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1.
对采用时分多址轮询建链体制的导航星座星间链路网络,为了指导星间链路网络地面前向数据接入的应用,分析了不同地面前向数据接入方式的星-星-地联合数据交互机制及其对网络通信性能的影响,并结合应用代价给出了综合评价和使用建议。以前向数据最快路径接入方式和固定节点接入方式为代表,分析了星间链路网络与地面间星 星 地联合数据交互机制的特点,明确了两种方式下星间链路网络拓扑路由规划策略的制定原则。通过构建Walker 24/3/1导航星座星间链路网络数据处理模型及典型星地运行场景,对两种地面前向数据接入方式仿真分析了星间链路通信容量和传输时延等网络通信性能,比较分析了通信容量及数据拥塞规律,得出前向数据最快路径接入方式相比于固定节点接入方式在通信性能上有较明显优势的结论。最后,综合给出了两种星 星 地联合数据交互机制的应用性评价,同时给出了在通信容量较低且通信时延要求不高、但可靠性要求较高的应用条件下,可适度采用固定节点接入方式的建议。 相似文献
2.
针对战斗机大机动飞行输入饱和问题,提出了一种自适应神经网络动态面控制方法。采用径向基(RBF)神经网络逼近飞机系统的不确定性,利用双曲正切函数处理系统的输入饱和问题,根据饱和受限后的实际控制输入与期望控制输入之差定义新误差变量,结合该误差变量设计大机动飞行控制律,并构造鲁棒项抵消神经网络逼近误差、外部干扰和建模误差的影响,利用动态面控制技术避免对虚拟控制器的复杂求导并减小计算量。根据Lyapunov稳定性定理证明了闭环控制系统所有信号有界,且通过选择合适的设计参数能够使姿态角跟踪误差收敛到原点的任意小邻域内。通过仿真结果的分析,验证了所提方法具有较好的鲁棒性和稳定性。 相似文献
4.
复杂背景下的红外弱小多目标检测是红外目标检测的难点,现有算法的稳健性难以满足实际弹载应用需求。针对弹载环境下的红外场景图像开展了基于典型深度学习网络模型的目标检测应用研究,提出一种基于YOLO(you only look once)网络的智能目标检测方法,通过高维特征学习表征和推理实现红外弱小多目标检测。采用传统的模板匹配算法和YOLO深度学习算法进行识别性能对比分析,验证了YOLO网络在红外弱小多目标检测方面的良好性能。实验结果表明:YOLO算法的检测概率可达92.2%,平均检测精度为0.844,与传统的模板匹配方法相比,YOLO具有明显的优势。 相似文献
5.
基于视频的行人再识别 总被引:1,自引:1,他引:0
行人再识别是指在无交叉区域的多摄像机视频监控系统中,匹配不同摄像机中的相同行人目标。本文提出了一种基于视频的行人再识别方法,用HOG3D来描述一组视频的时空特征,在训练集上用预训练的DenseNet来微调模型参数,利用迁移学习得到的模型来提取视频中行人的表观特征,融合两种特征来描述视频序列中的行人。最后将融合的高维特征降维,并用度量学习方法计算行人对之间的距离。本文在PRID 2011和iLIDS-VID这两个视频数据集上进行了使用,实验结果表明本文的方法取得了较高的累积匹配得分。 相似文献
6.
7.
非重力阻尼的连续、快速、高精度补偿是实现重力梯度测量卫星精细重力场测量的关键技术之一,直接影响到整星工程任务的成败。针对重力梯度测量卫星在轨飞行期间对电推进系统宽范围连续变推力能力的应用需求,分析了10cm氙离子推力器推力调节响应特性。在此基础上,通过对阳极电流、励磁电流和阳极流率等推力高敏感响应参量的组合调节,开展了推力调节试验研究,验证了10cm氙离子推力器宽范围连续变推力调节能力,获得了1~20mN范围内的推力调节性能及其变化规律。试验结果表明:在采用地面供电、供气设备条件下,10cm氙离子推力器能够在100~597W的功率范围内实现0.98~20.29mN的推力宽范围调节,比冲175~3500s,推力分辨率优于50μN。研究为建立10cm氙离子电推进系统的推力控制数学模型及调节控制算法奠定基础。 相似文献
8.
9.
10.
改进故障隔离的容错联邦滤波 总被引:2,自引:2,他引:0
为了解决重置模式下联邦滤波器中子系统故障对导航系统污染的问题,提出利用故障检测函数构建时变量测噪声的容错联邦滤波结构。通过将故障子滤波器等价为量测噪声趋于无穷大的正常系统,来取代传统的故障隔离方法;推导出了子滤波器对应的最优估计值,用以消除子滤波器估计次优性对故障检测的影响;采用动态信息分配系数,以减少故障信息对全局估计的影响。采用惯性/天文/景象/地形(INS/CNS/SMNS/TERCOM)的组合导航系统进行了仿真验证,结果表明该容错联邦滤波方法在子系统发生故障时的估计性能优于故障隔离方法。因此,所提方法具有提高故障子滤波器精度、保证无故障子滤波器鲁棒性以及全局估计精度的优势,具有较高的实用价值。 相似文献