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651.
652.
为了延长无线传感器网络的生命周期,进行了无线传感器网络中拓扑控制策略的探索性研究,提出了容错拓扑控制算法(Fault Tolerant Topology Control Algorithm,FTTC).在OPNET仿真平台上将FITC协议与无线传感器网络中传统的两种节能路由协议基于信息协商的传感器协议(Sensor Protocols for Information via Negotiation,SPIN)和直接扩散协议(Directed Diffusion,DD)在同等条件下针对节点能量使用进行对比,结果表明FFIE算法使得节点能根据自身剩余能量状况对节点运行模式进行控制,达到节能目的;最后与传统的平面按需路由协议动态源路由协议(Dynamic Source Routing Protocol,DSR)和临时按序路由算法(Temporary Ordered Routing Algorithm,TORA)在网络生命周期方面进行了比较,仿真结果表明,FTTC协议比DSR和TORA在单位时间内耗尽全部能量的节点数要少,因此网络生命周期更长. 相似文献
653.
基于自抗扰的直接力与气动力复合控制系统设计 总被引:2,自引:0,他引:2
针对直接力/气动力复合控制导弹的设计问题,提出了一种基于自抗扰控制技术的自动驾驶仪设计方法.首先分析了复合控制系统的特点和控制问题,建立了三通道的复合控制模型.然后针对俯仰通道和偏航通道提出了一种三环设计方法,内环和中环应用自抗扰控制器设计,主要考虑自抗扰控制器对对象参数变化和外部扰动的不敏感特性,外环采用PI控制器设计.最后针对滚转通道提出了一种双环设计方法,内环和外环均采用自抗扰控制器设计.仿真结果表明,所提出的控制方案对过载指令具有较好的跟踪效果,且控制器具有很强的鲁棒性,适用于直接力/气动力复合控制导弹的控制系统设计. 相似文献
654.
相对位置和姿态动力学耦合航天器的自抗扰控制器设计 总被引:1,自引:0,他引:1
慢旋非合作目标在轨服务任务中,在轨服务航天器不仅需要悬停在目标自旋轴上方保持相对位置不变,而且需要与非合作目标同步慢旋保持姿态一致。此时需要保持的相对位置在目标本体坐标系中为常量,在目标本体坐标系下建立相对位置动力学模型,使相对位置控制系统成为调节系统。然后,建立基于相对姿态四元数的姿态动力学模型,并给出推力偏心力矩的数学描述。基于扩展状态观测器、过渡过程安排技术和非线性反馈控制技术,设计姿态和轨道耦合系统的自抗扰控制器。仿真结果表明自抗扰控制器在解决存在非线性和耦合特性的相对位置和姿态耦合系统的控制问题上能够取得理想的控制效果,具有较高的控制精度和较快的系统响应。 相似文献
655.
656.
657.
无线视频系统(WVS)支持国际空间站(ISS)的装配,它可实时地向航天飞机轨道器(SSO)和飞行任务控制中心(MCC)提供航天员舱外活动(EVA)的视频监督信息。功能模块图解如图1所示,图里包括乘员舱、载荷平台以及舱外机动装置射频(RF)摄相机组件(ERCA)。乘员舱组件提供系统性能的控制和监测,此组件包括两个独立的部分,一个是由乘员使用的面板接口(无线视频接口盒-WIB), 相似文献
658.
空间飞行器交会对接相对位置和姿态的在轨自检校光学成像测量算法 总被引:2,自引:1,他引:2
空间飞行器交会对接的最后逼近阶段,通常采用光学成像敏感器来测量跟踪飞行器和目标飞行器之间的相对位置和姿态。考虑到飞行器在轨运行期间,CCD相机受空间环境的影响,其内参数会发生变化的实际情况,提出了一种单CCD在轨自检校光学测量方案,其主要特点是飞行器在执行测量任务时,可同时进行相机内参数的自检校。首先根据严格的中心投影共线条件方程,推导出目标飞行器光学特征点坐标和对应的像点坐标与内参数及相对位置和姿态的严格解析关系;然后建立了内参数及相对位置和姿态的解析表达式;提出了目标航天器上光学特征点的布设要求。通过严格的理论分析和数值仿真,单CCD在轨自检校光学测量方案具有可靠性高、精度高、算法易实现、适应能力强等优点。 相似文献
659.
《中国民航飞行学院学报》2016,(6)
本文参考人、机、环境和管理理论,并根据民航相关标准和规则建立航空公司风险评估指标体系。对航空公司实际调查数据进行有效性、归一化处理,用GeNIe软件构建相应的贝叶斯网络模型,对参数进行学习,获取了各节点的CPT,据此对模型进行正向推理和反向推理,找出了风险致因较大的因素即人的因素和管理及信息因素。最终对该航空公司风险评估的结果为76.6%。实验结果证明该方法是可行有效的。 相似文献
660.
目标意图及时准确的估计对战场指挥决策具有重要的影响。考虑到战场环境复杂多变,其检测数据、信息、知识具有较高的随机性和认知不确定性,本文面向目标意图知识推理,基于结构因果模型,利用证据网络在不确定性处理方面的推理优势,提出了一种基于证据网络因果效应分析的空中目标意图识别方法。该方法通过d-分离检验构建兼容信息特性与意图多样性的因果证据网络模型,使模型同时考虑领域知识和数据间的条件独立关系,并将认知不确定性内嵌于推理引擎中,推理实现不确定战场环境下空中目标意图估计。此外,基于提出的因果证据网络模型和干预算子计算目标意图与属性之间的因果效应,挖掘目标意图估计蕴含的因果逻辑关系。仿真分析表明:本文提出的方法能够同时处理随机不确定性与认知不确定性,克服了传统意图识别方法缺乏因果分析的缺陷,是对目标意图和战场态势要素的深层次认知,实现了意图识别的“由果溯因”和“由因识果”。 相似文献