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51.
针对微小型无人机光电吊舱对光轴稳定与目标跟踪的需求,研究了一种基于载体姿态测量的光学平台稳定技术.该技术利用吊舱基座上的速率陀螺测量机体三轴姿态运动,通过控制光学平台的俯仰和偏航两通道伺服系统实现对光轴的惯性空间稳定.该系统使用步进电机来当执行机构,根据步进电机的特性,可以推导得到控制量与转速的关系,由此省去了在一般捷联稳定技术中的微分测速环节,得出了一种新的基于前馈控制的不变性原理.设计了解耦指令分配算法,将一个两轴耦合系统,转换为两个独立的单轴系统.在单轴控制中,分别设计了比例控制及比例积分控制算法实现对光轴的稳定控制和跟踪.最后通过在Matlab/Simulink环境下的仿真,以及实际的摇摆台试验,证明了基于载体姿态测量的稳定技术能够实现微小型无人机光电吊舱的光轴稳定. 相似文献
52.
随着空间通信技术的发展,卫星节点的增多,以及容延迟容中断通信需求的不断提高,空间DTN (DelayTolerant Network,容延迟网络)环境中各通信节点间的路由技术日益重要,相继出现了多种适用于DTN的路由技术.基于空间DTN的结构与特点,对CGR(Contact Graph Routing,接触图路由)算法以及基于编码的路由算法进行了分析比较,然后针对空间DTN中CGR算法的缺点和不足,研究提出了基于NC(Network Coding,网络编码)的空间DTN中的CGR改进算法(NC-CGR),并通过仿真实验平台对算法性能进行了分析评估.仿真结果表明,相比于CGR算法,NC-CGR算法在链路传输时延、传输包裹数目、中继缓存大小、链路丢包率等不同条件下的适应性方面均表现出较大优势,更适用于具有复杂拓扑、带宽受限、高动态特性的空间DTN环境. 相似文献
53.
54.
基于全信息的正态分布型数据的线性回归分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对正态的分布型符号数据,提出一种新的线性回归分析方法.以体现正态的分布型数据的全部原始信息为出发点,给出正态的分布型变量的一阶矩、二阶原点矩、二阶混合原点矩的定义和计算原则.在此基础上,定义针对正态的分布型数据的线性回归模型以及残差信息的平方和,推导最小二乘回归系数.仿真实验证明了该方法所得回归模型在解释能力和预测能力上的有效性以及相对于"中心法"的优越性.给出的正态分布型变量数字特征的定义和计算原则为将其他经典的多元统计方法推广到分布型数据奠定了基础. 相似文献
55.
本文对狭义相对论同时性的相对性观点进行了分析,并提出狭义相对论在同时性的相对性问题的分析上有逻辑上的错误。关于同时性问题,文中提出了一个不同于相对论的观点,并与相对论的观点进行了比较。自1887年沃依格特(Voigt)给出了洛伦兹变换式,该变换式在近代物理学上起着重要作用,相对论在数学上就是以该变换式为基础的。但是,100多年来还无人对它作出物理解释,本文对洛伦兹变换式作出了明确的物理解释,并得出了在同一惯性参考系内,与一个事件相联系的静止点与运动点之间以洛伦兹变换式相联系的重要结论。它与相对论将洛伦兹变换作为两个作相对运动的惯性坐标系间事件的坐标变换式有重大区别。 相似文献
56.
57.
一种面向对象的Petri网 总被引:10,自引:0,他引:10
柔性制造系统属于离散事件动态系统,具有实时、并发、异步等特性,由于Petri网模型的图形表述和数学描述,使它既可以采用数学分析,又可以通过图形形象地表述出离散动态系统,故广泛应用于制造过程动态行为建模与分析。而面向对象建模与设计是一种围绕真实世界的概念来组织模型的全新的思考问题方式,面向对象的模型能帮助对问题的理解,有助于同领域专家通讯交流。本文在Petri网基础上,引入面向对象技术,提出了一种面向对象Petri网(OPN)模型,并以企业中的一项生产活动——二次电源生产过程为实例,建立了描述这一活动系统的完整的OPN模型,真实地反映了系统的动态特性,从而为制造过程建模和分析提供了一个更为有效的工具 相似文献
58.
为了解决高动态下对GPS信号快速捕获的问题,提出了改进的部分匹配滤波(PMF)和快速傅里叶变换(FFT)相结合的粗捕方法,对其原理和结构进行了分析,并针对其引起的扇贝损失和捕获性能不高的问题,对传统PMF+FFT方法进行加窗处理;考虑到高动态下基于扩展卡尔曼跟踪的方法对捕获后参数的精度要求很高,因此在粗捕的基础上提出了基于线性调频Z变换(CZT)算法的精捕方法,并在GPS信号理论模型和模拟高动态轨迹的基础上,实现了高动态GPS数字中频信号的生成,为进一步加快捕获速度,对于冷启动时提出了一种组合码相关的卫星快速盲搜方法;最后通过MATLAB进行系统仿真实验,验证了所提出的高动态GPS信号粗捕和精捕算法能在加速度为100 g的高动态环境下有约10 Hz的捕获精度。 相似文献
59.
60.
本文讨论了在无替换定效截尾试验方案下,当产品寿命为双参数指数分布时,尺度参数(失效率)久的经验Bayes(简记EB)估计问题及其收敛速度。设在给定λ,μ下,产品寿命T服从双参数指数分布,其概率密度为 受试产品有n个,试验中前r个产品依次出现的失效时间为t_(1)≤t_(2)≤……≤t_(r)。令 则(x,y)为(μ,λ)的充分统计量。记(x,y)的联合边缘密度为f(x,y),若取二次损失函数,则λ的Bayes点估计为 利用密度函数及其偏导数的核估计,构造出λ的EB估计为 φ_(1n)(x,y)与φ_(1m)(x,y)的Bayes风险分别为 在一定的正则性条件下,我们证明了 这表明,λ的EB估计的收敛速度q可任意接近于1/2。 相似文献