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针对云雨杂波和主被动干扰导致多雷达传感器产生虚假目标航迹的问题,利用支持向量机(SVM)算法的自主学习能力,通过构建基于数据驱动的判别模型进行虚假航迹识别。针对航迹起始得到的目标潜在航迹,利用人工智能数据驱动、自学习的特点,设计了SVM算法。通过对已标记真假的目标航迹样本进行离线学习,形成虚假航迹识别的SVM分类器,实现了基于数据驱动的判别模型代替先验知识规则约束的固定模型,并在工程应用中,利用SVM分类器在线识别虚假航迹,完成实时剔除。通过实测雷达数据实验验证,该算法的目标虚假航迹准确率高达95%以上,完全满足实际的工程应用需求。相比基于阈值或规则进行硬性判断的传统虚假航迹识别方法,所提出的算法不仅提高了准确率,还具有较高的实时性,能够适应复杂多变的杂波环境,在实际应用中具有更强的适应性和实用性。因此,提出的基于SVM算法的虚假航迹识别方法对于密集杂波场景下的虚假航迹剔除问题具有显著的实际应用价值。 相似文献
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针对半球谐振陀螺谐振子制造过程中存在的加工误差,采用有限元仿真,分析了半球谐振子结构参数、尺寸公差和形位公差变化对其工作模态频率和临近模态频率的影响,研究了半球谐振子形位公差变化对频率裂解和品质因数的影响。通过仿真分析可知,半球谐振子结构参数壁厚、半球中心半径及内倒角半径都会影响模态频率;半球谐振子形位公差中的内外球心距离误差对其工作模态影响较大,中心轴平行误差对频率裂解和品质因数影响较大;半球谐振子壁厚、内倒角半径、小柱半径及内外球心距离误差变化会使工作模态频率与相邻模态间存在干扰。在此基础上,提出了半球谐振子结构参数及形位公差优化设计建议,并通过半球谐振子品质因数Q值和频率裂解测量对该建议进行了验证。 相似文献
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北斗高精度定位系统因噪声等因素会产生一定范围内的随机误差,这导致传统模型难以直接对监测数据进行精准分析,因此提出基于分数阶理论的北斗监测数据分析方法,从数据整体趋势角度挖掘铁路基础设施形变演化规律。首先,给出分数阶分析方法的理论框架,并对基础理论进行详细介绍;其次,提出利用α稳定分布对原始数据进行概率密度拟合,实现数据的非高斯特性估计;再次,通过长程相关特性和多重分形特性挖掘隐藏在监测数据中的深层次趋势特征,从数据分数阶特性维度分析未来变化趋势;最后,所提分析方法应用于国内某重载铁路的基础设施形变监测,实验结果表明所提出的分析方法能够在噪声干扰下实现北斗监测数据的精准分析,能够对各组监测数据的演化规则和铁路基础设施形变程度进行精准判别。 相似文献
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重力数据处理对获取高精度重力异常值有着重要作用,是重力测量的核心技术。重力仪在搭载运动载体进行重力测量时,载体的高频振动对重力测量数据和GPS数据均会产生不可避免的干扰,导致提取的重力异常粗值含有大量高频噪声。围绕重力数据的处理方法这一核心技术,介绍了FIR低通滤波、零相移滤波、标准Kalman滤波、正反Kalman滤波4种滤波方法的基本原理,运用这4种方法处理了SAG捷联式重力仪的某次实际飞行测量数据,比对了基于SINS/GPS组合导航和SINS/DGPS组合导航的重力测量数据处理结果。通过对本次试验重复测线内符合精度进行比对,验证了4种方法的可行性和优劣性,同时验证了SAG重力仪的测量精度。 相似文献
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基于大型民用飞机燃油箱常见污染物,对其进行分类,研究其来源,分析其对飞机及系统功能、性能、安全、经济性等的影响。针对飞机研制、生产阶段,从材料选用、燃油箱结构、燃油系统及相关系统设计上提出污染防护设计要求,从生产制造各环节与要素上提出污染防护控制要求。针对飞机运营阶段,对其勤务与维护维修提出污染防护监控要求。通过对飞机生命周期内燃油箱污染物的持续监控管理,实现支持飞机高效生产、安全运行的目标。 相似文献
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