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731.
一种三星时差定位系统的校正算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
时差测量误差和卫星位置测量误差的存在,使得三星时差定位系统对目标的定位精度受到较大影响.在借鉴差分GPS原理基础上,提出了一种使用单个参考源的校正算法.该算法通过对一个地理位置已知的地面参考源的测量得到两组时差测量值,将这两组时差值用到对目标位置的解算当中,通过增加的时差观测量对部分系统误差进行了修正,从而提高了三星时差定位系统的定位精度.  相似文献   
732.
董晖  魏栋  姜秋喜 《航天电子对抗》2007,23(1):42-45,49
脉内调制类型识别是雷达侦察的关键技术之一,特别是低信噪比下的脉内调制识别技术是当前研究的热点.利用基于连续小波变换的瞬时频率提取技术,可以在低信噪比条件下获得不同调制类型信号的瞬时频率特征,从而实现低信噪比下的脉内调制类型识别,仿真结果表明采用这种方法可以有效地实现低信噪比下的瞬时频率提取.  相似文献   
733.
简要概述了光学采样成像系统组成及调制传递函数补偿(MTFC)概念;采用计算机仿真的方法模拟成像链路,MTFC是成像链路的一个重要环节,通过改变成像链路中的参数,研究链路中的混叠、光学遥感器噪声、量化、有损压缩对MTFC的影响。  相似文献   
734.
基于火箭分离冲击环境的特点和冲击环境对箭上仪器产生的影响,研究了分离环境模拟的火工品爆炸加载技术。该技术能够复现实际的冲击环境,并可产生加严考核的高量级冲击环境,以满足鉴定试验以及更高的试验要求。根据不同的试验要求,此项技术即可以应用于单机试验,也可以应用于部(舱)段试验,并且在一定的条件下可以同时满足三个方向的冲击环境模拟要求。  相似文献   
735.
突发通信系统中的OFDM同步技术研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
在突发通信中,要求系统的同步能够达到快速准确,以便通信的顺利进行。文章针对应用于突发系统中的OFDM的同步问题做了深入研究,分析了系统中主要存在的三种同步:符号同步、样值同步以及载波同步的原理,并给出了具体实现算法。仿真结果表明,所给出的方案是可行的。  相似文献   
736.
文章首先介绍了卫星通信系统延时对不同业务的服务质量的影响,包括对话音业务、常规数据业务的服务质量的影响。然后结合星座系统的应用背景,阐述系统延时可能带来的影响,以确定星座设计时对卫星轨道高度选择的限制。  相似文献   
737.
氧化锆陶瓷具有高脆性、低断裂韧性等特点,精密加工难度大,一直限制着其应用。针对这一难题,提出了切向超声辅助镜面磨削的精密加工方法,研究了超声振幅对工件表面粗糙度、磨削力和磨削温度的影响,以及有/无超声作用下砂轮的磨损状况等基础加工特性。结果表明,切向超声辅助磨削可以实现氧化锆陶瓷镜面加工,在振幅Ap–p=4.66μm时,与传统磨削(Ap–p=0)相比,工件表面粗糙度下降43.8%,达到了Ra19.9nm;法向磨削力随着超声振幅增大而下降,最大下降34%,但下降速率逐渐变小;磨削温度也随着超声振幅增大而下降,当Ap–p=4.66μm时,磨削温度比无超声时下降34.5%。此外,切向超声辅助磨削加工可以改善砂轮的磨损状况,减少砂轮上磨粒的脱落,延长砂轮使用寿命。  相似文献   
738.
    
为获得适用于国内填充式防护结构超高速撞击的弹道极限方程,采用多指标寻优的方法,对NASA填充式防护结构的弹道极限方程以国内实验数据为依据进行修正.结果发现:采用第1类指标(总体预测率和安全预测率)和第2类指标(预测误差平方和)联合对方程的系数进行修正,可获得预测效果更好的修正方程.通过对方程低速段和高速段的整体系数进行修正,最终获得单填充组、单一材料的双填充组以及两种材料的双填充组防护结构弹道极限方程的总体预测率分别为93.3%,90%和88.9%,而安全预测率全部高达100%,可很好满足工程的需求.可见,基于不同填充式防护结构的实验数据分别进行弹道极限方程的修正,可获得相应结构预测能力较优的方程.  相似文献   
739.
为了解决非线性数据和非线性函数的回归问题,采用了支持向量机序列最小优化算法.原始序列最小优化(SMO,Sequential Minimal Optimization)算法存在训练速度慢和训练结果不稳定的缺点,为了能加快SMO算法的训练速度和提高训练结果稳定性,通过改进优化乘子更新方法、采用双阈值法、预存核函数、增加停机准则等方法对SMO算法做了改进.仿真实验表明,改进的算法能很好地对非线性数据和非线性函数进行回归,具有比原始SMO算法更快的训练速度和稳定的训练结果.   相似文献   
740.
    
属性是图像的语义描述,可以表示图像中某些内容的存在与否,它可以是物体的形状、材质、部件、类别以及功能,也可以是场景的类别以及上下文信息等.由于目标类别与所在背景存在相关关系,提出基于背景属性和目标属性相融合的前景目标识别方法,即对每种背景属性和目标属性分别训练支持向量机(SVM)分类器,并将属性在对应分类器上的得分进行串联组成新的特征,并训练得到最终分类器.对a-Pascal数据库中每幅图像,人工标注了10种背景属性,结合已有的目标属性,进行目标识别实验.与传统方法、基于目标属性的分类方法以及其他前景、背景相结合算法的对比实验结果表明,所提算法比其他算法提高大约2%,背景属性有助于提高目标识别率.  相似文献   
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