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351.
设备时延校准误差是卫星导航系统中伪码测距实现双向时间同步的重要误差因素,其精确校准是实现时间同步的关键技术。针对设备时延问题展开研究,提出了一种物理含义清晰、易于测量的设备时延的新定义。设计实现了一种双向时间同步系统的设备时延校准方案,基于时间同步站硬件平台验证了设备时延校准的有效性,试验结果表明时延校准的精度与准确度达到了亚纳秒量级。 相似文献
352.
对不同重力条件下常压饱和水中单气泡池沸腾现象的气泡生长过程及传热特性进行了数值模拟. 采用简化的润滑流模型计算生长气泡底部微液膜的贡献, 而其他宏观区域的气液两相介质则用连续界面模型统一处理. 气液界面形状和加热面上接触线的运动分别采用Level Set方法和固定的表观接触角来近似刻画. 计算结果表明, 气泡生长过程中, 当量直径近似与生长时间的1/3~1/2次方成正比, 重力对相关趋势的影响不大, 但强烈影响着气泡脱落直径和生长时间, 其中脱落直径反比于重力的1/3次方, 生长时间反比于重力的4/5次方. 在固定的核化点数密度条件下, 加热面平均热流密度近似与壁面过热度的3/2次方成正比, 该趋势并不随重力的减弱而改变. 相似文献
353.
深空伪码测距系统中复合码的选择影响到系统的无模糊距离、测距精度、捕获时间和硬件实现方法. 针对深空伪码测距系统中常用的测距码进行仿真、分析、比较与研究, 包括复合码的频谱特性、周期、直流分量、码钟衰减、捕获时间和测距抖动误差等. 利用同相相关系数和非同相相关系数的信号空间图分析复合码的捕获时间性能; 采用同相中相积分环作为码跟踪环, 利用其线性环路模型分析测距系统的抖动误差性能; 进而分析半正弦成型和方波成型对系统的捕获时间和测距抖动误差的影响. 通过研究和分析认为, 在深空测控测距中, 一种比较适用的测距方式是选择T4B作为伪码测距系统的测距码, 基于DDS原理产生任意码片移位的伪码序列, 采用半正弦成型调制方式和半正弦匹 配滤波接收技术, 利用同相中相积分环进行伪码的跟踪. 相似文献
354.
双模态超燃冲压发动机由于压力扰动可能发生不起动现象,造成推力严重下降,对飞行稳定性与飞行安全具有很强的破坏性.不起动初始阶段主要受到激波与边界层相互作用引起的流动分离影响,希望通过控制分离达到改善流动的目的.采用5阶特征型WENO(weighted essentially non-oscillator)格式与3阶TVD(total variation diminishing)型Runge-Kutta(R-K)格式的高精度数值方法,求解三维Navier-Stokes(N-S)方程,研究与分析了凸起物和被动吹吸两种被动控制方法对激波与边界层相互作用导致的高超声速流动分离现象的控制效果.结果表明:凸起物通过诱导流向涡形成,改变空间压力分布,减弱二次分离,影响分离结构;吹吸方式的被动控制技术通过平衡分离区与再附区之间的高低压差,降低逆压梯度,使压力分布与分离区域发生改变. 相似文献
355.
为提高大型可展开天线的指向控制精度,并适应喷气卸载等在轨工况,基于Craig-Bampton法建立了表征柔性天线指向的动力学模型,在此基础上提出了一种采用信标的大天线指向控制方法.该方法先基于卡尔曼滤波,对大天线的振动状态进行检测,若天线未出现明显振动,则通过信标敏感器修正天线指向偏差,同时引入星本体姿态敏感器以保证稳定性;若天线振动超过阈值,则仅引入星本体敏感器以衰减振动,直至天线未出现明显振动.最后利用瑟拉亚(Thuraya)卫星的在轨实测热变形数据进行了仿真验证.结果表明,在未受到喷气扰动时,大天线指向精度优于±0.02°,在受到喷气扰动后,系统可正确检测并切换跟踪输入.这说明,该指向控制方法在保证稳定性的同时,可以有效修正大天线指向偏差,并能适应在轨位保、卸载喷气工况. 相似文献
356.
357.
通过开展针对不同类型目标的雷达测距试验,得出雷达测距误差的一组数据。对其进行分析比较,总结出对于不同类型目标的雷达测距偏差产生的规律,给出了偏差的大致数量范围。 相似文献
358.
在L型阵列下,基于稀疏重构提出一种可实现自动角度配对的二维波达方向估计方法。首先,根据两均匀线阵接收数据的互相关矩阵构建二维稀疏线性模型;然后,通过数学变换将该二维模型转换为联合稀疏重构模型之内,通过联合稀疏重构算法分别单独获得信源方位角和俯仰角的粗略估计,并将此信息融入二维稀疏线性模型,大大减少了模型中原子个数,达到降低计算复杂度的目的;其次,从理论上分析了新方法可分辨的信源个数和计算复杂度;最后,通过一系列计算机仿真将新方法与其它子空间类二维波达方位估计方法进行比较,表明了新方法在估计精度上的优越性。 相似文献
359.
360.
《中国航空学报》2021,34(9):47-59
The aircraft system has recently gained its reputation as a reliable and efficient tool for sensing and parsing aerial scenes. However, accurate and fast semantic segmentation of high-resolution aerial images for remote sensing applications is still facing three challenges: the requirements for limited processing resources and low-latency operations based on aerial platforms, the balance between high accuracy and real-time efficiency for model performance, and the confusing objects with large intra-class variations and small inter-class differences in high-resolution aerial images. To address these issues, a lightweight and dual-path deep convolutional architecture, namely Aerial Bilateral Segmentation Network (Aerial-BiSeNet), is proposed to perform real-time segmentation on high-resolution aerial images with favorable accuracy. Specifically, inspired by the receptive field concept in human visual systems, Receptive Field Module (RFM) is proposed to encode rich multi-scale contextual information. Based on channel attention mechanism, two novel modules, called Feature Attention Module (FAM) and Channel Attention based Feature Fusion Module (CAFFM) respectively, are proposed to refine and combine features effectively to boost the model performance. Aerial-BiSeNet is evaluated on the Potsdam and Vaihingen datasets, where leading performance is reported compared with other state-of-the-art models, in terms of both accuracy and efficiency. 相似文献