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321.
针对存在系统误差的阵列模型,提出了一种有源标校下的联合估计测向算法。该算法把误差矩阵估计转化为误差系数估计,并采用到达角精确已知的源信号进行标校,在此基础上使用最小二乘法联合估计幅相不一致误差系数和互耦误差系数,最后使用结合误差矩阵的MUSIC算法测量信号的到达角。仿真表明,该算法仅需要3个标校源,其精度相比于无阵列误差情况下降0.05°,具有较好的工程可实现性。 相似文献
322.
基于改进容积卡尔曼滤波的奇异避免姿态估计 总被引:2,自引:0,他引:2
利用矢量进行卫星姿态估计可以归结为非线性滤波问题。为了提高卫星姿态估计的精度,利用龙贝格-马尔塔(LM)迭代算法改进了容积卡尔曼滤波(CKF)。继而,提出改进容积卡尔曼滤波与四元数结合的容积四元数估计器(CQE),有效地避免了卫星大角度机动出现的奇异现象。进一步,给出了一种与影子修正罗德里格参数切换的容积修正罗德里格参数估计器(CME)。仿真对比表明,初始误差较大时容积修正罗德里格参数估计器具有更好的收敛速度和鲁棒性。 相似文献
323.
为了研究喷管型面对小推力火箭发动机推力性能的影响,设计并建设了双喷管差动式小推力测量装置及其附属设备.在测量装置中,基准喷管和待测喷管同轴反向设置,通过测量结构应变来直接测量两个喷管的推力差.对测量装置进行了简化模型理论分析,导出其灵敏系数理论公式.依据该公式进行关键参数设计,确定合理的灵敏系数,指导试验系统设计,以保证测量精度.验证性试验表明测量装置可以测量牛级推力差,标定曲线线性较好,以基准喷管推力作为比较对象,推力差的相对扩展不确定度为0.5%.推力差与基准喷管推力的比值越小,以基准喷管推力为比较对象的相对测量不确定度越小.测量装置可以用于小推力火箭发动机喷管性能分析及优化的试验研究. 相似文献
324.
采用多通道合成的方法来增加信号带宽,是提高合成孔径雷达(SAR)系统距离分辨率的一种有效技术手段。针对多通道间相位失配的问题,建立了通道相位误差的频域多项式模型,提出了一种基于最小熵的通道相位误差估计与补偿方法。以距离向压缩脉冲图像的信息熵作为目标函数,误差多项式系数为估计变量,基于最小熵准则建立了相位误差的最优化估计模型。该方法能有效弥补内定标或外定标方法的不足,且不依赖于成像场景的地物类型,只需抽取少量回波数据作为误差估计的样本,具有耗费存储空间少、收敛速度快、不损失信噪比的优点。对不同场景的八通道实测数据进行了处理,实验结果验证了本文方法的有效性和稳健性。 相似文献
325.
研究单快拍下双基地多输入多输出(Multiple—InputMultiple-Output,MIMO)雷达中相干信源的离开角(Directionofdeparture,DOD)与到达角(directionofarrival,DOA)联合估计问题。利用单快拍下双基地MIMO雷达的接收信号构造一组Toeplitz矩阵,利用这组ToepIitz矩阵重构一个信号矩阵,提出一种基于降维多重信号分类(ReducedDimensionMultipleSignalClassification,RD-MUSIC)的DOD与DOA联合估计算法。提出的算法能够有效估计相干信源以及非相干信源的角度,实现角度的自动配对,并且角度估计性能远优于FBSS—ESPRIT算法以及ESPRIT-like算法。仿真结果验证了算法的有效性。 相似文献
326.
327.
芯片级原子钟是一种体积小且功耗低的高精度时钟源,具有广泛的用途。针对这一特点,设计了基于GNSS的芯片级原子钟驾驭算法。以GNSS系统时作为参考,测量芯片级原子钟与GNSS系统时间的钟差,并对芯片级原子钟进行钟差建模,获取其特征参数。通过乒乓法计算出钟驾驭调整量,对芯片级原子钟进行控制,最终将芯片级原子钟驾驭到GNSS系统时间上。经过实验验证,在驾驭时间常数为100s的情况下,芯片级原子钟与GNSS系统时间的时钟同步误差在-7.5~7.5ns之间;1h频率准确度为5.8×10-13;平均时间为10000s时的频率稳定度为3×10-13。 相似文献
328.
通过比较不同分析中心提供的精密轨道与钟差产品发现,不同分析中心的轨道和钟差表现出明显差异,并且轨道径向和钟差的相对偏差存在很强的相关性和周期特性。经过数据分析,BDS、GPS、GLONASS的轨道径向和钟差相对偏差具有12h和24h周期项,而Galileo具有12h周期项。因此,提出了一种新的钟差拟合及加权综合方法,通过建立多项式+不同周期项模型对钟差进行拟合求得残差序列,利用残差序列对不同分析中心产品的钟差值进行定权,并将加权均值作为钟差综合值。通过与ISC钟差对比发现,提出的钟差综合模型可以明显提高部分分析中心产品的钟差精度,并优化iGMAS分析中心钟差产品的一致性。 相似文献
329.
在多目标优化中,Pareto解集是一个分段连续的k维流形,这一规律被传统进化算法所忽略。本文提出了一种基于流形结构重建的多目标优化算法,首先利用流形结构重建方法完成解集分布从目标空间到设计空间的映射,建立解集的概率分布,并在目标空间中扩展流形结构,从而借助解集在目标空间的推进来指导优化算法的快速演化。数值算例表明本文算法对于具有不同特征的Pareto前沿具有很好的适应性,能够极大提高算法的收敛效率。多目标气动优化算例验证,本文算法相比于常规多目标进化算法能够减少约80%的计算量,极大程度缩短了气动设计的周期。 相似文献
330.