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181.
在室内环境中,无线信道中的非视距和多径传输等效应严重影响了到达时间(TOA)定位系统的测距值精度,从而导致较大的测量误差和定位误差。将测距值优化抽象为非线性规划问题,在实现视距/非视距(LOS/NLOS)场景识别的基础上,利用TOA测距误差模型和“目标-基站”间的几何约束为序列二阶非线性规划方法设置合理的初始值,建立了目标函数和约束条件,对定位测距值进行了有效校正。利用典型的TOA测距误差模型进行了仿真验证,利用具有TOA测距功能的无线定位节点在办公环境中进行了实测验证。结果表明,该方法优化后的测距值精度明显优于原始测距值和传统的测距值修正方法,从而验证了该方法的有效性。 相似文献
182.
非均质壁面对液滴俘获能力的数值模拟研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究不同非均质壁面对液滴的俘获能力,采用界面追踪法(FTM)结合广义滑移边界建立了接触角模型,对液滴在非均匀润湿的非均质壁面上的运动过程进行了数值模拟研究。液滴在倾斜壁面上受到重力作用由均匀润湿部分下滑至非均匀润湿部分,通过改变Bo 数、Oh 数、非均匀润湿程度研究了液滴在非均匀润湿区域的运动规律。研究表明:Bo 数越大,液滴运动受壁面阻力影响越小,液滴下滑的速度越快,液滴越难以被俘获;Oh 数越大,液滴运动受壁面阻力影响越小,液滴越难以被俘获;非均匀润湿程度越大,非均质壁面对液滴的阻力越大,液滴越易被俘获。 相似文献
183.
在复杂环境条件下的宽带雷达目标散射特性测量中,场地周围环境产生的零多普勒杂波(ZDC)会严重影响目标测量数据的准确性。为了有效地抑制背景杂波、提高目标散射信号的测量精度,提出了一种基于最大概率提取技术。该技术首先通过方位滑窗平均得到每个频点的初始固定背景杂波估计,然后对每个频点的杂波初始估计进行统计直方图处理得到最大概率幅度统计量,并依据该统计量完成门限处理得到最终的杂波估计值,从而消除方位滑窗平均处理中的剩余目标信号分量、实现精确的背景提取与抵消。对典型目标的外场测量数据处理结果验证了本文方法的有效性。 相似文献
184.
受多种因素影响,临近空间大气环境要素复杂多变,预报难度很大.本文采用时间序列法中的自回归滑动平均(ARMA)模型对临近空间大气风场开展统计预报方法研究,基于廊坊(39.4°N,116.7°W)中频雷达在88km高度的大气纬向风数据开展预报试验.本次预报试验的样本数据为2015年9月24日至10月24日风场数据,利用过去7天数据对未来第8天风场数据进行预报.试验结果显示,ARMA模型对临近空间大气风场预报有一定的适用性.当风场变化规律性较强,即样本数据风场呈现出比较显著的24h周期性变化时,ARMA模型预报效果较好;当风场发生突变时,预报效果变差.与实测数据的对比结果表明,ARMA模型预报结果的误差在9~27m·s-1,预报效果优于同阶自回归(AR)模型,略优于高阶AR模型. 相似文献
185.
从离子连续性方程和动量方程出发,比较全面地考虑了太阳光电离、星光电离、地冕电离、星际背景电离和流星离子流等电离源,综合分析Es层的主要动力学过程和光化学过程,以风剪切理论为基础,研究中性成分碰撞、电场作用、金属离子作用和分子离子作用等机制对离子分布的影响,建立了一维时变电离层Es物理模型.对离子产生率、垂直方向的离子速度在高度和时间上的变化进行仿真和计算,得到了在电场及风剪切作用下的离子密度剖面24h内的变化规律.根据建立的模型,以昆明相干散射雷达观测的径向风结果作为模型输入参考,仿真并得到了电离层Es电子密度的时空分布,据此反演出电离层Es临界频率f0Es.与昆明站电离层测高仪同时间观测的情况进行对比,结果比较一致,验证了建立的Es层物理模型正确性. 相似文献
186.
187.
Es层是存在于电离层中的电子密度非常高的偶发E层(Sporadic E),其电子密度可达常规E层的100倍.电离层Es能够反射原本穿透F层的VHF低频段(30~150MHz)无线电波,而且对HF高频段(10~30MHz)无线电波传播具有显著影响.运用垂测和斜测观测数据,研究HF频段Es层电波传播特征,得到了不同类型及不同高度Es层的衰减系数.根据f0Es的日变化规律,可得HF频段衰减系数的日变化规律,进而分析并得到Es层对短波传播的影响.不存在电离层Es时,通常无法通过电离层实现VHF超远距离通信.为了对VHF链路通过电离层Es的传播衰减进行定量分析,根据EBU多条链路的观测结果,拟合并建立了电离层Es衰减模型.将该模型、ITU模型和观测数据进行对比,发现本文建立的模型准确度更高.利用建立的模型,对电离层Es不同临频f0Es条件下接收信号场强和电压随传播距离的变化进行了计算,结果可为VHF链路设计及建立提供参考. 相似文献
188.
189.
针对卫星导航所需的高精度地球定向参数(EOP)中的UT1-UTC预报问题,提出了基于双差分LS+AR的UT1-UTC参数预报方法。对UT1-UTC观测数据进行跳秒检测、固体地球带谐潮汐项改正,然后对改正后的UT1-UTC数据进行双差分处理,增强数据平稳性;采用最小二乘拟合(LS)与自回归(AR)分析方法对差分处理后的数据进行分析与预报;对预报结果进行逆差分处理与潮汐项改正外推、跳秒恢复,获取高精度的UT1-UTC预报值。通过与国际EOP_PCC预报结果对比表明,UT1-UTC短期预报精度与EOP_PCC较优的预报精度相当,其中1天UT1-UTC预报精度优于0.03ms,优于EOP_PCC预报结果。介绍了北京航天飞行控制中心的UT1-UTC每日例行预报情况。 相似文献
190.
利用神经网络技术并考虑地磁活动的周期性,提出了一种提前一小时预报Dst指数的方法.网络的输入包括时间、季节、当前时刻及其一阶增量、二阶增量、前27天Dst指数的平均值.以下一时刻Dst指数作为输出对网络进行训练,训练好的网络可以提前一小时预报Dst指数.分别用1985年、1986年、1990年和1991年Dst指数数据进行检验.结果表明,预报结果与观测数据符合较好,Dst指数预报误差的均方根分别为4.00 nT,3.72 nT,5.35 nT,6.82 nT.误差分析表明,Dst指数的预报结果太阳活动低年比高年好. 相似文献