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391.
面向基于全球导航卫星系统的铁路列车定位实施欺骗干扰的主动检测,在卫星定位解算层次,运用深度学习建模学习方法的优势,提出一种基于变分贝叶斯高斯混合模型-深度卷积神经网络(variational Bayesian Gaussian mixture model-deep convolutional neural network, VBGMM-DCNN)的列车卫星定位欺骗干扰检测方法。该方法首先提取能够充分体现欺骗干扰对定位解算过程作用影响的卫星观测特征参数,构建干扰检测特征矢量;然后,采用VBGMM模型拟合经过预处理的特征向量的概率分布,得到二维概率密度图;最后,将概率密度图用于DCNN模型实施欺骗干扰的检测决策。结合现场实验所得运行场景数据,利用实验室搭建的欺骗干扰测试环境实施了干扰注入测试与检验,结果表明,欺骗干扰检测性能随着DCNN网络深度的增加而提升,相对于常规有监督决策方法F1值最高提升44.68%。基于VBGMM-DCNN的欺骗干扰检测能够适应测试验证中运用的列车运行特征及定位观测条件,所达到的检测性能优于对比算法。 相似文献
392.
针对多四旋翼无人机编队队形保持不变情况下的航迹优化问题,在飞行过程中以图论方法为基础将四旋翼无人机编队看作一个虚拟刚体,将编队中的跟随无人机看作领航四旋翼无人机的约束来处理,优化过程中仅考虑领航四旋翼无人机的最大转弯半径约束、队形变换时间约束及转换而来的约束,并将编队飞行所需能量最小作为优化目标,求解多四旋翼无人机编队定时到达目标的航迹优化问题,然后基于Gauss伪谱法对领航四旋翼无人机进行航迹优化,将其转化成一个非线性规划问题。仿真结果表明,利用本文提出的算法可以获得一条平滑飞行航迹,满足定时到达目的地约束、多无人机性能约束和环境约束要求;所获得的航迹能安全绕过障碍物,提高了无人机编队的生存能力,有一定的工程应用价值。 相似文献
393.
针对非匹配包线下固定翼无人机(UAV)拖曳式空基回收过程中的浮标轨迹稳定问题,提出一种盘旋拖曳系统运动规划方法,通过实时协调母机运动和缆绳收放从而实现浮标拖曳轨道精准稳定。首先,构建气流扰动下考虑缆绳弹性和收放特性的母机-缆绳-浮标组合体多体动力学模型。继而,综合考虑拖曳系统动力学约束和母机飞行能力、缆绳收放能力等物理约束,分别建立基于母机运动和基于母机运动-缆绳收放协调的盘旋拖曳系统运动规划最优控制模型。随后,采用hp自适应Radau伪谱法将所建最优控制模型转化为非线性规划问题,并通过SNOPT求解器解算。最终,通过平静大气下母机运动规划、常值风扰下母机运动规划和常值风扰下母机运动-缆绳收放协调运动规划等典型场景下的仿真实验对比分析表明,本方法可实现一定气流扰动和拖曳系统物理约束下浮标拖曳轨道精准稳定。 相似文献
394.
395.
雷达信号的多径效应导致基于瞬时线性混合模型的盲源分离算法不再适用。为此,提出了一种基于FastICA的复非高斯信号盲源提取方法。该方法将混合系统建模为卷积线性混合模型,使得信号模型中不需要将每个多径信号都看作一个独立的源信号,既节约了接收通道数量,又降低了盲源分离过程的复杂度,利用待提取信号的非高斯性实现高斯背景下复非高斯信源的提取。实验结果表明:在信干比为-30 dB时,所提方法能够快速、有效地处理卷积线性混合模型下复非高斯信源的提取问题,为该场景下的微弱信号提取提供了一种新的方法。 相似文献
396.
为了在可接受时长内获得高空螺旋桨气动方案的最优解,提出一种基于贝叶斯优化框架的高空螺旋桨气动外形优化设计方法。该方法以拉丁超立方抽样获取螺旋桨气动外形参数的初始样本点,建立以该参数为输入、数值模拟获取螺旋桨气动性能为输出的初代高斯过程模型;以遗传算法和三种并行加点准则构成的子优化获取新样本点,求取新样本点的气动性能,并更新样本数据和高斯过程模型。该方法可以使新样本点快速向最优解附近集中,从而提高最优解附近的模型近似精度。为验证模拟方法,加工了某高空螺旋桨进行地面试验。与模拟结果相比,试验推力平均误差2.34%、扭矩平均误差3.33%。以课题组自研的6个低雷诺数翼型为基础,使用该方法对某高空太阳能无人机螺旋桨进行优化设计,优化结果显示:螺旋桨在设计点推力提高9.24%、效率提高8.13%。研究结果表明,该方法对高空螺旋桨优化设计及相关工程应用具有较强的参考价值。 相似文献
397.
针对由仅测角信息确定卫星轨道的问题,建模为求解相应适应度函数零点的一类方法,分析了求解该问题的高斯-牛顿迭代法中涉及的观测时间步长、动力学方程求解步长和迭代格式步长三者之间的区别与联系。针对一般精定轨方法由于适应度函数高度非线性而难以构造有效迭代格式的问题,提出了初定轨与精定轨方法结合的定轨方法,并在理论上分析了该方法的可行性。通过数值实验验证了所提求解方法的准确性、有效性和高效性。 相似文献
398.
在线准确定量诊断飞行器结构疲劳裂纹损伤对于保证结构安全、降低维护费用具有重要意义,为了提升复杂服役条件环境下结构损伤定量化诊断的可靠性,本文提出了一种导波-高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)蒙特卡罗迁移度量的损伤定量化诊断方法。首先建立表征结构不同状态下导波特征概率分布的GMM,再通过大数据随机采样的蒙特卡罗方法计算监测状态GMM相对于基准GMM的迁移距离,该方法在避免了复杂积分计算的同时,能够更准确地计算GMM的迁移距离,实现复杂服役条件下损伤扩展的准确定量化追踪诊断。选取重要飞行器耳片连接结构进行了孔边裂纹监测,有效实现了裂纹定量化监测,结果表明,相比传统的最小匹配迁移距离计算方法,本文提出的方法使裂纹定量化精度提高了29%。 相似文献
399.