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11.
为了分析回转体头部空化噪声特性,利用高速水洞实验室对实验测得的回转体圆头头体、平头头体模型空化噪声的谱特性进行了测量。测量结果表明:在空化形态不变的条件下,空化噪声宽带谱级将随空泡数的减小而单调增加;随着空化的发展,其空化噪声谱的低频段升高,而高频段的噪声则相对下降;在空泡数基本相同的条件下,模型空化噪声的宽带谱级和谱形基本相同。  相似文献   
12.
为了准确地模拟直升机飞行中的外部噪声,建立了耦合计算流体力学/计算气动声学(Computational fluid dynamics/Computational aeroacoustics,CFD/CAA)的直升机机外噪声预测方法。气动计算采用CFD方法模拟旋翼、尾桨气动力以及气动干扰;噪声计算采用声学无限元方法,考虑固体边界的声散射效应和大气传播中的声衰减特性。以AC311A直升机为例,开展适航规范要求下的飞越噪声计算和分析。飞行试验结果对比分析验证了本文方法能够有效地用于直升机机外噪声的评估与分析。最后进行了误差分析,为直升机外部噪声评估算法和仿真模型的优化提供参考。  相似文献   
13.
基于Poisson模型的湍流退化图像多帧迭代复原算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
随着航天空间技术的发展,空中目标的成像探测研究越来越重要。受大气湍流的干扰,观测到的目标图像是严重模糊的。为了从观察到的多帧含噪的湍流退化图像中将目标原图像有效地恢复出来,本文提出了一种新颖的基于图像统计模型的图像复原算法。跟据图像Poisson概率模型建立了有关多帧图像数据的对数似然函数,通过极大化该对数似然函数,推导出了目标图像及各帧图像点扩展函数的迭代求解关系。同时。将点扩展函数的支持域等先验条件有效地加入到迭代计算过程中,以便快速地利用迭代技术将目标图像和各帧点扩展函数估计出来。该算法能用少数帧图像极大程度地恢复出目标图像。为了验证本文算法的恢复效果和可靠性,对在强噪声污染条件下的湍流退化图像进行了恢复实验,实验结果表明本文算法对空中目标湍流退化图像的复原是非常有效的。  相似文献   
14.
利用地磁场测量的小卫星自主导航设计   总被引:2,自引:1,他引:2  
地磁场矢量是卫星所在位置的函数 ,通过对地磁场的测量 ,即可实现对近地小卫星的自主导航。本文采用卡尔曼滤波技术设计了小卫星基于地磁场测量的导航方法 ,在采用地磁场模型时选取磁偶极子模型 ,以此使设计算法的计算量大大减少。最后利用数字仿真验证了系统性能。  相似文献   
15.
统计滤波理论在飞行器制导系统中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文叙述了统计滤波方法中具有典型代表性的卡尔曼滤波的基本方法。简要说明了它在惯性平台的自对准与自校准;复合制导中的信息综合以及飞行试验后的误差分离和弹道参数最佳估计中的应用。指出了应用中尚存的问题及今后的可能发展。  相似文献   
16.
GPS/速率陀螺组合Kalman滤波姿态确定算法研究   总被引:1,自引:1,他引:1  
建立了GPS/速率陀螺组合姿态估计系统的模型,研究比较了三种典型的Kalman滤波姿态确定算法:状态扩充法、量测量求差法和时变噪声估计跟踪自适应滤波算法。给出了某航天器采用GPS/速率陀螺组合姿态确定的仿真计算结果,并对结果进行了分析。结果表明,与传统Kalman滤波算法比较,时变噪声跟踪自适应滤波算法和量测量求差滤波算法能较好地消除GPS测量中相关时变噪声的影响,提高姿态确定的精度;而且时变噪声跟踪自适应滤波算法能很好地消除由于噪声统计性能的不确定性对Kalman滤波的影响,提高姿态确定系统的性能。  相似文献   
17.
利用噪声调幅干扰信号频谱结构的特殊性,提出基于阵列接收信号载频处频域数据的波达方向估计算法,通过仿真分析表明该算法的角度估计性能明显高于目前广泛采用的比幅比相单脉冲测角法,并且计算量也大大低于传统的波达方向估计算法.  相似文献   
18.
刀刃法在轨MTF测量性能分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
文章主要研究采用刀刃法测量在轨遥感器的MTF。刀刃法MTF测量准确程度如何,需要有一个定量的客观的评价,文章用仿真的方法对MTF测量精度进行了检验,对于噪声对MTF的影响进行了研究。  相似文献   
19.
捷联惯导系统大方位失准角下的非线性对准   总被引:12,自引:0,他引:12  
采用欧拉角描述平台坐标系与导航坐标系间的失准角,推导了适用于捷联惯导系统的非线性误差方程,证明了该方法仅适用于方位误差角为大角度,而水平误差角为小量的情况。数学仿真表明:在方位误差角为大角度情况下,采用所推导的误差方程和非线性滤波技术能获得更高的估计精度。  相似文献   
20.
以最小二乘为指标,应用Powell直接寻优算法,对近地轨道自旋卫星姿态确定数据进行加工处理,得出了某些系统偏差的估计值,然后再用Kalman滤波器进行滤波估计。实践证明,将此法用于可观性较弱的系统,可显著改善仅用Kalman滤波器所得的结果。  相似文献   
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