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针对目前海面风场反演中风向反演困难,准确性低的问题,提出一种利用深度网络反演海面风向的新方法,该方法采用星载GNSS-R信号作为遥感源,根据海面反射信号特性与风向相关关系选择反演观测量,建立海面风向反演的深度网络模型。引入ReLU函数作为网络激活函数,并基于遗传算法(GA)优化了网络模型,对输入数据进行时空匹配与归一化处理,通过机器学习建立风向与输入变量的对应关系,利用深度网络模型反演得到海面风向,该方法反演结果的均方根误差εRMSE=18.14°,满足海面风向测量精度均方误差小于20°的一般测量要求,并通过两组对比试验验证了该方法的有效性和鲁棒性。 相似文献
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针对大型挠性航天器的三轴姿态控制问题,考虑了控制输入约束,设计了鲁棒模型预测姿态控制器。首先,将模型预测控制应用到不考虑扰动的标称挠性航天器系统中,通过求解优化问题推导预测控制律,从而得到三轴姿态的标称轨迹。然后,为有效处理大型挠性附件振动对中心刚体姿态造成的扰动,针对带有扰动的挠性航天器实际姿态控制系统,设计由最优状态与实际系统状态的误差构成的辅助反馈控制器,使实际系统状态维持在以标称轨迹为中心的“管道”(Tube)不变集内,并驱使实际系统状态到达标称轨迹上,最终沿着标称轨迹到达平衡点。仿真结果表明,在鲁棒模型预测控制的作用下,实现了姿态角的快速精确跟踪,有效地处理了由大挠性附件振动对中心刚体姿态产生的扰动,增强了系统的鲁棒性。 相似文献
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针对传统太阳翼在轨振动特性测试需采用高精度星载设备或额外增设测量装置的问题,建立了太阳翼发电电流与太阳光线入射角之间、太阳翼在轨振动与太阳翼发电电流波动之间的关系。在此基础上提出了仅依靠遥测电流波动信息辨识太阳翼在轨振动固有频率和阻尼比的方法,即:首先通过傅里叶变换获取电流波动信号的幅频响应;结合模态分析结果辨识振动频率及对应阶次信息;通过滤波算法分解各阶次振动,逐一计算对应阻尼比。为验证本方法有效性及误差水平,构造了由多个单自由度衰减振动及随机信号叠加而成的模拟电流波动信号进行仿真分析,结果表明方法有效,误差可接受。在某卫星太阳翼在轨振动参数辨识上的应用实例也表明,本文所提出的方法满足工程应用需求。 相似文献
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从复杂电磁环境的实际应用出发,从入射角度、阵元间距、信号带宽、多信源(邻近信号)这4个因素对旋转不变子空间算法的测向精度作了仿真研究,得出了一些结论,发现旋转不变子空间算法比多重信号分类算法更适合于在复杂电磁环境中的应用. 相似文献
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