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为了克服钟差和卫星位置误差对脉冲星方位误差估计的影响,设计了两步卡尔曼滤波(TSKF)算法。首先,介绍了脉冲星方位误差估计的传统模型,并通过分析和仿真验证了钟差、卫星位置误差以及2种误差同时存在时会使脉冲星方位误差估计结果产生较大偏差。其次,在传统的估计模型中加入了钟差和卫星位置误差,并将钟差和钟差变化率增广为新的状态量,从而推导出包含2种误差的新模型,并证明了该模型的完全可观测性;根据该模型并按照两步卡尔曼滤波原理,得到了TSKF算法的步骤。最后,通过仿真表明:在钟差和卫星位置误差同时影响下,传统脉冲星方位误差估计算法偏差较大且发散;TSKF算法则能够有效隔离2种误差的影响,使赤经和赤纬误差估计达到0.2 mas之内的精度。 相似文献
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环氧树脂基复合材料的性能对湿热环境敏感,掌握该材料所组成结构的吸湿行为对其实际应用具有重要意义。通过以碳纤维环氧树脂基复合材料层合板的non-Fickian吸湿模型为基础,建立环氧树脂基复合材料加筋板结构的non-Fickian吸湿模型,在70℃/85% RH湿热条件下开展加筋板结构的吸湿实验,对所建立模型进行验证,并与已有的加筋板吸湿模型进行对比,通过所建立模型给出了加筋板沿厚度方向的吸湿量分布规律。结果表明:所建立加筋板non-Fickian吸湿模型的计算结果与实验结果吻合良好,在整个吸湿阶段相对误差小于5%,模型的预测精度高于传统Fick模型。所建立的加筋板non-Fickian吸湿模型可用于环氧树脂基复合材料加筋板层合结构吸湿量的准确预测。 相似文献
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随着人工智能技术的发展,面向电力系统的运动目标追踪技术逐渐得到关注,现有方法虽有一定成效,但是大多基于固定摄像头的监控视频录制,不能灵活追踪运动目标,当运动目标离开摄像头视野时,存在运动目标丢失问题。为此,利用无人机设备,并基于深度学习和核相关滤波技术,提出了一个电力场景下基于无人机视觉的运动目标追踪方法(MTTS_UAV)。所提方法采用改进的目标追踪方法与目标检测方法相结合的方式来追踪运动目标隐患,并引入2种无人机飞行控制模块:启发式和数据驱动式,使得无人机的飞行速度和方向可以根据目标移动情况自适应地调节。在真实变电站的安全帽人员数据集上进行了大量实验,对所提方法的追踪效果进行评估,结果表明:所提方法在真实数据集上的平均像素误差(APE)和平均重叠率(AOR)分别可达到2.37和0.67,验证了方法的有效性。 相似文献
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微阴极电弧推力器(micro-cathode arc thruster,μCAT)具备功率低和结构简单的特点,能够满足微纳卫星的任务需求,具有良好的发展前景。μCAT羽流的诊断可以揭示推力器的加速机理,对提高其性能具有重要意义。利用朗缪尔三探针对μCAT羽流进行诊断,得到了μCAT羽流不同位置的电子温度、电子密度和离子速度等羽流特性,研究了外加磁场、充电时间和阴极材料对羽流特性的影响。研究结果表明,μCAT放电初期产生的等离子体电子温度较高,密度较大;随着等离子体向下游运动,电子温度和电子密度降低,离子速度增大;外加磁场的磁感应强度越强,电子温度和离子速度越高,电子密度有所降低;磁场位置适当向推力器下游平移,能够有效提高推力器中轴线的电子密度;μCAT充电时间越长,电子温度、电子密度和离子速度越大;相比于CuW和AgW阴极,Ti阴极羽流的电子温度更高,电子密度更低。 相似文献
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针对复杂多变的战场环境,无人机(UAV)在执行任务遇到突发威胁时,提出了一种人机合作的实时航迹规划方法。由人决策和分析威胁信息,给出规避方向和任务紧急程度,无人机据此采用模糊推理的方法,自主解算得到引导点的位置,牵引无人机改变航向,规避突发威胁。仿真结果表明,采用人机合作的实时航迹规划可以将人的智能决策和无人机的快速计算能力有机结合起来,规划更加优化的航迹,能动态调整引导点的位置,可根据任务的紧急程度灵活选择规避路径。 相似文献