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针对航天器遥测和跟踪数据非平稳、噪声干扰、数据散乱、野值多、真实信息往往被随机误差淹没等问题,提出一组新型滑动容错滤波算法,称Q-滤波容错算法。 采用原始数据滑动四分位滤波和滤波残差四分位过滤补偿相结合的方式,实现各种带野值、非平稳、强噪声干扰和超低信噪比的采样数据序列剔除野值、削弱扰动和提取信号。理论分析、仿真计算和飞行数据应用实例证实了该Q-滤波算法有强容错能力和提取采样数据本真变化的能力,可以从被噪声淹没和低信噪比的非平稳采样数据序列中或者在采样数据变化形态杂乱的情况下,高保真地准确提取测量对象的真实变化信息。 相似文献
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研究了一种基于深度强化学习理论的制导控制一体化算法。不同于传统的制导控制一体化算法和制导控制回路分开设计的方法,基于深度强化学习理论的制导控制一体化算法利用深度学习强化算法生成一个智能体,智能体根据导弹的观测量生成舵偏角控制指令准确拦截目标。首先将制导控制问题转化为一个马尔可夫决策过程,然后提出了一个权衡制导精度、能量损耗和飞行时间的奖励函数,将制导控制问题转化到强化学习问题的框架中。最后采用深度确定性策略梯度算法,求解提出的强化学习问题,训练得到制导控制智能体,智能体根据导弹观测量生成舵偏角指令。通过进行大量的数值模拟,验证了提出的制导控制一体化算法的有效性和鲁棒性。 相似文献
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在DSFFH混合扩频通信系统中,快速捕获是一个非常关键的技术。通过采用快速扫描和等待式相结合的方法用来实现跳频信号的快速捕获,利用神经网络技术实现直扩信号的快速捕获,通过这2种方式,就可实现DSFFH混合扩频的快速捕获。 相似文献
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许多机器人的共同特点是在操作臂末端安装了球腕.球腕是机器人上一个重要的独立结构,它的静态误差必然影响操作臂末端执行器的位姿精度.以机器人末端的球腕作为独立的研究对象,在静态误差分析的基础上,提出了一个评价球腕精度的综合指标.根据这一指标建立优化模型,对存在静态误差的球腕模型进行优化,从而建立新的球腕运动学模型.应用新模型进行运动学及动力学解算,可以减小机器人球腕的位姿误差,特别是减小具有较大静态误差的机器人球腕的位姿误差.通过对机器人球腕进行的局部优化,整个机器人末端执行器的运动精度将在一定程度上有所提高. 相似文献
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提出了一种基于谱估计的跳频(FH, Frequency Hopping)信号的捕获方法,建立了自回归自适应谱估计模型和算法,通过计算信号频谱估计了跳频信号的瞬时频率.当频率估计存在偏差时,为了避免错误判决,实现稳健捕获,给出了一种新的捕获逻辑.在高斯白噪声( AWGN, Additive-White Gaussian Noise)环境和瑞利(Rayleigh)衰落环境下,对不同天线阵元数目情况下的捕获性能包括平均捕获时间和误码率进行了数值仿真.仿真结果表明:谱估计算法能快速准确地估计出信号频率,实现跳频信号的快速捕获. 相似文献
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为了改变传统方法所实现的运载火箭晃动分析计算程序结构固定、缺乏灵活性、不能根据不同的使用场景自发完成不同计算任务的问题,利用本体理论和方法,将领域知识解决实际问题的过程抽象为决策知识引导应用单元执行的过程模型。根据建立的模型,从晃动分析相关领域知识中剥离出决策节点和应用单元,再通过决策节点重构决策知识,最终实现决策知识引导应用单元完成晃动计算。最后利用本体OWL语言实现决策节点重构决策知识,并开发了基于本体的火箭晃动计算分析软件模块,实现了分析计算知识的公用性、可拓展性和配置灵活性,为快速、智能化的专业分析计算提供借鉴。 相似文献
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