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741.
为了提高压缩数据收集对多样化传感数据的适应能力,同时抑制环境噪声对数据收集精度的影响,提出了一种优化字典学习算法来构造压缩数据收集中的稀疏字典。理论分析表明在压缩数据收集中由环境噪声导致的数据收集误差和稀疏字典的自相干程度正相关。为此在字典学习的过程中引入了自相干惩罚项来抑制环境噪声对数据收集精度的影响。该惩罚项还能减少字典学习过程中对训练数据的过拟合,从而进一步提高了该算法的稀疏表示能力。实验表明,该算法的稀疏表示能力高于同类字典学习算法,而且能有效地抑制环境噪声对压缩数据收集精度的影响。 相似文献
742.
基于Hybrid-TOPS的星载SAR运动目标监视新模式 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统星载合成孔径雷达(SAR)模式下运动目标测速范围有限、精度低等问题,本文提出了一种基于Hybrid-TOPS的星载SAR运动目标监视新模式。首先,利用混合度因子对星载SAR成像模式进行定量化的描述。在此基础上,通过TOPS模式与逆TOPS模式的组合提出一种运动目标监视新模式,该模式不仅能实现对同一区域的多次观测,且具有方位向连续观测的能力。然后,利用新模式所获取的不同方位向观测角度下的SAR序贯图像,再结合图像配准和基于新模式的运动目标参数反演即完成目标方位向速度信息的精确提取。最后,仿真验证了新模式的有效性与运动信息提取的精确性。 相似文献
743.
在无人机(UAVs)编队自组织网络中,针对无人机之间位置信息更新周期不合理,从而导致编队控制不稳定和控制开销过大的问题,提出一种基于无人机编队控制的自适应HELLO更新算法。该算法应用编队控制稳定性理论推导出无人机组成期望编队的控制延时上限,结合该延时上限和编队运动状态自适应地设定HELLO更新周期。仿真结果表明,本文提出的算法与固定HELLO更新周期算法相比,既能保证在组编控制过程的稳定性,又能实时维护稳定阶段的链路,并且显著减少网络中不必要的控制开销。 相似文献
744.
对物体的轮廓进行分析提取,是计算机视觉方向的基础问题之一,对其进行研究对于复杂场景的分析理解至关重要。本文对室内场景图像进行研究,基于图像特征进行图像分割,提取物体轮廓。在彩色场景图像全局轮廓后验边界概率(gPb)提取算法的基础上,加入深度图像信息,对室内场景的彩色、深度(RGB-D)图像中的物体轮廓进行分析。通过多尺度信息融合,计算得到多尺度轮廓后验概率(mPb)和谱后验概率(sPb),两后验概率加权综合得到gPb。而后结合超度量轮廓图与分水岭算法,对基于方向特征变化的gPb图像融合处理,最终得到清晰的物体轮廓。本文所提方法在通用的RGB-D数据库基础上进行实验。实验结果表明,本文所提出的方法能提取出清晰的室内物体轮廓图。 相似文献
745.
自由度(DOF)是一个空间复用概念,是在多天线系统中引入的,体现了无线信道对空间资源的利用效率。在认知无线电中,由于主、次网络会相互干扰,从而会降低DOF。本文主要研究的是2×2 X信道(XC)和点对点(PTP)信道并存时网络的DOF。研究结论也适合于XC优先于PTP信道的情况。在已知发送端信道状态(CSI)信息的前提下,基于符号扩展模型,利用渐进干扰对齐方法给出了对应的信号处理方案,并证明当n趋于无穷大时,自由度内界可达5/3。利用传播时延模型示范了其可达性。此外,分析了DOF上界。 相似文献
746.
超磁致伸缩作动器(GMA)输入输出之间存在着磁滞非线性关系,当研究其中高频输出特性时,为了降低材料自身迟滞非线性特性的影响,往往选用零点与饱和状态之间线性度较好的不饱和小回线,因此很有必要开展动态不饱和小回线数学模型的研究。首先在综合研究磁致伸缩材料(GMM)和GMA结构动力学特性的基础上结合安培环路定理提出以励磁电流为输入、应变为输出的动态Jiles-Atherton(J-A)模型,然后在引入磁滞回线特性变量的基础上得出J-A模型关键模型参数对其特性的影响规律,根据不饱和小回线仿真与实验波形的偏离特性提出模型参数的修正方法得到不饱和小回线动态J-A模型。最后,在不同频率和不同饱和幅值下通过实验验证该数学模型的正确性。 相似文献
747.
针对卫星交会对接中相对姿态和位置的控制问题,设计一种6自由度(DOF)气浮台,并推导出描述两个气浮台模拟卫星交会对接运动的耦合6自由度(DOF)动力学模型。为解决气浮台模拟空间失重环境中的重力力矩干扰问题,设计一种基于应用新颖的快速非奇异终端滑模面的自适应有限时间控制器的自动平衡系统,估计出质心位置,通过控制三个平衡质量块补偿姿态平台质心与旋转中心之间的位置偏差。李雅普诺夫理论推导和仿真结果表明,该方法可以快速完成对姿态平台质心位置的准确估计,实现质心与旋转中心的高度重合。 相似文献
748.
749.
月球车在执行科学探测任务过程中,其自身的高精度定位是一项亟需解决的关键问题。针对在特征稀疏的月面环境下的定位问题,提出一种视觉惯性融合的SLAM方法,将视觉测量与惯性传感器的信息利用位姿图优化方法融合,实现高精度的联合定位。针对特征稀疏环境下的前端视觉数据关联误差较大的问题,提出了一种基于四元树的光流跟踪算法,能够有效地跟踪鲁棒的特征点,提升了关键帧之间相对位姿估计的准确性。并且针对月面环境特有的恒星无穷远点干扰问题,提出一种高效的恒星点剔除算法,能够有效改善无穷远点导致的定位精度下降的问题。搭建了一套模拟月面环境的计算机仿真系统,并构建了多个月面环境视觉惯性SLAM仿真数据集,在不同的模拟月面场景下进行定位性能仿真验证,仿真测试结果表明本文算法的鲁棒性更强,具有更高的定位准确度。 相似文献
750.
针对航天器相对导航问题,以空间站表面为"特殊地形",提出一种基于大型航天器表面巡检的相对导航算法。首先,运用巡检飞行器上的TOF (Time of Flight)相机测量空间站表面局部点云数据,以该点云数据为实时图,以空间站表面先验点云数据为基准图。然后,利用3D Zernike矩与三维地形间的一一对应关系,将三维地形匹配转化为基于3D Zernike矩的特征向量匹配。在此基础上求解实时图与匹配上的基准图间的相对位置、相对姿态,从而确定两航天器间的相对导航参数,并通过实验分析了匹配精度及速度的主要影响因素。最后,将该相对导航参数与惯性系统推算的相对导航参数在扩展卡尔曼滤波器的框架下实现信息融合,估计了巡检飞行器与空间站间的相对位置、相对姿态,实验结果表明,相对位置精度优于0.002 m,相对姿态精度优于0.1°。 相似文献