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1.
自适应噪声对消在很多领域有着重要应用。为了进行自适应噪声对消,提出了一种新的最速下降算法。该算法主要原理是对多元二次函数进行降维处理,使其变成一元二次函数,再应用抛物线的性质分别循环迭代地求解每一个维度上的极值。在自适应噪声对消应用中,所提算法与传统的自适应算法进行对比,具有收敛速度快,滤波效果好,滤波效果可调节,抗恶劣信噪比以及急剧变化信噪比,不需选择迭代步长,适合计算机和可编程硬件实现等优点。 相似文献
2.
3.
冲突证据决策方法研究是证据理论重要研究课题。鉴于现有的证据理论改进方法在冲突证据决策过程中存在计算量较大,归一化过程不合理,证据组合效果不理想等一系列问题,提出基于二次组合的冲突证据决策方法。首先,提出新的基于二次组合的冲突证据决策方法的流程图;然后,提出新的乘性归一化规则,并对新的乘性归一化规则进行算例分析,验证其合理性;最后,分析现有冲突度量函数的不足,并提出新的冲突度量函数,并分析冲突度量函数的合理性。通过算例分析,并与现有证据组合规则的比较表明,所提方法不仅计算量得以改善,组合结果也得到提升。 相似文献
4.
连续式风洞二喉道调节马赫数控制策略 总被引:2,自引:1,他引:1
为了降低连续式跨超声速风洞压力波动,提高马赫数稳定性,需要对二喉道调节马赫数控制方式进行研究,针对现有文献鲜少对该控制策略描述等问题,以0.6m连续式跨声速风洞为例,对二喉道控制马赫数的原理进行分析,基于运动控制器加伺服驱动器双PID(proportion-integral-derivative)控制模式实现二喉道位置精确控制,提出了二喉道和压缩机转速的组合控制流程,并采用分段变参数模糊PID加串级控制的算法实现马赫数精确控制,最后进行了试验验证。结果表明马赫数控制精度优于0.001,且每个马赫数极曲线(9个攻角阶梯)的时间可控制在4min以内,证明所提出的控制策略是有效的,可为连续式跨超声速风洞的设计调试提供参考。 相似文献
5.
ASF网格是提高增强型罗兰(Enhanced Long Range Navigation,eLoran)系统精度的重要方法。根据所在网格四个顶点的附加二次时延(Added Secondary Factor,ASF)值通过网格应用算法得到待测试点的ASF值,一定程度上比公式计算的ASF值更准确。在计算过程中,用户四个顶点ASF值的测量误差会传递给用户,同时内插算法本身也会引入误差,此时内插算法的选择尤为重要。本文通过仿真、分析比较几种常用的内插算法,得出结论:反距离插值算法引入的误差最大,双线应插值算法引入的误差最小,而且误差呈现一定层次感,网格从内到外误差逐渐减小。 相似文献
6.
为了解决传统目标检测中遇到的检测速度慢、精度低等问题,本文提出一种新的图像特征——相对最值点,并依据相对最值点提出一种新的最小二乘直线检测的方法。该方法首先搜索Canny边缘的闭合包络,并寻找闭合包络的相对最值点。包络上相邻相对最值点之间长度满足阈值要求的即为疑似直线的两端点,进而利用最小二乘拟合方法获得该疑似直线的拟合方差,最后利用拟合方差与拟合直线长度之比作为直线判定的标准用来检测出图像中的直线。实验表明,本方法与传统方法如PPHT直线检测、LSD直线检测方法等相比,检测直线的精度更高,检测速度更快。 相似文献
7.
针对高超声速飞行器捷联导引头,提出导引头最小视场角(FOV)约束问题。首先分析了导引头视线角变化规律,指出在攻击固定目标时,导引头最小视场角约束在弹道末段无法被满足,导引头将丢失目标。在此基础上,基于缩短导引头丢失目标距离的目标,提出一种满足导引头最小视场角约束的制导策略。该策略不依赖于末制导律形式,当最小视场角约束无法被满足时,改变原有制导指令,主动改变弹道轨迹以增加弹体视线角,避免超出视场范围。其次,针对飞行器过载约束,设计了制导策略切换点,在到达切换点时该制导策略将结束工作,避免末端过载过大超出约束。通过对比仿真验证了所提出制导策略有效性,能够大幅度减少导引头丢失目标距离,工程上有利于提高末端命中精度。 相似文献
8.
针对高超声速飞行器(HSV)再入过程中强非线性、强耦合、气动参数变化剧烈的不确定性的特点,提出一种基于线性二次型调节器(LQR)和自抗扰控制(ADRC)的高超声速飞行器再入段的姿态控制方法。首先,建立高超声速飞行器再入段线性化模型,并采用LQR方法完成了状态反馈控制律设计。然后,结合自抗扰控制技术,设计了扩张状态观测器(ESO)对系统的模型不确定性和外部干扰进行补偿,大幅增强了系统的扰动抑制能力。最后,将得到的高超声速飞行器再入段LQR自抗扰姿态控制器(LQRADRC)应用于高超声速飞行器六自由度仿真,仿真结果表明本文所提出的控制方法能够快速、精确地跟踪角位置指令,并且对系统不确定性具有强鲁棒性。 相似文献
9.
10.
图结构异常检测可以发现金融欺诈行为、网络入侵和可疑的社交行为。针对当前检测图异常算法的计算复杂度高、不能处理大规模动态图的缺点,研究并提出了一种增量并行式的算法以便更有效地发现和检测大规模动态图中的异常。该算法使用时间滑动窗口对图进行划分,在初始化阶段选取N个子图,使用最小描述长度(MDL)原理并行检测正常模式和异常模式,并行迭代地检测其他子图中的正常结构和异常结构。在多个大规模图数据集上的实验结果表明,检测动态图结构异常准确率达到96%,召回率达到85%,运行时间减少了一个数量级。同时还讨论了滑动窗口大小和并行数量对算法运行时间的影响。 相似文献