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901.
In this article, we develop an online robust actor-critic-disturbance guidance law for a missile-target interception system with limited normal acceleration capability. Firstly, the missiletarget engagement is formulated as a zero-sum pursuit-evasion game problem. The key is to seek the saddle point solution of the Hamilton Jacobi Isaacs(HJI) equation, which is generally intractable due to the nonlinearity of the problem. Then, based on the universal approximation capability of Neural Networks(N... 相似文献
902.
903.
《中国航空学报》2022,35(9):49-57
Deep learning has been fully verified and accepted in the field of electromagnetic signal classification. However, in many specific scenarios, such as radio resource management for aircraft communications, labeled data are difficult to obtain, which makes the best deep learning methods at present seem almost powerless, because these methods need a large amount of labeled data for training. When the training dataset is small, it is highly possible to fall into overfitting, which causes performance degradation of the deep neural network. For few-shot electromagnetic signal classification, data augmentation is one of the most intuitive countermeasures. In this work, a generative adversarial network based on the data augmentation method is proposed to achieve better classification performance for electromagnetic signals. Based on the similarity principle, a screening mechanism is established to obtain high-quality generated signals. Then, a data union augmentation algorithm is designed by introducing spatiotemporally flipped shapes of the signal. To verify the effectiveness of the proposed data augmentation algorithm, experiments are conducted on the RADIOML 2016.04C dataset and real-world ACARS dataset. The experimental results show that the proposed method significantly improves the performance of few-shot electromagnetic signal classification. 相似文献
904.
905.
906.
首先针对TLE更新不及时、轨道递推准确性低的问题,提出低成本卫星测控系统(LCTTC)采用卫星GPS实测数据修正站心坐标系下目标轨道方法,提高跟踪精度;其次利用接收机的RSSI功能,给出了远程获取无人值守LCTTC灵敏度、评估其性能的方法,以及获取信噪比、发射功率等状态信息的方法,对卫星实时任务过程进行监测和异常诊断,减少了故障排查时间。 相似文献
907.
在自动驾驶仿真领域,虚拟传感器输出数据的精准度是仿真结果可靠性的重要保障。激光雷达(LiDAR)作为车辆环境感知的关键传感器,其采集的点云数据的准确性是实现车辆对三维环境理解的关键。但在虚拟环境中,通过3D渲染技术模拟的点云数据难以真实反映传感器在复杂工况下的变化规律。本文提出一种用于自动驾驶仿真的虚拟LiDAR传感器建模方法。该方法首先基于Unity 3D引擎构建LiDAR的几何测量模型。其次,结合真实传感器的衰变特性推导简化的LiDAR物理模型。最后,基于蒙特卡罗方法在随机模型上对仿真数据进行噪声模拟,从而实现高保真的LiDAR数据输出。所提出的方法可结合精细化的虚拟场景进行数据验证,实验结果表明:该方法能够有效地在虚拟环境下模拟LiDAR数据,从而应用于自动驾驶仿真算法验证过程。 相似文献
908.
《中国航空学报》2023,36(5):157-174
The Secondary Air System (SAS) plays an important role in the safe operation and performance of aeroengines. The traditional 1D-3D coupling method loses information when used for secondary air systems, which affects the calculation accuracy. In this paper, a Cross-dimensional Data Transmission method (CDT) from 3D to 1D is proposed by introducing flow field uniformity into the data transmission. First, a uniformity index was established to quantify the flow field parameter distribution characteristics, and a uniformity index prediction model based on the locally weighted regression method (Lowess) was established to quickly obtain the flow field information. Then, an information selection criterion in 3D to 1D data transmission was established based on the Spearman rank correlation coefficient between the uniformity index and the accuracy of coupling calculation, and the calculation method was automatically determined according to the established criterion. Finally, a modified function was obtained by fitting the ratio of the 3D mass-average parameters to the analytical solution, which are then used to modify the selected parameters at the 1D-3D interface. Taking a typical disk cavity air system as an example, the results show that the calculation accuracy of the CDT method is greatly improved by a relative 53.88% compared with the traditional 1D-3D coupling method. Furthermore, the CDT method achieves a speedup of 2 to 3 orders of magnitude compared to the 3D calculation. 相似文献
909.
随着传感器网络技术的发展,多传感器融合状态估计凭借其鲁棒性、灵活性、可扩展性以及便于故障检测等优点,长期受到国内外学者的广泛关注,并取得了大量研究成果。数据融合的方法为融合状态估计奠定了理论基础,也是早期研究的主要方向,从20世纪70年代到20世纪末,相继发展出了集中式和分散式滤波架构及相应算法。无线通信技术的成熟以及一致性算法的出现使得分布式状态估计的研究进入了快车道,自2005年以来,大量基于一致性的分布式滤波算法被提出,其中不乏实用的经典方法和优秀的开创性方法。旨在梳理多传感器融合状态估计的发展,探究从数据融合到分布式滤波的内在联系,并对一些经典方法进行了总结。 相似文献
910.
在运载火箭高发射密度、高判读需求、高数据量的背景下,现有自动化判读的判据覆盖率不全、判据编写门槛高、耗时多的问题日益凸显,缺少较通用的算法对传统判读算法未覆盖的判读任务进行判读补充,进而影响运载火箭效果评估与系统性能评定。为充分挖掘海量遥测数据中隐含的参数变化规律,设计智能判读算法作为传统算法的有益补充,提升传统判读的判读覆盖率和判读效率。以液体运载火箭长期加电试验产生的遥测数据为研究对象,设计集成神经网络智能判读算法,在给出的判读指标下研究得出,集成神经网络在频率异常、丢帧等五种现有判据难以描述的判读场景下,判读性能提升30%,提高了现有判据的覆盖率,后续可为判读体系完善和智能判读落地提供研究参考。 相似文献