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101.
VSAT(VerySmallApertureTerminal)作为现代卫星通信工具,在世界范围内得到广泛应用。同其他无线通信手段一样,影响系统稳定运行的最严重的问题之一就是电磁干扰。如何防范各种电磁干扰成为VSAT网络建设和运行中一个重要的课题。一、系统内部干扰从系统内部分析,可能产生的干扰有互调干扰、邻信道干扰、交叉极化干扰。1.互调干扰由于VSAT或卫星转发器功率放大器的幅度非线形、相位非线形,多载波工作时,就会产生互调干扰。固态放大器(SSPA)比行波管放大器(TWTA)线性要好得多。__由于功率放大嚣幅度放大特性在接近他和… 相似文献
102.
103.
104.
从分析未来航空技术发展的总趋势入手,归纳出下一代歼击机的主要技术特征,提出为适应新形势的需求,作为年轻的设计师应当注意培养的基本素质。 相似文献
105.
夏中建 《北京航空航天大学学报》1990,(3):78-82
提出一种区域运输规划模型系统,以求从定量的角度,预测一个区域内的货物运输量,继而确定这些运输量对该区域内存在的多种运输方式的偏好结构,最后仿真这些运量在相应的各种运输网络上的分布情况,同时仿真模型还对运输网线路经过新建或扩建后所形成的新的运量分布进行模拟。根据运量分布情况,就可提出初步的规划建设方案。 相似文献
106.
文章在深入分析卫星应用任务复杂性的基础上,研究了层次任务网络(HTN)方法对复杂卫星应用任务分解问题的适用性,并给出了相应的问题求解框架;深入研究了卫星应用任务需求要素预处理工作的主要内容和步骤,并在此基础上构建了卫星应用任务的域模型;最后给出了复杂任务及其分解方法的定义,采用基于HTN的方法对复杂卫星应用任务分解问题进行求解,同时给出了基于HTN的状态空间前向搜索算法. 相似文献
107.
108.
109.
为了解决航空发动机叶片故障检测中存在的检测精度欠佳、检测效率不高的问题,提出了一种基于深度学习的目标检测方法。针对小样本数据集检测精度低、模型训练速度慢等问题,对Faster R-CNN目标检测算法进行结构优化,引入Res2Net结构,通过分割串联的策略强化残差模块的卷积学习能力,搭建了细粒级的多尺度残差模型Res2Net-50,以提升模型的特征提取能力。同时,在网络的训练过程中,采用多次余弦退火衰减法对学习率进行调整,以加快模型的训练速度,提升模型的训练质量。针对航空发动机叶片裂纹和缺损2种故障类型进行网络训练与检测试验,试验结果表明:优化后的模型识别准确率提高了0.7%,模型的平均检测精度提高了1.8%,训练时间缩短了5.56%,取得了比较好的检测效果。 相似文献
110.
提出注意力循环机制与胶囊网络融合的注意力循环胶囊网络(ARCN)的诊断模型。提取时序特征信息构建初级胶囊;自适应融合路由机制、注意力循环机制构建数字胶囊特征;基于西储大学轴承实验数据,验证了ARCN模型的准确率、鲁棒性、稳定性、收敛误差,其准确率相比Caps模型识别准确率提高1.2%、收敛误差达到0.2。基于实验仿真平台,采集正常、内环故障、外环故障和滚动体故障的振动信号,并通过小波基变换获取的时频图构建ARCN模型的数据集。仿真实验结果表明:ARCN模型下,每类故障被误诊的概率不超过总样本的1%。 相似文献