一种车载组合导航系统航向修正方法研究

针对车载组合导航系统航向误差难以修正的问题,对航向角误差可观测性进行分析,并提出一种基于加速度变化的航向误差可观测性分析的误差修正方法。首先利用分段线性定常系统(PWCS)可观测性分析法和奇异值(SVD)分析法对不同加速度变化情况下的组合导航系统航向角误差进行可观测性分析,得出航向角误差的可观测度与加速度变化的剧烈程度正相关的结论。在不同加速度变化情况下,对航向角误差的滤波估计进行仿真,总结出加速度变化过程中的收敛规律,从而提出根据加速度变化情况对航向误差进行修正的方法。最后实验结果表明,通过该方法能够有效地减小航向角误差导致的位置误差,提高导航精度。     

从词汇看社会变化

对《牛津高阶英汉双解词典》第四版《新词补编》中新词进行分类和简要分析，并以此为实据阐述了语言和社会生活的密切关系；语言在社会文化发展及交流的重要作用。     

数控车床长度补偿功能的使用研究

数控车床上坐标指令（G92、G54～G59）与刀具长度补偿功能（Txxyy,调用xx号刀具和yy号刀补）不能同时使用,当调用后者时,前者指定的工件原点自动失去作用,与数控铣床上两者的使用方法不同.数控车床的对刀方法有其特殊性.本文介绍数控车床上对刀操作,长度补偿值的设置方法,说明长度补偿与编程坐标系原点的关系,长度补偿功能的使用技巧.     

太阳能飞行器能源昼夜闭环仿真分析

以能量为核心，建立太阳能飞行器的获能模型；通过对太阳能飞行器飞行剖面特点的分析，设计飞行过程中各个阶段的飞行方案，并建立相应的耗能模型；考虑目前储能电池技术水平，根据产能和耗能模型，建立储能模型，完成了能源闭环模型的设计；参照Zephyr 7太阳能无人机的结构参数对论文建立的模型进行了仿真分析，获取了飞行过程中能量变化规律，同时对飞行姿态进行优化。结果表明：通过对太阳能飞行器昼夜飞行高度的不同设置以及飞行姿态角的优化，太阳能飞行器可以实现跨昼夜持久飞行。     

大体积混凝土施工与裂缝控制--万信城市花园B区高层住宅

石家庄市万信城市花园B区高层住宅楼筏板基础大体积混凝土连续浇注施工,采取有效技术措施控制温度裂缝,未产生结构有害的裂缝,取得了很好的技术与经济效益.     

正态分位点的矩阵算法浅析

假设标准正态的t分位点记为z(t),本文将根据z(t)的Taylor展开式中各个系数之间的矩阵递推关系,给出一种计算z(t)的近似值的方法,并给出具体的程序运算来验证本文的结论.     

大功率无电极高密度等离子体电磁推进概述

无电极高密度等离子体电磁推进技术已成为未来深空探测、载人航天和货运、太阳能电站以及航天器在轨服务与维护等空间任务中极具竞争力的核心推进技术之一。在梳理不同无电极等离子体电磁加速机制基础上,开展大功率无电极高密度等离子体电磁推进技术性能对比,给出新概念无电极场反构型电磁推进技术向未来超大功率拓展的优势和发展潜力,同步分析了该技术亟需解决的关键基础问题,旨在为中国新概念场反构型电磁推进技术的研发提供理论基础。     

J2轨道模型对月地激光通信预瞄准精度影响研究

基于J_2轨道预测模型,设计了不同倾角和轨道高度圆轨道月球卫星,通过将J_2轨道预测模型预瞄准仿真结果与直接积分RKF7(8)法仿真结果相对比,研究了不同类型月球卫星轨道对-Y面卫星舱板激光通信终端瞄准精度的影响。仿真结果表明,J_2轨道预测模型可以满足月球极地卫星月地激光通信要求,当轨道高度为1 000 km和2 000 km的时候,10 min方位角偏差不超过40μrad,而俯仰角偏差仅为7μrad时,在一定程度上J2轨道预测模型可以满足月地激光通信预瞄准要求。     

仿生光磁导航技术发展研究综述

仿生导航是在仿生技术基础上发展起来的新型导航技术方法,该方法融合了仿生技术的优点,因其抗干扰性强、适应范围广的特点,迎来了研究的热潮。从仿生光流导航、仿生偏振光导航、仿生类脑导航和仿生地磁导航四个角度对近年来大量的相关文献进行了综合性地整理和分析,阐述了其导航原理、发展现状和动态,对其未来的发展前景进行了展望,指出了限制现有技术的难点和瓶颈,对未来仿生导航技术的发展提供了参考,有一定的指导作用。     

低轨卫星缺失时序数据的模式识别方法

在航天应用中，低轨卫星经常会由于原始数据缺失而影响卫星时序数据模式识别结果，降低准确率。针对该问题提出了一种新型MR-GRU模型，可有效处理缺失时序数据，并获得较好的模式识别准确率。区别于传统模型的补全缺失数据的方法，MR-GRU模型直接在缺失时序数据上运用循环神经网络进行训练，对传统门控循环单元结构进行了改进，增加了两个新变量：掩蔽项和衰减项。掩蔽项作用于输入，衰减项作用于输入和隐层单元输出。MR-GRU模型不仅能够保持时序数据固有的时间特性，还能有效提高模式识别精度。在卫星时序数据上的模式识别试验表明，MR-GRU模型准确率优于传统模型。