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131.
介绍了LDPC码的编译码原理,建立了一种应用LDPC码的联合信源信道编码图像传输系统结构,对其性能进行了分析,并给出了LDPC码在联合信源信道编码中应用的进一步研究方向。 相似文献
132.
133.
郭磊 《民用飞机设计与研究》2021,(2):62-66
民用飞机进行可靠的空地、空空通信,对飞行安全尤为重要。甚高频(very high frequency,简称VHF)通信系统是目前应用最为广泛的航空通信方式,VHF通信系统通过与机上音频系统交联实现飞机与外部的语音通信,通过与机上数据链系统交联实现飞机与地面的数据链通信。如何确保民用飞机VHF通信系统可靠、稳定地工作,一直是型号设计和适航部门关注的重点,也是型号设计的难点。首先从VHF通信系统的功能定义出发,提出了VHF通信系统的设计方案,进而提出了VHF通信系统的性能要求,最后重点阐述了VHF通信系统的机上设计要求以及系统功能验证过程,对型号设计和工程排故具有指导意义。 相似文献
134.
针对核磁共振陀螺中采用相位检测方案时可能引起额外频率误差的问题,提出了通过控制电子顺磁共振失谐量及静磁场扰动来抑制额外频率误差的方案。基于Bloch方程,推导了惰性气体原子系综输出频率的表达式,并将相位检测的过程包含在内。建立了考虑相位检测误差的核磁共振陀螺频率误差方程,给出了相位检测引入的额外频率误差表达式并进行了数值仿真。仿真结果表明,通过设定合适的共振失谐量,其额外频率误差至少可以抑制1个数量级,而通过精确地抑制静磁场的一阶及二阶扰动,可以进一步抑制1~3个数量级,将额外频率误差降低到nHz量级。 相似文献
135.
为提升高动态低信噪比环境下卫星导航信号的捕获性能,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(FrFT)及部分匹配滤波(PMF)的捕获方法。在该方法中,接收机首先利用PMF对接收信号做分段相干积分,随后借助快速傅里叶变换(FFT)对分段积分结果做离散快速FrFT,最后通过检测FrFT输出的峰值完成信号的捕获。由于具有多普勒频率变化率的卫星导航信号在FrFT后呈现能量聚焦特性,所提方法能够显著提高信号的长时间相干积分增益。同时对所提算法的捕获概率、平均捕获时间以及算法复杂度等性能指标进行了理论分析及计算机仿真验证。仿真表明,与传统的PMF-FFT方法相比,所提方法能够通过延长相干积分时间的方式有效提升高动态低信噪比卫星导航信号的捕获概率、降低捕获时间。 相似文献
136.
137.
光纤陀螺的标度因数与光纤环的长度、直径及光源的平均波长有关。在温度条件下,光纤环的长度、直径及光源的平均波长均会发生变化,进而导致光纤陀螺在高低温下的标度因数不同,影响温度环境下的光纤陀螺标度因数的重复性。提出了一种基于光纤陀螺波长控制的标度因数温度性能提高方法,该方法在光源驱动电路的桥式回路中增加了铂电阻组件,从而可自动调节光纤陀螺光源的管芯温度,进而控制光源平均波长的变化,以抵消光纤环有效面积因温度变化而对标度因数产生的影响,提高温度环境下光纤陀螺的标度因数重复性。试验表明,该方法将未补偿情况下光纤陀螺全温范围内的标度因数重复性(1σ)由271×10-6~280×10-6减小到了32.5×10-6~43.5×10-6,标度因数重复性误差减小了84%~88%,并验证了该方法的有效性。 相似文献
138.
针对X射线脉冲星导航系统(XNAV)中过程噪声统计特性难以准确获取,对其不当假设导致滤波器估计性能不佳的问题,提出基于自适应差分卡尔曼滤波器(ADDF)的多信息融合算法。为了降低导航误差,在传统脉冲星计时观测的基础上,增加恒星星光仰角及两个时刻间的相位增量观测量,共同增强XNAV。首先,分别建立计时观测模型、相位增量模型及星光仰角模型;然后将多信息测量模型集成到卫星轨道动力学方程中,以建立ADDF滤波模型;最后对所提方法进行仿真验证。实验结果表明,在相同的初始状态和初始噪声误差条件下,与传统X射线脉冲星导航算法相比,多信息融合算法能将导航位置估计精度提高70%以上,位置估计误差降低到 200 m 左右,速度估计精度提高40%以上,且ADDF性能优于无迹卡尔曼滤波器。 相似文献
139.
通过对战术导弹中小型固体发动机具体发展需求的分析,明确了高能化、轻质化、可控化和低易损4个主要的中小型固体发动机发展方向。可以从提高推进剂黏合剂密度和燃烧室工作压强来实现高能化;采用轻质高性能金属壳体、纤维缠绕复合材料壳体以及提高绝热层性能以实现轻质化;可控化需要在高功率密度的驱动装置、高精度的控制算法等方面获得突破和支撑;低易损则可以从钝感推进剂、主动扩稳、防护材料等途径开展工作。通过对这4个技术方向上国内外研究现状和发展趋势进行梳理,明确提出未来研究需要突破推进剂和热防护原材料、新型装药工艺、可调燃气阀门、压力闭环控制和有效扩稳等关键技术,加速工程化进程,为我国战术导弹的跨越式发展提供支撑。 相似文献
140.
非平衡学习吸引了许多研究者的关注。一般情况下,少数类是更值得关注的,并且其误分类代价要远高于多数类。由于非平衡数据分布的非均衡性,标准的分类算法将难以适用。为了解决非平衡数据分类问题,给出了基于欠采样的零阶优化算法。首先,为了降低数据非平衡分布的影响,针对不同非平衡比的数据集给出了不同的两种采样策略。然后,采用了一种引入间隔均值项的支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型进行分类,并使用带有方差减小的零阶随机梯度下降算法进行求解,提高了算法的精度。在非平衡数据上进行了对比实验,实验证明提出的方法有效提高了非平衡数据的分类效果。 相似文献