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311.
光谱分析法在气体成分监测领域有着广泛的应用,实现小型紧凑高分辨率的光谱测量装置是热门的研究课题。文章创造性的提出了基于光纤法布里-帕罗(F—P)的可调谐滤波器提高吸收光谱分辨率,为构建紧凑高分辨率的光谱仪提供了一种新的方案。基于光纤F-P的可调谐滤波器成功实现了微型光栅光谱仪(分辨率约1nm)对甲烷吸收光谱的测量,对比无光纤F—P可调谐滤波器直接测量的结果,该方法测得的吸收光谱强度至少提高了一个数量级。此研究成果可用于紧凑高分辨率的星载气体检测仪的研制。 相似文献
312.
313.
针对一个吸气式高超声速飞行器模型,研究了其鲁棒自适应控制方法并进行了稳定性分析。针对高超声速飞行器的非最小相位特征,通过输出重定义的方法使非最小相位系统的不稳定零动态变为渐近稳定。采用反馈线性化方法设计控制器,实现对速度信号和航迹角信号的稳定跟踪,同时采用切换控制方法消除系统不确定性带来的影响,提高系统的鲁棒性。稳定性分析结果证明系统具有公共李雅普诺夫函数,且所有状态量均能收敛到原点附近的一个小邻域内。仿真结果表明,所设计的控制系统能够有效跟踪参考轨迹,且在给定的有界连续不规则变化模型不确定性和外界干扰范围内也具有良好的跟踪性能。 相似文献
314.
直线模拟加载系统是一种用于在实验室条件下模拟承载对象工作时所受直线负载力的半实物仿真系统,可用于模拟各类飞行器关键部件在工作过程中所受的气体阻力载荷。针对目前常用的机械式、电液式和电动式直线模拟加载系统,分析其基本加载原理和研究进展,结合自行研制的电动式直线模拟加载系统进行了深入探讨。针对多余力抑制方法的关键问题,详细论述了直线负载模拟器的结构补偿方法和控制策略。最后,展望了直线模拟加载系统的发展趋势,归纳了电动式直线模拟加载系统的高精度、大载荷发展方向。 相似文献
315.
多航天器编队飞行在深空探测及协同对地观测等领域有着重要应用,而多航天器的姿态跟踪及协同控制技术作为其关键技术之一也引起了极大的关注。近年来,随着分布式人工智能技术的发展,多智能体系统(MASs)受到了航天器控制领域学者的关注并将其应用到多航天器编队控制中。本文回顾了多智能体系统协同控制及其在多航天器编队姿态协同控制中应用的研究进展。首先,从多航天器编队不同控制需求出发,分别从一致性跟踪控制、有限时间控制、事件驱动控制方面,回顾了多智能体系统协同控制问题的进展;其次,回顾了多航天器姿态协同控制在上述需求方面的研究进展,并基于多智能体系统的协同控制理论,提出了相应的分布式姿态协同控制策略。 相似文献
316.
317.
随着我国航天事业的不断发展,地面卫星测控网也日益完善,呈现出数量多、分布广、频段宽、工作体制多等特点。为提高航天测控装备标校的精度和效率,克服传统标校方式所具有的造价高、操作繁杂等缺点,研制了一套车载机动式、基于无人机(UAVs)平台的航天测控装备标校系统。该系统采用实时载波相位差分定位(RTK)技术,配备多类高度集成小型化目标载荷,可对地面统一测控、雷达和光电装备进行精度鉴定以及日常进行大动态范围标校和训练等工作。首先,介绍了系统的工作原理、系统组成及精度鉴定数据处理流程;其次,基于外场实验,给出了该系统的鉴定效果;最后,相较于目前测试性能单一的标校系统,该系统具有集成度高、机动性强、覆盖频段广、可完成性能实验多等优点,有更好的使用和推广价值。 相似文献
318.
无线传感器网络技术是新一代火箭测量系统中的关键技术之一,为实现箭上无线传感器节点业务动态变化场景下的信道资源无冲突分配,提出了一种基于优先级的动态业务分配方法——基于优先级的动态占空比节能位图辅助MAC协议(PD-EBMA)。主要思想是利用位图辅助适应业务量的动态变化、搭载预约的方式减少控制信息开销、背包算法提高信道利用率和降低时延,以及在流量较小时延不敏感的场景中使用动态占空比的思想降低能量开销。仿真结果表明:相比传统固定时隙的分配方式,PD-EBMA可以大幅提升网络灵活性,同时能耗和时延特性也得到显著改善。 相似文献
319.
航天器有效载荷产品的生产研制具有种类多、批次多、批量小等特点。为了提升有效载荷产品自动测试系统的软件灵活性,以应对测试项目复杂性增加所带来的挑战,提出了一种基于动态链接库技术的测试系统软件架构。该架构具备线程管理、仪器资源管理和测试序列编辑的功能,通过三层动态链接库的关联结构设计实现了自动测试系统中用户管理、业务逻辑和仪器控制的软件功能,同时给出了系统架构中各个模块的详细设计方案,最后通过产品测试验证了系统功能。提出的基于动态链接库技术组成的系统架构具有更小的程序粒度和良好的扩展性。通过三层动态链接库模块之间的灵活配置与重构,使得测试系统软件整体功能得到不断升级,极大地满足了当前航天有效载荷产品生产研制对于集成测试系统的需求,从而为航天器测试系统架构设计提供了的一种新思路。 相似文献
320.
基于改进MCMC的波束内目标与诱饵联合参数估计 总被引:1,自引:0,他引:1
波束内目标与诱饵的参数估计是导引头正确实现目标分选、完成波束指向调整与精确跟踪的必要条件。目标与诱饵的“紧密接近”导致接收回波混叠,使得常规参数测量与估计方法失效。基于实际采样处理中目标回波能量会“溢出”到相邻匹配滤波采样点这一信号模型,通过贝叶斯原理从观测的条件似然以及未知参数的先验分布获取待估计参数的后验概率分布,采用Markov Chain Monte Carlo (MCMC)方法中的Metropolis-Hastings (M-H)抽样算法联合估计目标与诱饵的相关参数,并根据拖曳式诱饵干扰对抗的特点对M-H抽样进行了改进。各种典型干扰条件及动态攻击场景下的仿真试验表明了本文方法的有效性。
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