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751.
《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2023,71(2):1331-1337
In this paper we analyze the possibilities of using machine learning algorithms for analysis of optical spectra of electric discharge spark in atmosphere. Breakdown in air can be initiated by intense laser pulse, making plasma which has a significant electrical conductivity. The formed plasma can be further maintained by electric current obtained from capacitor discharge. In such a case the capacitor voltage can be much lower than the striking voltage (the voltage needed to initiate the electric breakdown in air). Present setup has timing precision and low jitter of fast laser and arbitrary high energies corresponding to capacitance and voltage to which the capacitor is charged. We have used a streak camera equipped with a spectrograph to analyze optical emission of plasma obtained in this way. Q-switched Nd:Yag laser was used to achieve the initial breakdown in air. Machine learning methods were used in order to classify optical spectra of plasmas with different electron temperatures obtained with different excitation energies. We have shown that, instead of using the usual way of identifying the spectral peaks and calculating their intensity ratio, it is possible to train the computer software to recognize the spectra corresponding to different electron temperatures. Principal component analysis was used to reduce the dimensionality of problem. We present possibilities of plasma electron temperature estimation based on several clustering algorithms. 相似文献
752.
传统的捷联惯导系统(SINS)晃动基座初始对准算法,如积分双矢量方法和多矢量Wahba方法等均需要精确的纬度信息,粗对准偏航角误差较大.针对此特点,提出了一种未知纬度条件下基于空间圆拟合的SINS初始对准方法.根据重力矢量在惯性系中绕地轴旋转包含北向信息的特征,以初始时刻凝固载体坐标系作为惯性系,首先对重力矢量在凝固载体系内进行投影并滤波,对其矢量端点进行空间圆拟合,然后通过三角几何关系得到导航坐标系,从而完成对准过程.通过仿真验证,证实了该对准方法不需要已知对准点的精确位置信息,相比于积分双矢量方法与多矢量Wahba方法,偏航角对准精度分别提高了12.37'与5.10'. 相似文献
753.