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91.
共形天线具有小型化、低剖面、大孔径等特点,是未来天线重点发展趋势之一,以气动一体化天线、超宽带窄波束天线为代表的共形天线成为目前飞行器天线领域的研究热点。当前共形天线的制作工艺主要包括打印、转印、激光加工等,采用合适的工艺能够实现天线的大面积共形制造。讨论了共形天线在不同飞行器载体上的优势,如打印制作的低剖面机载天线可实现战机的气动隐身一体化需求,也可满足弹载天线小型超宽带需求,柔性天线可应用于星载充气可展开天线等。在此基础上对当前共形天线存在的关键技术问题进行了阐述,并对共形天线在航空航天领域的未来发展做出了展望。 相似文献
92.
针对远距离非合作慢旋目标位姿估计精度问题,提出一种融合图像超分辨与视觉SLAM的相对位姿估计方法。算法主要包含3个步骤:通过梯度引导生成式对抗超分辨技术,提升目标图像的质量以获取更多更高质量的特征点;构建特征数据库实现当前帧与特征数据库的匹配,提升旋转目标的特征跟踪稳定性;利用图优化对多帧图像进行联合位姿优化,消除累计误差,得到更为精确的估计结果。为稳定网络的训练,将自然进化算法引入到对抗训练中。为增强模型的泛化性和鲁棒性,实验中的数据集采用半物理仿真获得。实验结果表明,当等效距离为25 m且失效卫星以25(°)/s的速度旋转时,目标图像经超分辨网络增强后,能够实现连续稳定的长时间测量。 相似文献
93.
基于增量式路标表观学习的移动机器人定位 总被引:1,自引:0,他引:1
在全景图像中,机器人参考定位的路标表观受到畸变、观察视角、路标尺度变化以及环境亮度的影响,致使基于全景视觉的机器人自主定位存在着许多难点有待解决.提出增量式的路标表观学习方法,准确估计路标的表观变化,并为基于粒子滤波的机器人定位过程提供准确的观测信息.增量式路标学习过程利用增量式概率主元分析为理论工具,将不同视角的路标表观的主元特征表示成不断自主更新的特征基底,为计算观测量与路标真实表观的相似度提供了实现途径和理论依据.该学习算法能够被集成到带有重采样的贯序权值采样粒子滤波算法过程中,实现了全景视觉机器人的精确自主定位.实验结果表明:该算法的定位误差小,计算量小,执行效率高,对全景图像中的各类干扰均不敏感. 相似文献
94.
在一致光滑的Banach空间E中,C是E中非空闭凸子集,f:C→C是压缩映像,T:D→C是非扩张映像且不动点集合F(T)非空,x0∈C是任一初始点,由粘滞迭代xn+1=αnf(xn)+(1-αn)Txn构造的序列{xn}在|Tzn-xn-zn-xn|=0(βa)条件下强收敛于T在C中的不动点。 相似文献
95.
提出了一种尾喷管与进气道整流罩保形设计方案,既保持导弹外形特征不变,又与尾喷管内型面实现一体化保形设计。采用CFD方法对尾喷管及整流罩底部内外流场进行了一体化数值模拟,分析了保形设计对进气道整流罩底阻的影响。结果表明,导弹高速飞行时,采用保形设计能减小进气道整流罩的底阻;补燃室压强越高,进气道整流罩底阻越小,从而验证了该设计方案的可行性。 相似文献
96.
97.
基于ACMPE、ISSL-Isomap和GWO-SVM的行星齿轮箱故障诊断 总被引:1,自引:1,他引:0
针对从行星齿轮箱非线性、非平稳振动信号特征提取困难的问题,提出了一种基于自适应复合多尺度排列熵(ACMPE)、改进监督型自组织增量学习神经网络界标点等度规映射(ISSL-Isomap)和灰狼群优化支持向量机(GWO-SVM)相结合的行星齿轮箱故障诊断方法。利用ACMPE从复杂域提取振动信号的故障特征,构建高维故障特征集;采用ISSL-Isomap方法对高维故障特征集进行维数约简,提取出低维、敏感故障特征;应用GWO -SVM分类器对低维故障特征进行模式识别,判断故障类型。行星齿轮箱故障诊断实验结果分析表明:与多尺度排列熵(MPE)、复合多尺度排列熵(CMPE)等特征提取方法相比,ACMPE方法在分类效果和识别精度上更具优势;与局部切空间排列(LTSA)、等度规映射(Isomap)、加权Isomap(W-Isomap)、监督Isomap(S-Isomap)和监督型自组织增量学习神经网络界标点Isomap(SSL-Isomap)等降维方法进行比较,ISSL-Isomap方法降维效果最佳;所提方法的故障识别率达到100%,具有一定优越性。 相似文献
98.
99.
介绍了基于弹道目标识别的三维snapshot散射中心成像方法。结合弹道导弹弹头的运动规律,建立了3D snapshot成像的数学模型。分析了影响成像质量的因素,并提出了解决散射中心匹配和映射矩阵选择的方法。最后,利用计算机仿真验证了该方法的可行性。 相似文献
100.