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371.
基于改进Hausdorff测度和遗传算法的SAR图像与光学图像匹配 总被引:15,自引:0,他引:15
提出了一种新的基于边缘的合成孔径雷达(SAR)图像与光学图像匹配算法。在这种算法中,首先针对SAR图像低信噪比(SNR)与乘性噪声模型的固有特性提出了一种边缘特征的提取方法。在获取光学图像与SAR图像边缘图的基础上,根据Hausdorff距离具有强抗干扰能力和容错能力的特点,采用了改进的Hausdorff距离作为相似性测度。在搜索策略上,根据遗传算法的固有的并行性,采用遗传算法来加快搜索的速度。通过大量基于同一地区的光学图像与SAR图像匹配的试验结果表明,这种算法鲁棒性好,匹配精度高,计算速度快。 相似文献
372.
为了解决LEO卫星IP网络中现有源组播算法的信道资源浪费问题,提出了一套新的组播算法。即基于核心群的特定源组播(CSSM)算法和加权的CSSM(ω-CSSM)算法。CSSM算法以源节点作为初始核心群,通过核心群和剩余组成员的最短路径方法逐步扩展直至整棵组播树构建完成,这样所得的树代价最小,从而大大提高了网络的传输带宽利用率和有效传输容量。在ω-CSSM算法中,所提出的加权因子可以调整组播树的树代价和端到端传播时延之间的折衷程度,因此,可以通过调整加权因子柬适度增大树代价、降低端到端传播时延,从而支持某些有严格端到端时延要求的实时组播业务。通过与LEO卫星IP网络中典型源组播算法MRA的仿真比较,可以看出CSSM和ω-CSSM算法的树代价性能比MRA有显著改善,而端到端传播时延略高。 相似文献
373.
PET/N100粘合剂体系固化过程FTIR研究(Ⅱ)——TIR的动力学研究 总被引:1,自引:0,他引:1
结合3种经典的非等温动力学处理方法对加热原位池/FTIR联用技术获得的PET/N100固化反应的数据(TIR曲线)进行了动力学研究,获得了该固化反应的动力学参数,建立了研究固化反应的TIR法。结果表明,积分法、微分法和等转化率法3种动力学参数处理方法获得同一体系不同试验条件下的动力学参数基本一致,从线性相关系数r比较,积分法优于其它两种方法。PET/N100粘合剂体系的固化反应机理函数符合g(α)=-ln(1-α),为一级反应,TIR法能很好地用于固化反应动力学的研究。 相似文献
374.
针对可重复使用运载器(RLV)再入飞行强非线性、快时变特性和多种控制模式给姿态控制器设计带来的困难和挑战,提出了一种双环滑模反作用控制系统(RCS)/气动舵复合控制器设计方案。首先建立了RLV再入飞行的数学模型,基于时标分离原理,设计了快、慢双环回路控制系统,并采用滑模控制律(SMCL)获得控制力矩指令;所设计的RCS/气动舵复合控制器,由控制分配将控制力矩指令分别映射成RCS推力器执行的开关指令和气动舵面偏转指令,采用链式递增融合协调气动舵与RCS的复合控制。仿真结果表明,双环滑模RCS/气动舵复合控制器能较好地完成姿态跟踪控制,有效地节省RCS燃料,实现了气动舵面与RCS的协调控制。控制方案也能用于再入飞行器或空天飞机的控制系统设计。 相似文献
375.
为提升核电池的电学输出性能,提出了利用γ射线结合辐致伏特和辐致光伏两种能量转换机制制备核电池的思路。基于γ射线、AlGaInP半导体PN结和ZnS:Cu荧光材料,制备了四级辐致伏特效应核电池(FRVB)和四级辐致伏特/光伏双重效应核电池(FDEB),研究了不同厚度荧光层所组成的双重效应核电池的电学性能。在X射线辐照下,测试结果显示5种不同厚度荧光层组成的并联结构双重效应核电池的最大输出功率分别为57.26,77.03,116.31,132.85,150.86 nW,性能均优于四级辐致伏特效应核电池。利用蒙特卡罗粒子输运程序MCNP5,模拟计算了光子在四级双重效应核电池中的能量沉积,结果显示荧光层中沉积的能量很少,却显著提升了核电池的输出性能。研究表明:多级结构双重能量转化机制可有效提升核电池的电学性能,为提升核电池性能提供了一种新的研究思路。 相似文献
376.
介绍了面向下一代运载火箭分布式模块化电子系统(DIMA)的集成技术及系统架构。针对下一代运载火箭复杂电子系统的特点,按照系统集成的路线,对系统设计目标、系统功能需求分析、系统抽象机制、系统综合技术等多方面进行论述。首先,根据电气系统功能获得系统需求,采用功能抽象和层次抽象定义系统抽象模型,提取出高内聚低耦合的原子功能模块,并对模块的属性、交换关系、时序约束关系等进行定义;然后采用可视化表征方法对系统进行深入分析,利用系统综合技术实现了从系统功能到硬件资源的映射,从而给出了集成控制单元和模块的种类;随后采用分时分区的设计理念对系统节点分区划分方案及容错架构进行了定义,并对分区操作系统的调度模型和交换式的数据交互网络进行了论述,最终给出了系统软硬件架构。 相似文献
377.
利用模型预测算法先预测控制结果后控制的类人行为特点,借助深度学习在多参数寻优上的优势,提出了一种基于卷积神经网络的模型预测控制算法,满足航天工程低硬件需求,实现组合航天器多场景下姿态控制律的重构。该算法首先利用模型预测控制将组合航天器从初始状态控制到预期状态,然后将控制过程中状态量用于3层3核卷积神经网络的训练,训练完成后,用该卷积神经网络代替模型预测对组合航天器进行控制,从而降低计算资源需求。仿真校验表明:该算法可预测5个控制周期内的控制参数,相比传统模型预测算法所需硬件计算时间降低约5倍,在一般硬件环境下30 s内即可完成各场景下的组合航天器姿态控制,控制精度在10 -4 量级。 相似文献
378.
379.
380.