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文章从标准化的角度讨论了动力学环境试验技术,分析了以MIL-STD-810为代表的各类产品通用的环境标准和以NASA-HDBK-7005为代表的航天系统动力学环境标准所形成的两个环境标准体系的特点,讨论了NASA-HDBK-7005的标准内容,提出了我国航天动力学环境标准化工作的建议和意见。 相似文献
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针对目前国内外应用于移动机器人的三维激光扫描系统存在的扫描效率问题,提出了一种仿人眼功能的三维激光扫描算法.从仿生学角度出发,该算法模仿人类眼睛的扫描功能,对陌生环境进行分步扫描:根据当前的扫描信息,在线规划出下一步的扫描规律,以减少无用信息的获取;采用分步插补定位的方法来弥补分步扫描带来的时间消耗,从而提高了扫描系统的效率.为了满足扫描算法的在线处理对实时性的要求,采用了一种DSP(Digital Signal Processing)+FPGA(Field-Programmable Gate Array)的硬件平台架构:即DSP作主控制器负责三维信息的获取,FPGA作协处理器负责扫描算法的实现.实验结果表明仿人眼功能的扫描算法可以有效的提高三维扫描系统的扫描效率. 相似文献
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利用C51编译器的BANK编译模式解决MCS-51系列单片机程序存储空间受64KB限制的问题,分析Keil C51编译器在BANK编译模式下的切换过程,提供一种软硬件的设计方法,并对设计的正确性进行了验证,从而解决了航天器设备典型单片机只能提供16B地址线对程序代码寻址的问题. 相似文献
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针对逆合成孔径雷达(ISAR)的小转角目标回波特点,提出通过快速生成包络和相位的方法来构成目标回波.根据ISAR的成像原理,忽略包络延迟中由转动生成的分量和相位变化的弱小分量,降低了计算复杂度.对于由多个散射点构成的机动目标,只加入影响较大的偏航运动,运算量得以减小.模拟机动目标回波的成像结果证明了该方法的有效性. 相似文献
87.
一种新的SAR面目标回波模拟快速算法 总被引:1,自引:0,他引:1
回波信号模拟是合成孔径雷达模拟技术的基础.与实际挂飞试验相比,模拟技术具有灵活性高、成本低等优点.传统的SAR回波信号模拟方法因为运算量大而很难实施.分析了SAR回波信号距离延迟和多普勒相位的特点,得出了相同方位向目标回波数据间的近似关系,提出一种基于点目标回波数据矩阵的回波模拟新方法.该方法采用移位叠加,避免了大量重复的计算. 相似文献
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Application of support vector machine combined with K-nearest neighbors in solar flare and solar proton events forecasting 总被引:3,自引:1,他引:2
Rong Li Yanmei Cui Han He Huaning Wang 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2008,42(9):1469-1474
The support vector machine (SVM) combined with K-nearest neighbors (KNN), called the SVM-KNN method, is new classing algorithm that take the advantages of the SVM and KNN. This method is applied to the forecasting models for solar flares and proton events. For the solar flare forecasting model, the sunspot area, the sunspot magnetic class, and the McIntosh class of sunspot group and 10 cm solar radio flux are chosen as inputs; for the solar proton event forecasting model, the inputs include the longitude of active regions, the flux of soft X-ray, and those for the solar flare forecasting model. Detailed tests are implemented for both of the proposed forecasting models, in which the SVM-KNN and the SVM methods are compared. The testing results demonstrate that the SVM-KNN method provide a higher forecasting accuracy in contrast to the SVM. It also gives an increased rate of ‘Low’ prediction at the same time. The ‘Low’ prediction means occurrence of solar flares or proton events with predictions of non-occurrence. This method show promise for forecasting models of solar flare and proton events. 相似文献
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