翼AFS应用,以双后缘控制面真实机翼模型为对象,发展一种低阶滑模观测器的三维机翼AFS设计方法。该观测器性能优越、特点鲜明,但传统的设计流程繁琐,限制了其在高阶模型对象上的使用。本文借助线性二次型高斯(LQG)方法中的最优滤波器增益矩阵,提出一种简化的滑模观测器设计流程。结合气动弹性物理背景,使本文方法理论上能够应用于实践。算例对比分析结果表明,本文方法比LQG方法具有更好的抵抗噪声能力。 相似文献
655.
根据全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite Systems, GNSS)卫星信号粗捕获(C/A)码的相关峰特点,提出基于双子空间跟踪及盲波束形成的GNSS抗干扰算法。首先通过噪声子空间跟踪将接收信号投影到噪声子空间进行干扰抑制,提高接收信号信干比(SIR)。然后利用指定卫星C/A码与干扰抑制信号进行相关运算,增强指定卫星信号的信噪比(SNR),结合一维信号子空间跟踪,获取指定卫星导向矢量,实现对干扰抑制信号形成波束指向的目的。本算法不需要知道传输的导航符号以及卫星方位,是一种盲自适应算法。由于采用低运算复杂度的子空间跟踪方法,降低了抗干扰接收机的运算负担,保证了算法的实时性要求。最后通过实验仿真验证了提出算法能够有效地对抗强干扰以及增强GNSS信号。 相似文献
656.
用于GPS接收机的自适应算法抗干扰性能比较 总被引:2,自引:1,他引:1
为了比较功率反演、多信号归类和最小范数自适应算法的抗干扰性能,研究了各算法的基本原理,并在均匀线阵中采用各算法进行仿真,比较各算法在有用信号和干扰来向上得到的天线增益.仿真中有用信号为-160 dBW的GPS卫星信号,两个同频干扰来自不同方向,并在仿真中改变干扰功率.仿真结果表明这三种算法都可以用于GPS接收机抗干扰.其中,功率反演算法抑制弱干扰的性能较差;多信号归类算法抑制弱干扰的性能较好,但会引入错误零陷;最小范数算法既可以抑制弱干扰,也不会引入错误零陷. 相似文献
657.
飞机红外隐身技术综述 总被引:1,自引:0,他引:1
本文通过对现代作战飞机红外辐射特性及红外制导导弹有效攻击区域的分析 ,研究了各种红外抑制措施对飞机生存性的影响 ,探讨了目前实用的红外抑制技术措施及其未来发展趋势。研究结果表明 ,在现有技术条件下 ,采取适当的红外抑制措施 ,完全有可能将作战飞机的红外辐射信号下降 10dB(90 % )左右。 相似文献
658.
文中对采用非线性最优规划法抑制二相编码信号的时间旁瓣进行了研究,推导出抑制二相码信号时间旁瓣的非线性规划的数学模型。 相似文献
659.
针对存在负载变化、建模误差和摩擦干扰的柔性关节空间机器人控制问题,提出了基于奇异摄动的神经网络自适应鲁棒控制方法。首先,通过拉格朗日方程和动量矩守恒定理建立柔性关节漂浮基空间机器人动力学模型;其次,通过奇异摄动理论将动力学模型近似分解表征为刚性的慢变子系统和柔性的快变子系统,针对于慢变子系统,设计基于神经网络补偿的自适应鲁棒控制器;针对于快变子系统,设计柔性补偿器和力矩微分反馈抑制器;最后,基于李雅普诺夫理论证明了控制系统的稳定性。仿真表明:所提出的控制策略是有效的,且在柔性补偿器失效的情况下,采用独立的神经网络自适应鲁棒控制器能够抑制弹性振动,并精确跟踪期望轨迹。 相似文献
660.
为实现高分辨率、宽测绘带的综合观测目的,以毫米波频段多通道合成孔径雷达(SAR)信号模型为基础,对同时具备距离多通道、方位多通道的SAR成像处理流程进行分析,针对非均匀通道重构容易受到姿态误差影响的问题,引入惯导设备姿态数据实现参数校准,并基于上海卫星工程研究所Ka频段多通道SAR机载挂飞数据完成方法验证。数据处理结果表明:通过二维多通道数据处理,能够有效改善欠采样下的SAR图像方位模糊特性并优化噪声特性,提升图像可判读性。研究结果可为毫米波多通道SAR成像系统的研制与应用处理提供参考。 相似文献