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针对地球静止轨道(GEO)卫星全天时全天候高精度的监测需求,考虑传统甚长基线干涉(VLBI)测站高成本、高投入和GEO卫星专用观测时段有限等制约条件,研发了简易型VLBI观测系统,并组建了包括上海、都匀和乌鲁木齐三站的微型VLBI网(micro VLBI network,MVN),开展了并置站测试以及对GEO卫星亚太6C的连续监测,并评估了当前MVN的观测能力。结果表明MVN扣除系统差后的单站接收精度为2ns,各基线观测时延拟后残差约几纳秒,GEO目标实测位置精度为百米级(内外符精度分别约100m和400m)。不同于传统VLBI和其他GEO监测手段,MVN还具备全天时、全天候、低造价、易布设及易推广等特点,充分表明了其在GEO卫星监测领域的应用价值。 相似文献
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利用超声导波对板结构中的缺陷进行反演可以确定缺陷的位置和形状信息,针对走时成像方法在低频范围内效果不佳的问题,提出一种基于波动场的超声导波缺陷反演成像方法。根据波动方程推导出波束成形成像原理,利用Born近似下的散射场数据对成像区域像素点的值进行相干叠加,得到缺陷的位置和形状。再通过波束成形与傅里叶衍射定理在频域的映射关系,将波束成形的结果转化为衍射层析成像图像,得到了更为清晰的反演图像。针对衍射层析成像中存在伪影和噪声的问题,利用二维变分模态分解(Two-dimensional variational mode decomposition,2D-VMD)方法对图像进行降噪处理,有效去除了伪影和缺陷轮廓边缘的毛刺,进一步提高了成像分辨率。反演结果表明该方法可以较为准确地重构出铝板上减薄缺陷的位置、大小和形状,具有较高的分辨率。 相似文献
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起落架开舱构型的流动模态产生自激振荡,造成舒适性和安全性问题;深入研究该流动模态和自激振荡机理是解决这一问题的关键。本文采用延迟脱体涡模拟(DDES)对起落架开舱构型的流动特性和气动特性进行了分析。结合Rossiter公式与涡声耦合闭环反馈机制,提出了一种适用于起落架舱的自激振荡频率预测公式的修正方法,能够将舱体前后壁面不等高、前缘弧面整流以及起落架的影响考虑在内;并且通过功率谱主频比对验证了修正公式的有效性。此外,引入动力学模态分解(DMD)方法分析自激振荡机理;分析结果显示,随着模态数增大,壁面压强响应逐步从舱体后缘向前缘发展。 相似文献
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针对传统单目视觉里程计存在的尺度漂移和尺度不一致问题,提出了一种基于无监督深度学习的单目视觉里程计。首先,联合使用空间几何约束和图像相似性约束,得到长序列尺度一致的深度估计网络和鲁棒的光流估计网络;然后,对密集光流进行采样,得到精确的稀疏对应关系,减少尺度漂移;最后,根据改进的ORB-SLAM初始化方法,选择最优跟踪方式,结合深度信息进行尺度对齐,从而得到全局尺度一致的视觉里程计。在KITTI数据集上进行大量实验,结果表明,相较于ORB-SLAM2和基于深度学习的端到端的视觉里程计系统,该算法在通用评估指标方面性能有明显提升,验证了该算法的有效性。 相似文献