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131.
利用C/A码单点定位对LEO(Low Earth Orbit)卫星上的电离层延迟改正方法——"电离层比例因子法"进行了分析研究.计算的CHAMP卫星的轨道结果表明:采用电子密度峰值高度(hmF2,F2 region maximum electron density height)平均值和瞬时值计算的电离层比例因子α变化范围分别为0.3~0.4和0.2~0.65之间,两者最大差异可达0.3,相比较而言,hmF2瞬时值的结果更加合理,并且相应的大地高H方向的系统偏差要降低0.05~0.3m左右;与双频无电离层组合的普通单点定位结果相比表明该方法能较好地消除电离层一阶项所引入的H方向上的系统偏差;该方法适用的LEO卫星轨道高度范围大致在200~ 600km之间,当轨道高度超过700km时,该方法并不适用. 相似文献
132.
为解决多传感器组网系统的系统误差估计问题,基于多传感器多目标上报信息,研究并提出了一种多传感器多目标系统误差融合估计算法.算法构建了两级融合结构,即第一级对多传感器组合状态估计信息进行反馈融合以改善局部组合状态估计精度,从而间接改善系统误差的估计精度,而第二级对多目标系统误差估计信息进行融合以进一步提高系统误差的估计精度.蒙特卡洛仿真显示算法能有效融合利用多传感器多目标信息,实现多传感器系统误差的实时精确估计. 相似文献
133.
134.
为了进一步提高群目标交互多模型跟踪算法的估计性能,提出一种改进的群跟踪算法.首先,通过采用模型转换概率的自适应算法,优化模型与目标运动模式的实时匹配.并通过引入强跟踪滤波(STF,Strong Tracking Filter)中的渐消因子,提高机动阶段时的群质心的状态估计精度.其次,分别利用概率加权法和标量加权法完成群质心状态和扩展状态的融合估计.最后在变分贝叶斯滤波的基础上,建立完整的跟踪算法流程.仿真实验结果表明,该方法不仅能够提高群质心状态和扩展状态的估计精度,还能有效降低机动阶段时的峰值误差. 相似文献
135.
融合粗糙集与D-S证据理论的航空装备故障诊断 总被引:2,自引:2,他引:2
针对航空电子装备故障诊断中出现的多源诊断信息存在冲突的情况,基于粗糙集与证据理论在处理不确定问题时的优势,提出了一种融合粗糙集与证据理论的故障诊断方法.该方法利用粗糙集将信息源给出的诊断数据转化为证据理论中的mass函数,进行结果融合.同时,该方法给出边界粗糙熵的定义,并基于边界粗糙熵获得反映各信息源在诊断融合过程中重要度的动态权重参数,提出一种新的证据理论的冲突合成规则.仿真实验表明,该方法可以有效地提升诊断信息融合结果的准确性,在航空电子装备故障诊断方面有较好的实用价值. 相似文献
136.
基于决策级数据融合的可靠性综合验证方法 总被引:1,自引:0,他引:1
可靠性验证试验是检验产品的可靠性水平是否达到要求而进行的试验,是一项重要的可靠性活动.价格昂贵或者可靠性水平较高的设备,按照经典的抽样方案进行试验,时间和费用几乎是不能承受的.为了解决上述实际问题,针对成功率的抽样检验方案,利用证据理论方法,研究了基于研制试验数据、可靠性评估结果和专家信息的基本可信度分配函数的构建方法,并给出了基于决策级数据融合的可靠性综合验证试验模型.同时,对可靠性综合验证模型的性质进行了讨论,确定了可靠性综合验证试验方案的存在性,并提出了方案的选取原则.模型可以广泛地利用研制信息,并可以统一给出基于不同分布类型和不同信息的可靠性综合验证试验方案.通过示例表明该方法可以利用各种研制信息,达到减少可靠性验证试验样本的目的. 相似文献
137.
基于盲源分离技术的航空发动机振动信号分析 总被引:1,自引:0,他引:1
基于双转子航空发动机机匣拾取振动信号特征的分析,采用基于数学形态学滤波前处理的盲源分离识别方法进行特征提取.针对机匣拾取振动信号的特征,利用开—闭和闭—开组合数学形态滤波器在保留信号基本形状的前提下,滤除掉原始信号中的噪声分量.利用Fast ICA算法恢复高、低压转子源振动信号的波形.对实测数据的分析表明,该方法能够较好地恢复高、低压转子所激振动信号的频域结构信息,有利于提高故障定位的准确性. 相似文献
138.
139.
一种高稳定度太阳帆板驱动机构控制方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高低轨遥感平台卫星用太阳帆板驱动机构(SADM,solar array drive mechanism)的速率稳定度,降低太阳帆板转动对星体姿态稳定度的影响,在对SADM驱动原理分析和驱动性能测试的基础上,明确了步进电机定位力矩对速率稳定度的影响,并提出了定位力矩补偿方法.在SADM转速和转矩测量平台上,对定位力矩补偿的驱动控制效果进行了测试和对比分析,测试结果表明,采用定位力矩补偿控制方法可以将SADM的速率稳定度提高约一倍. 相似文献
140.
针对目前网络安全态势评估大多存在信息来源单一、评估范围有限、模型不易构建、时空开销大且可信度较低等问题,提出了一种多源异构信息融合量化评估网络安全态势的方法。首先,构建分级朴素贝叶斯分类器,快速高效地融合主机上各多源异构非确定性信息源。然后,利用拉普拉斯原理平滑参数学习,优化分类与推理结果。使用数理统计的方法融合网络上各主机的安全指数,量化评估网络安全态势,对当前网络安全状况有一个宏观整体的认识。最后,通过真实网络环境的实验,验证了所提方法在网络安全态势评估中的可行性和有效性。 相似文献