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以火星采样返回任务中火星表面上升为背景,研究了基于惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)、嵌入式大气数据传感系统(Flush Air Data Sensing System, FADS)和无线电信标的组合导航方法。首先,在传统的IMU导航框架中加入由无线电测量获得的相对距离、速度信息,以及由FADS获取的动压、温度数据,建立了基于IMU、无线电和FADS的导航观测模型;然后,基于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)技术对测量信息进行了融合,并压制了过程噪声和测量噪声,从而对上升器的状态进行了联合估计;最后,在数值仿真中,将UKF与自适应无迹卡尔曼滤波(Adaptive Unscented Kalman Filter, AUKF)技术进行了对比,在比较不同滤波器性能的同时,验证了组合导航方法的有效性。 相似文献
62.
63.
产业技术创新是产业发展的决定因素,是技术供给与需求两大因素共同推动的结果,产业技术创新供需协同度可以表征产业技术创新能力。中部六省的产业技术创新能力有较快提升,但产业技术供需不协同的现象依然制约着产业技术创新的发展。本研究以中部六省为研究对象运用复合系统协同模型从技术供给与需求视角对中部六省产业技术创新能力进行测度,研究发现供需复合系统协同度呈上升趋势,但部分省份协同度不高,处于轻度失调或濒临失调状态。最后根据以上结论从创新能力、资金、人才、创新平台建设等方面给出提高产业技术创新能力的对策与建议。 相似文献
64.
针对某型飞机阻力伞系统放伞、抛伞故障,通过分析系统的组成、工作原理、常见故障模式以及故障原因,提出了改进建议,为该型飞机阻力伞抛放系统故障的排除提供思路。 相似文献
65.
66.
目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时,随着脑科学研究的不断深入,人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻,利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs),提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法,包括:基于演算侧抑制的目标检测算法,基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明,将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域,有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪. 相似文献
68.
《燃气涡轮试验与研究》2019,(5):58-62
针对我国涡扇发动机系统和部件适航试验未得到充分融合及系统化贯彻的问题,以系统和部件试验的适航需求为引导,在提出涡扇发动机系统和部件试验的适航符合性验证实现路径的基础上,建立了系统和部件试验验证项目的决断模型和阶段化及并行模型。实例表明,提出的验证实现路径和建立的验证模型,能有效地将系统和部件适航符合性验证项目融合进发动机研制周期中,并系统地实现验证与对象之间的匹配及过程控制,对保证涡扇发动机系统和部件试验适航符合性验证的充分性和系统性具有积极的指导意义。 相似文献
69.
总结了目前我国提高惯性系统导航精度的技术途径,阐述了国内外惯性系统误差参数辨识方法的研究现状,介绍了当前滤波算法、智能优化算法和人工神经网络方法在惯性系统导航领域的应用情况以及存在的不足。最后,分析了空间飞行器惯性系统误差参数辨识技术的未来研究方向,即智能优化算法和人工神经网络方法等智能方法将在惯性系统误差参数辨识中发挥越来越重要的作用,通过将误差系数标定问题转换为参数辨识问题,采用智能方法在庞大的解空间内实现对惯性系统误差参数的快速辨识。 相似文献
70.