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121.
研究用Tank-Hopfield神经网络(THNN)求解AR模型参数作数据外推的超分辨雷达成象,并用微波暗室实测数据对THNN方法和Burg方法作了验证,结果表明,两种方法均能在较低的信噪比条件下实现超分辨成象,且随着VLSI技术的发展,神经网络方法将是一种很有希望的超分辨成象方法。 相似文献
122.
简要介绍线性预测数据外推的超分辨距离-多普勒成象方法,并以一片高速数字信号处理(DSP)芯片—TMS320C25为核心设计了一个专用信号处理器,能完成数据外推、加窗和128复数点FFT,实现超分辨二维成象。文中给出了对B-52模型飞机微波暗室转台实测数据的成象结果,并作了比较。 相似文献
123.
材料非线性对复合材料层板损伤的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
许承东 《北京航空航天大学学报》1998,24(5):546-548
根据Hahn-Tsai非线性应力应变关系,用有限元方法对受拉伸载荷作用的含孔复合材料层板损伤演变进行了模拟计算,由非线性有限元方法得到的应力、应变以及最终载荷与以往线性分析方法得到的结果比较表明:考虑材料非线性可以提高计算精度;参数研究表明非线性系数的变化对正交各向异性板的影响较大,而对准各向同性板的影响较少. 相似文献
124.
从线性时不变系统的状态空间模型出发,借助于广义逆矩阵概念和相容线性方程组的最小范数解,从理论上推导了线性时不变系统的完全跟踪控制器方案。 相似文献
125.
Huber方法是一种基于l1/l2联合范数的估计方法,该方法可以实现估计的鲁棒性,同时尽量不损失滤波精度和效率.基于Huber估计的无味卡尔曼滤波虽提高了无味卡尔曼滤波的鲁棒性,但这种方法用统计线性回归模型来近似非线性的观测模型,损失了无味变换的精度.从Huber方法的数学意义出发,对观测信息(观测值或观测噪声)进行重新构造,然后对精确的非线性观测方程进行标准的无味卡尔曼滤波,这种新的基于Huber方法的无味卡尔曼滤波无需对非线性观测方程进行线性近似,在保持鲁棒性的前提下提高了滤波精度.通过一个具有混合高斯分布观测噪声的简明实例,验证了新算法在鲁棒性、滤波精度以及估计一致性方面的优势. 相似文献
126.
针对复杂气流扰动对无人机(UAV)航迹高度控制的影响,对存在复杂气流扰动下的定高控制策略、控制结构和控制器参数优化展开研究,实现高精度高度控制。基于线性自抗扰控制(LADRC)确定总体控制架构,设计扩张状态观测器(ESO)观测估计纵向高度通道和速度通道中存在的总扰动,在控制中引入扰动补偿,减小扰动对系统输出造成的影响。对UAV在飞行过程中存在的大气紊流扰动或离散突风等风干扰分析其功率谱密度,构造考虑风扰动对高度影响、时域响应特性和稳定裕度的综合目标函数,通过粒子群优化算法得到具有高精度、高抗干扰性能的控制器参数,优化中考虑风干扰的功率谱密度分布,减小了控制器参数设计的保守性。通过与常规比例-积分-微分(PID)控制器控制效果进行对比,说明基于线性自抗扰控制器的纵向高度控制的优异性能。 相似文献
激光陀螺的高频机抖使得激光陀螺惯性测量单元(IMU)的测量数据包含较大的随机噪声。传统标定方法通过延长测量时间消除对随机噪声的影响,降低了标定效率。提出了应用自适应前向线性预测(FLP)滤波对激光陀螺IMU的标定数据进行降噪,在较小标定数据量情况下提高系统的标定精度。首先通过四方位正反速率标定试验获得原始标定数据;然后通过自适应FLP滤波器对标定数据进行噪声抑制;最后利用降噪后的数据计算标定参数。试验结果表明,该方法能够有效抑制标定数据中的随机噪声,提高信号的信噪比(SNR),从而在标定数据量较小的情况下得到较高精度的标定参数,提升系统的导航精度。 相似文献
128.
平面叶栅尾流板开孔率对跨声速涡轮叶栅流道影响的数值分析 总被引:2,自引:1,他引:1
跨声速平面叶栅风洞中通常通过尾流板来改善平面叶栅周期性,针对尾流板的设计需求,利用数值模拟的方法,研究了尾流板在15%、30%、50%开孔率下对实验叶栅的影响。数值分析结果表明:叶栅尾缘激波在自由边界上反射后,返回到叶栅通道中,破坏了叶栅通道的周期性;开槽尾流板减少了反射波对叶栅通道的影响,减弱叶栅尾缘激波的反射波强度,在某特定情况下能使反射波变成膨胀波,从而提高了叶栅通道周期性;尾流板开孔率为15%时能极大地改善平面叶栅通道的周期性,相对于开孔率为50%时叶栅的周期性误差降低约16.43%。 相似文献
129.
130.
一种高光谱图像的双压缩感知模型 总被引:1,自引:0,他引:1
高光谱图像因其海量数据性,给存储、传输及后续分析处理带来了挑战。压缩感知理论提供了一种全新的信号采集框架。针对高光谱数据的三维特性,提出一种双压缩感知的采样与重构模型。该模型在采样阶段兼顾高光谱数据的空间和谱间稀疏特性,构造了能同时实现空间和谱间压缩采样的感知矩阵;重构阶段不同于传统的压缩感知重构方法直接重构高光谱数据,而是将高光谱数据分离成端元和丰度分别进行重构,然后利用重构的端元和丰度信息合成高光谱数据。实验结果表明,所提双压缩感知在低采样率下重构精度较三维压缩采样提高了10 dB以上,更为显著的是运算速度提升了3个数量级,同时该方法还便于获得端元和丰度信息。 相似文献