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401.
402.
高轨环境下BDS弱信号跟踪技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高轨接收机需要接收来自地球对面的导航卫星信号而导致接收功率过低,且存在较大多普勒频移和多普勒频移变化率的问题,对适用于高轨导航接收机的BDS("北斗"系统)信号跟踪技术进行研究。通过STK(卫星开发工具包)建立仿真场景对HEO(大椭圆轨道)接收导航信号特性分析,根据仿真指标重新设计了弱信号跟踪环路结构以及对应的跟踪流程,并特别针对BDS B1I跟踪中存在的NH(Neumann-Hoffman)编码问题,提出滑动相关法去除NH码的方式,来延长预检积分时间。仿真表明,通过1ms稳定跟踪之后,采用滑动相关法去除NH码,将环路预检积分时间延长至20ms,跟踪环路能够成功跟踪高轨环境下C/N0=26dBHz的低信噪比BDS B1I信号,满足导航应用需求。 相似文献
403.
针对传统中远距空空导弹三线攻击区无法为飞行员提供丰富的战术决策信息,火控系统计算攻击区实时性差、精度低的问题,提出以攻击机为中心,考虑目标逃逸机动的新型导弹杀伤包线概念。分析经典战例中目标机规避导弹的常见机动方式,将攻击区抽象为导弹的七种杀伤包线,给出准确的计算方法并进行离线仿真。确定8种影响杀伤包线的运动参数,构建样本库。引入深度学习方法,建立降噪自编码网络(AE)模型,采用无监督学习提取样本初级特征,获取表征样本库非线性规律的高维特征量;建立深度网络模型,采用监督学习提取高维特征量中的高级特征并进行拟合。实验表明深度网络的拟合值与六自由度仿真结果以及导弹真实数据相比,误差可控制在15 m之内;网络在线解算只需0.04 s,能够满足实时性需求;新型杀伤包线为飞行员及时掌握敌我态势提供了有效的辅助信息,为机动决策提供理论依据。 相似文献
404.
标定参数有效期是武器系统在使用过程中的一项重要指标,传统方法使用单套惯组的多次测试数据来评估标定参数的有效期。但这种抽测方法存在样本较少、耗时长的缺点。为克服以上问题,提出了一种利用正态分布和卡方检验分析多套惯组的单次测试数据来评估标定参数有效期的方法,样本量大、置信度高。用此评估方法对75套光纤惯组单次的测试数据进行统计分析,结果表明标定参数满足有效期要求,证明了本评估技术的有效性、可行性。同时,还分析了部分标定参数误差的漂移机理,为今后设计出长期稳定性更高的光纤惯组提供了理论支撑。 相似文献
405.
为解决涡轮叶片多学科设计优化过程中的解耦问题,将多学科可行解耦方法应用于涡轮叶片气动、传热及结构三学科的解耦。将气动、传热分析载荷下的叶片变形作为解耦循环结束与否的判断标准;解耦循环中的关键步骤——学科间的载荷传递及变形传递分别用单元内线性插值法及自由网格变形技术实现。某涡轮叶片初始设计点的解耦算例表明,解耦循环结束前收敛标准降幅达90.74%,气动、传热及结构得到了完全解耦。整个过程表明,多学科可行解耦方法虽然解耦效率有限,但在解决学科间耦合问题时具有较好的稳定性、准确性及可操作性。 相似文献
406.
非线性估计理论的最新进展 总被引:19,自引:4,他引:19
扩展Kalman滤波(EKF)是应用最广的非线性估计方法,然而它存在实现性差、计算量大、估计精度低等缺陷,这些问题起源于。EKF采用了Taylor展开近似。在阐明非线性估计的本质,剖析EKF等传统方法的特点及缺陷的基础上,从非线性估计革新的两条发展思路——非Taylor展开的线性变换及非线性变换出发,分别对插值滤波、Unscented滤波、粒子滤波和神经网络滤波这四种近年来最具特色的新方法进行介绍和评述。通过分析这些方法的工作原理、性能特点、必要性和可行性,将非线性估计最新进展的思想传承、本质内涵、地位与作用予以展现,指出各方法的现存问题、发展潜力和最具可实现性的发展方向。同时强调了各种算法的选取须根据具体应用场合和条件,在主要性能指标之间综合权衡。 相似文献
407.
钛合金薄壁件铣削过程中,刀具角度对铣削过程中的工件变形、铣削力、铣削振动等影响显著。为减轻刀具磨损延长刀具寿命,通过ABAQUS软件建立钛合金Ti6Al4V薄壁件铣削过程仿真模型,以铣削力和铣削温度为评价指标,采用单因素和正交法分析了刀具前角、后角及螺旋角对铣削力和铣削温度的影响规律,并对铣削力仿真结果进行试验验证。仿真结果表明:前角增大,铣削力减小,铣削温度呈波动趋势变化;后角增大,铣削力减小,铣削温度先减小后增大;螺旋角增大,最大轴向力增大,最大切向力缓慢减小,最大径向力基本不变,铣削温度先减小后增大。通过正交试验和极差分析,明确不同因素对指标影响程度的主次顺序和因素的最优水平组合。 相似文献
408.
飞行器的结构模态参数在线获取对其高效、可靠运行具有重要意义。传统时变结构模态参数辨识方法存在辨识虚假结果较多,抵抗测量数据中的极端异常值能力差等问题,难以有效应用于在线过程。建立一种基于长短时记忆网络的时变结构模态参数在线辨识网络模型,通过数据集构建过程离线地引入先验信息,同时结合模型自身特性,有效提升制约在线辨识应用的可靠性。实验结果表明:在不同时变规律下,与传统辨识方法相比,在线辨识模型能有效缓解虚假结果问题,同时保证辨识结果的连续性;采用α稳定分布模型对脉冲噪声进行建模,验证了其在测量数据包含由于偶发因素产生的极端异常值时在线辨识鲁棒性。 相似文献
409.
410.