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122.
特征型紧致加权基本无振荡(WENO)混合格式HCW-R结合了迎风紧致格式CS5-P和WENO格式,具有十分优异的分辨率特性。但在求解多维方程组时,HCW-R格式需要求解块状三对角方程组,因而计算代价十分高昂。采用迎风紧致格式CS5-F代替CS5-P,构造了一个新的特征型紧致WENO混合格式HCW-E。由于HCW-E的特殊形式,其可沿迎风方向、由边界处向内推进求解,避免了处理三对角或块状三对角方程组,从而其计算代价与显式格式无异。虽然就分辨率而言,HCW-E稍逊于HCW-R,但前者的计算效率要显著高于后者。因此,当花费相同的计算代价,HCW-E格式可以获得更好的数值结果。一系列求解Euler方程组的数值试验验证了HCW-E的高分辨率特性和相比HCW-R更高的计算效率。HCW-E格式的效率优势在求解高维问题时更为明显。 相似文献
123.
空域复杂度评估作为衡量空域运行态势、管制员工作压力的关键手段,是运行调控的基础。由于影响因素众多,不同因素间耦合关联复杂,且标定样本很难获取,空域复杂度的准确评估被公认为航空领域的一个挑战性问题。提出了一种空域复杂度的无监督评估方法。首先通过核主成分分析挖掘原始样本各维度的非线性耦合关系,准确提取能够最大化复杂度评估信息量的主成分,进一步设计了可按需定制的主成分聚类方法,实现了无监督条件下空域复杂度的准确评估,为空域划分、流量管理提供了有效的技术支撑。 相似文献
124.
125.
考虑了在外弹道测量中由于定位的测量误差(主要指常值误差)而带来的测速折射修正的误差。从折射修正的原理出发,推导了该项误差的表现形式。理论分析与仿真计算表明,在高准确度测量定轨中该项误差是不能忽略的。给出了扣除该误差的方法,以利于在数据处理中来消除该项误差,从而可提高定轨的准确度。 相似文献
126.
随着城市智能化的发展, 基于WiFi接收信号强度(RSS)的指纹室内定位服务受到社会的广泛关注。深度学习技术是利用RSS信号获得高室内定位性能的一种重要手段, 但其易遭受对抗样本攻击, 给定位系统带来严重安全隐患。为此, 提出了一种抵御对抗样本攻击的基于深度学习的RSS指纹室内定位方法(AdvILoc)。该方法基于图像识别领域对抗样本防御方法的研究和分析, 结合室内RSS指纹数据特征单一且高维的特点, 通过在RSS指纹室内定位深度学习模型中添加池化层、全连接层, 以及满足差分隐私的噪声层来抵御对抗样本攻击, 解决了基于深度学习的室内定位模型易过拟合且泛化能力不高的问题。通过添加Dropout层, 以及设计模型参数正则化方法, 提高模型抵御对抗样本攻击的鲁棒性。在2个真实RSS指纹室内定位数据集上的实验结果表明:与已有基于多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)的RSS指纹室内定位方法相比, 所提方法在保证时间开销和基本不影响定位模型性能的情况下, 提高了模型抵御对抗样本攻击的鲁棒性;在满足l 2范式规范的C&W攻击下, 随着攻击大小不断增大, 模型的定位准确率下降也更平稳。 相似文献
127.
为了降低亚声速飞机的阻力,提升运行的经济性,选择某一典型亚声速飞机为研究对象,分析了其阻力产生的原因及分类,提出了针对不同阻力源的减阻措施。数值研究结果表明,通过在机身后体加装涡流发生器能够减小摩擦阻力;加装侧鳍能够显著减小压差阻力,改善大迎角性能;使用拐折式翼梢小翼能够进一步减小诱导阻力。 相似文献
128.
129.
精密单点定位(PPP)时间比对数据会受到观测噪声的影响,因此对时间比对数据进行消噪是一项重要工作。提出一种基于经验模分解(EMD)的PPP时间比对数据消噪方法,并将该方法与Vondrak滤波方法的消噪效果进行对比。结果表明,两种方法的消噪效果相当,均能有效滤除PPP时间比对数据中的随机噪声,明显改善时间比对的稳定度。 相似文献
130.