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971.
基于作战能力的飞机生存力模型及其综合权衡 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有模型在计算飞机主动自主防御下的生存力时存在不足,提出了一种新的飞机生存力计算模型.从攻防结合的角度分析了飞机-威胁-生存力-作战能力之间的相互联系,建立了包含作战能力的生存力计算模型,用算例验证了该模型的正确性和合理性.引入权重表示具体作战任务中对生存力和作战能力的不同需求,以武器投射距离为控制变量,采用逼近理想解的排序方法(TOPSIS,Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)对生存力-作战能力进行了多属性决策.结果表明:在一定的生存力和作战能力需求下,存在最佳的武器投射距离,该距离随生存力需求的不同而变化.此方法可用来指导实际作战计划的制定. 相似文献
972.
分析了X射线脉冲星导航原理,发现脉冲星的位置和脉冲到达时间(Time of Arrival,TOA)的测量误差直接影响导航精度.为优选导航脉冲星组合,在误差协方差分析的基础上,提出了一种导航脉冲星组合优选方法.该方法分别定义了优选指标位置精度因子(Positioning Dilution of Precision,PDOP)和脉冲星优选指标(Pulsars Select Criteria,PSC),不仅考虑了脉冲星空间位置分布,还考虑了测量噪声差异对导航误差的影响.最后以25颗信号品质较好的脉冲星为例,仿真验证了所提方法的有效性. 相似文献
973.
机器人的空间位姿误差分析方法 总被引:1,自引:1,他引:1
采用了五参数模型作为机器人的运动学模型,根据相邻构件间的误差传递关系,应用位姿建模矩阵法建立了机器人的位姿误差模型,并编制了基于C++的位姿误差分析软件.利用所编制的误差分析软件,针对一6-DOF空间摄像机器人具体实例,计算分析了参数变化对机器人的末端位姿误差的影响规律,并绘制了该机器人的等误差曲线图.通过所建立的五参数误差模型和分析软件,可以直观地了解机器人机构的误差分布情况,便于合理地使用机器人或进行机器人机构误差的校正.研究结果为机器人的误差补偿提供了依据. 相似文献
974.
余度捷联惯导系统连续自动标定技术 总被引:1,自引:0,他引:1
以余度捷联惯导系统为研究对象,提出了一种新的连续自动标定技术.从惯导系统误差模型出发,推导了这种连续自动标定技术的原理方程,指出在特殊旋转路径下由系统导航解算输出的速度误差将包含惯性器件误差的相关信息.依据惯性器件误差逐级分离的观点,设计了标定旋转路径.在设计的转台连续旋转轨迹下,利用卡尔曼滤波器可以获得全部常值误差项的精确估计.通过构建余度捷联系统标定仿真平台验证了这种技术的有效性.仿真结果表明,与传统的多位置翻滚标定方法相比,该技术标定精度高,操作简单易行,具有较好的工程应用价值. 相似文献
975.
已知初始匹配对的图像四元松弛匹配算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了已知初始匹配对的四元松弛匹配算法,该算法以向量旋转角的旋转和缩放不变性特征作为匹配对的优化准则,首先计算向量旋转角度差值,然后通过构造支持度函数和剔除策略选出最优匹配对.在初始错误匹配比例较高和游动误差较大的情况下能够实现正确匹配.通过大量图像实验证明,该算法在匹配速度和正确率上优于桑农松弛匹配算法. 相似文献
976.
基于频偏校正的频率估计算法误差分析 总被引:1,自引:1,他引:1
介绍了基于频偏校正的频率估计算法原理,给出了算法在高斯白噪声背景下进行复正弦信号频率估计的标准差计算公式.在采样点数为N的情况下,对m的取值进行优化,得到当m取最接近N/3的整数时,算法的标准差达到最小值.Monte Carlo仿真试验结果表明:m取最接近N/3的整数时,频偏校正算法的标准差小于比值法(加汉宁窗)和相位差法,且在偏离FFT(Fast Fourier Transforms)离散谱线的频率变化范围内比较平缓.当信噪比较大时,优化取值后的算法标准差比m取最接近N/2的整数时小,且更加逼近克拉美-劳下限. 相似文献
977.
应用进化策略和微分修正法建立了一套多约束、多目标条件下的月球软着陆轨道设计方法. 根据中国发射场和火箭运载的实际情况, 给出了软着陆轨道需要满足的过程约束及终端条件, 提出了利用进化策略进行轨道初步设计,通过微分修正法对初步设计结果进行修正的软着陆轨道设计思路, 并采用STK进行了仿真和结果验算. 分析表明, 基于进化策略的初步设计能够为微分修正提供良好的初值, 保证了其收敛性. STK仿真结果验证了设计思路的有效性及结果的正确性. 本文提出的方法能够为月球软着陆轨道设计提供参考. 相似文献
978.
纠错输出编码(ECOC)作为分解框架,将多类分类问题转化为二类分类问题,是解决多类分类问题的有效手段。为了提高ECOC的泛化性能,对ECOC基分类器的设计问题进行了研究。解决这一问题的关键是对ECOC的泛化性能进行估计。留一(LOO)误差作为泛化性能的无偏估计,研究了ECOC留一误差界的估计问题。先给出了ECOC留一误差的定义,基于此定义,再给出了基分类器为支持向量机(SVM),解码方法为线性损失函数解码时,ECOC留一误差的上界和下界。在人工数据集和UCI数据集上的实验表明,ECOC留一误差的上界可以指导基分类器的参数选择,通过基分类器设计可以提高ECOC的泛化性能。此外,ECOC的训练误差可以作为ECOC留一误差的下界,对ECOC留一误差下界的研究可以作为未来的研究方向。 相似文献
979.