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基于四元数方法的GPS航姿解算 总被引:4,自引:2,他引:4
应用GPS载波相位双差测量来确定载体的航向和姿态需要解决两个主要问题:模糊度的确定和航姿算法。本文提出了GPS航姿解算的四元数方法,直接利用GPS载波相位双差 算姿态四元数,从而保证了姿态矩阵的正交性能。 相似文献
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晶体管是非线性器件,在放大信号时会产生非线性失真.针对弱非线性失真,推导了总谐波人(THD)、二阶互调失真(IM2)、三阶互调失真(IM3)和截点(IP3)的表达式,借助于Multisim软件,对晶体管共发放大器、发射极带反馈电阻的失发放大器、差分放大器和发射极间带反馈电阻的差分放大器进行了仿真,并与理论结果作了比较,结果令人满意. 相似文献
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用加权几何精度因子选星的GPS抗多径定位方法 总被引:2,自引:0,他引:2
宋茂忠 《南京航空航天大学学报》2000,32(5):510-515
在GPS(Global positioning system)中普遍用几何精度因子(Geometric dilution of precision,GDOP)来选星,但对近距差分GPS,多径干扰已变成了主要误差源,传统的GDOP值选星不是最佳的。为减小多径误差,文中提出了一种新的加权GDOP值选星方法。在仿真验证过程中,分析了多径的几何传播机理,并考虑了抗多径天线的抑制效应。仿真结果表明,用加权G 相似文献
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随着城市智能化的发展, 基于WiFi接收信号强度(RSS)的指纹室内定位服务受到社会的广泛关注。深度学习技术是利用RSS信号获得高室内定位性能的一种重要手段, 但其易遭受对抗样本攻击, 给定位系统带来严重安全隐患。为此, 提出了一种抵御对抗样本攻击的基于深度学习的RSS指纹室内定位方法(AdvILoc)。该方法基于图像识别领域对抗样本防御方法的研究和分析, 结合室内RSS指纹数据特征单一且高维的特点, 通过在RSS指纹室内定位深度学习模型中添加池化层、全连接层, 以及满足差分隐私的噪声层来抵御对抗样本攻击, 解决了基于深度学习的室内定位模型易过拟合且泛化能力不高的问题。通过添加Dropout层, 以及设计模型参数正则化方法, 提高模型抵御对抗样本攻击的鲁棒性。在2个真实RSS指纹室内定位数据集上的实验结果表明:与已有基于多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)的RSS指纹室内定位方法相比, 所提方法在保证时间开销和基本不影响定位模型性能的情况下, 提高了模型抵御对抗样本攻击的鲁棒性;在满足l 2范式规范的C&W攻击下, 随着攻击大小不断增大, 模型的定位准确率下降也更平稳。 相似文献
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