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提出了利用非均匀线性阵列(Non-uniform linear array,NLA)对多输入多输出(Multiple-input multipleoutput,MIMO)雷达系统进行阵列配置优化的方法。在传统的相控阵雷达中,非均匀线性阵列配置被用来形成较窄的波束方向图,而在MIMO雷达中,利用非均匀线性阵列来获得更多的互不相同的虚拟阵元,以此来提高雷达的参数可辨识性能。文中所采用的一种非均匀线性阵列是最小冗余线性阵列,并给出了一种在物理阵元数量较大时最小冗余线性阵列的生成方法。实验结果表明:与均匀线性阵列(Uniform linear array,ULA)配置的MIMO雷达相比,非均匀线性阵列MIMO雷达能够利用较少的物理天线阵元获得相同的参数可辨识性能;而在两种配置的雷达系统的物理阵元个数相同的情况下,非均匀线性阵列MIMO雷达可以获得更大的阵列孔径长度和更低的克拉美.罗界。 相似文献
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本文从亚音速小扰动位势方程出发,给出了计算任意复杂组合体表面压力分布和纵向气动力特性的基本解的数值计算方法。把全机表面划分成许多网格,在每个网格上布置基本解以模拟物体,用物面上没有法向气流穿透的边界条件决定基本解的未知强度,从而计算出物面压力系数,积分出总气动力特性。该方法适用于任意形状的机身及任意平面形状、任意厚度、弯度和扭转分布的机翼(尾翼),机翼(尾翼)可以带有两段后缘操纵面。为降低对电子计算机存贮量、速度和稳定时间的要求,本方法采用了机翼、机身、尾翼部件之间的循环迭代求解。 相似文献
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为解决航空发动机部件表面缺陷检测精度低、检测速度慢的问题,提出一种改进的YOLOv4算法进行智能检测。在路径聚合网络(PANet)结构中融合浅层特征与深层特征,增大特征检测尺度,同时去除自下而上的路径增强结构,提高小目标检测精度和整体检测速度;根据各类缺陷数量不同的情况,优化聚焦损失中的平衡参数,增加权重因子调节各类缺陷的损失权重,将改进后的聚焦损失代替分类误差中的交叉熵损失函数,降低样本不平衡和难易样本对检测精度的影响。实验表明:相比于原始YOLOv4算法,改进后的YOLOv4算法在测试集上的平均精度均值(mAP)为90.10%,提高了2.17%;检测速度为24.82 fps,提高了1.58 fps,检测精度也高于单发多框检测(SSD)算法、EfficientDet算法、YOLOv3算法和YOLOv4-Tiny算法。 相似文献