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适于惯导系统初始对准的神经网络实时算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
通常卡尔曼滤波器被用于解决惯导系统的初始对准问题。由于卡尔曼滤波的运算时间与系统阶次的立方成正比 ,所以当系统阶次较高时 ,滤波器会失去实时性。而神经网络具有函数逼近性能 ,实时性又好。为此 ,本文研究了一种基于扩展卡尔曼滤波原理的权值更新多层神经网络学习算法 ,对此算法进行了详细的推证 ,并将该算法运用到惯导系统的初始对准过程。仿真结果表明了这种神经网络结构用于惯导系统初始对准问题的有效性 ,既真正获得了与扩展卡尔曼滤波器相同的对准精度 ,又大大提高了系统的实时性 相似文献
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介绍了采集相位测频的速率以及等间隔相位采集实现测频的基本方法。分析了利用相位延时方法的相位延时滤波器和双回路解调的测频技术,讨论了随机相位波动产生频率的变化,以及衡量频率波动的测量频率范围内的最大均方根值误差。 相似文献
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由于OPNET没有提供标准卫星模块和星上路由器模块,这给卫星网络仿真带来一定难度 。针对LEO卫星网络路由算法,提出了一种OPNET路由仿真模型。该仿真模型主要由卫星网络 域、卫星节点域和路由进程域组成。卫星网络域实现网络拓扑结构的动态变化,节点域利用 无线仿真机制进行数据的发送和接收,路由进程域完成具体算法的实现。为了检验模型的性 能,仿真分析了几种典型的星上路由算法。结果表明,提出的仿真模型是正确可行的,且具 有一定的通用性,为卫星通信网络性能的仿真和分析提供了一种简单有效的途径。
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针对地球空间传感器网络中由正反向链路带宽不对称引起的正向链路吞吐量下降问题,提出一种基于时延且能够维持反向链路确认频率的拥塞控制模型。该模型基于反向链路中确认分组的排队时延,在反向链路发生拥塞时,降低确认分组的发送频率,以缓解反向链路的拥塞程度;而在反向链路没有发生拥塞时,加快确认分组的发送频率,以提高正向链路中数据分组的吞吐量。同时,该模型将确认分组的延迟发送时间追加到最小往返时延中,提高了最小往返时延的准确程度,从而提升模型的正向链路拥塞控制效果。仿真试验结果表明,该模型可以有效地解决由于反向链路拥塞所造成的正向链路吞吐量低的问题。 相似文献
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为获取航天器准确的发射及在轨力学环境数据,设计了一套具有数据采集、存储和传输功能的星载测量系统。利用该系统对某大型平台卫星发射飞行过程进行了测量,获取了星箭界面及卫星结构典型位置在发射主动段的正弦振动响应、随机振动响应、冲击响应及在轨微振动的环境数据。将测量数据与星箭载荷耦合分析结果、地面力学试验结果进行了详细对比,结果表明:星箭载荷耦合分析的结果在星箭界面处横向相对准确,而纵向在有限频段准确,其他频段及星上分析结果均大于测量结果,即存在极大裕度;地面试验结果大于测量结果,意味着有较大的裁剪设计空间。测量数据对后续卫星模型修正、试验条件设计、相似平台卫星抗力学环境优化、部组件设计等均具有重要的参考价值。 相似文献
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