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971.
多输入多输出(MIMO,Multiple-Input Multiple Output)雷达系统采用多天线方式,利用发射信号之间的正交性提高系统性能,但传统的单码序列之间不能满足完全正交(自相关和互相关旁瓣全为0)的特性,影响了系统性能.针对上述问题,结合完全互补序列的特点,推导了完全互补序列模糊函数的数学表达式,进行了相应的计算机仿真,仿真结果充分验证了模糊函数的有效性;并对基于完全互补序列的雷达速度分辨率进行了分析.另外,研究了完全互补序列在MIMO雷达中的应用问题,并建立基于完全互补序列的MIMO雷达信号模型,结果表明:完全互补序列在MIMO雷达中具有很好的应用前景,同时验证了完全互补序列在MIMO雷达应用中的合理性和正确性. 相似文献
972.
按照历史发展, 回顾了从无耗无风背景下线性化的大气潮汐方程组出发得到一个二维定态变量可分离的基本偏微分方程及其全球Hough函数波模解的经典理论; 介绍了主要由Forbes和Hagan发展起来的在真实有耗有风背景下线性化的本质上仍是二维定态, 但纬度和高度变量不可分离的现代数值模式GSWM; 概述了近年来针对中高层大气的GCM (例如TIME-GCM, MUAM, CMAM和WACCM) 来研究潮汐非线性及非迁移潮汐等的发展趋势. 在融合理解的基础上对各模式的特点和模式间的差异进行了适当分析, 从中可以看出,半个世纪以来人们在从第一原理出发试图揭示全球大气潮汐的真实结构特征和长短期变化机制等方面进行了持续的努力, 这种努力又是与从利用地基雷达到卫星搭载仪器观测大气(特别是MLT区域的风场和温度场)的发展密不可分的. 相似文献
973.
974.
基于不同寿命分布的DFR值换算关系 总被引:2,自引:0,他引:2
由于使用要求、载荷情况、结构型式与寿命可靠性要求等方面的显著区别,军机结构细节疲劳额定值(DFR,Detail Fatigue Rating)的定义有别于民机结构,主要体现在寿命分布假设与基本可靠性要求的不同以及基本结构的差异上.通过构件疲劳额定系数修正基本结构细节数的差别,假定采用对数正态分布与威布尔分布估计同一结构的中值寿命得到的估计值相同,从而导出了基于不同寿命分布的DFR值换算关系,给出了换算关系取决于DFR基准值与材料类别的结论.为军机结构耐久性设计提供了一种通过民机相似结构DFR值换算确定军机DFR值的方法,最后通过算例进行了验证. 相似文献
975.
976.
基于1.55μm的全光纤测速激光雷达 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统相干激光雷达难于实现本振光与信号光波前匹配的问题,设计了一种基于光纤低损窗口1.55μm的全光纤测速激光雷达.系统以全光纤器件构成整个光路结构,偏振无关光纤环形器与Cassegrain型望远镜组成收发合置光学天线.给出了激光雷达的整体方案和系统设计,并对接收机的光混频、天线与单模光纤的耦合、信号检测和数据采集处理等技术进行了讨论.通过实验说明,全光纤测速激光雷达对空间光随机噪声有较好的抗干扰能力,提高了干涉条文可见度和雷达系统的性能,所得的速度分辨率优于0.5mm/s,输出非线性度小于0.1%. 相似文献
977.
一种频率步进雷达目标径向速度估计方法 总被引:5,自引:0,他引:5
为补偿目标径向速度对频率步进雷达合成距离像的影响,提出了一种目标径向速度估计方法.经公式推导证明频率步进雷达相邻两个脉组回波的归一化采样序列的互相关函数是一复正弦序列,该序列的频率与目标径向速度有确定的对应关系.通过快速傅里叶变换(FFT,Fast Fourier Transform)可获得序列频率,从而估计出目标径向速度.该方法可估计的速度范围仅取决于系统带宽和脉冲重复周期,并且由于理论估计精度可通过FFT点数调整,在需要非常高估计精度的场合可以大幅降低计算量.计算机仿真结果表明该方法对目标径向速度估计准确,同时具有较好的抗噪声性能. 相似文献
978.
以小展弦比飞翼布局飞机为研究对象,其本体的优化增稳控制器由3个气动舵面(连续控制面)构成.为增加操纵能力,基于神经网络设计了主动涡流(bang-bang型控制面)优化控制器.为加快网络的训练速度和收敛精度,采用三层反馈神经网络,通过改变每层网络权重和隐层神经元单元个数对网络进行优化.最后给出了增加主动涡流控制器的飞机闭环系统的响应结果.与仅采用气动舵面闭环响应结果的对比仿真表明,增加主动涡流控制器后闭环系统可获得更好的响应特性,系统达到稳态的时间和所需气动舵面的控制量均明显减小. 相似文献
979.
980.
为了解决非线性数据和非线性函数的回归问题,采用了支持向量机序列最小优化算法.原始序列最小优化(SMO,Sequential Minimal Optimization)算法存在训练速度慢和训练结果不稳定的缺点,为了能加快SMO算法的训练速度和提高训练结果稳定性,通过改进优化乘子更新方法、采用双阈值法、预存核函数、增加停机准则等方法对SMO算法做了改进.仿真实验表明,改进的算法能很好地对非线性数据和非线性函数进行回归,具有比原始SMO算法更快的训练速度和稳定的训练结果. 相似文献