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961.
962.
Log-MAP算法实现Turbo译码时,要用查表等方法进行修正项的近似计算。用误差传播理论推导出Log-MAP算法大规模集成电路实现时状态度量和对数似然值等的精度要求,明确了量化方案,并由此得出计算修正项所需要的精度由信道接收值量化精度决定。理论上解释了信道接收值量化间隔为0.25时,8级查表就可以满足译码精度要求;也解释了高信噪比条件下,由于量化误差的传播,修正项可以忽略不计,此时Max-Log-MAP算法与Log-MAP算法一样,也是最优译码算法。根据推导出的对修正项精度的要求,结合修正项函数值分布特点,提出用6级非均匀查表计算修正项的方法。该方法能达到16级查表精度,在实现上比8级均匀查表简单。计算机仿真证明了上述结论。 相似文献
963.
964.
提出了一种基于BP神经网络的零件分类方法。通过200个典型零件样本对神经网络进行训练和测试,证明该基于BP神经网络的零件分类成组系统可实现零件的准确分类成组。 相似文献
965.
966.
《中国航空学报》2020,33(12):3369-3379
The Least Squares Residual (LSR) algorithm is commonly used in the Receiver Autonomous Integrity Monitoring (RAIM). However, LSR algorithm presents high Missed Detection Risk (MDR) caused by a large-slope faulty satellite and high False Alert Risk (FAR) caused by a small-slope faulty satellite. In this paper, the LSR algorithm is improved to reduce the MDR for a large-slope faulty satellite and the FAR for a small-slope faulty satellite. Based on the analysis of the vertical critical slope, the optimal decentralized factor is defined and the optimal test statistic is conceived, which can minimize the FAR with the premise that the MDR does not exceed its allowable value of all three directions. To construct a new test statistic approximating to the optimal test statistic, the Optimal Decentralized Factor weighted LSR (ODF-LSR) algorithm is proposed. The new test statistic maintains the sum of pseudo-range residual squares, but the specific pseudo-range residual is weighted with a parameter related to the optimal decentralized factor. The new test statistic has the same decentralized parameter with the optimal test statistic when single faulty satellite exists, and the difference between the expectation of the new test statistic and the optimal test statistic is the minimum when no faulty satellite exists. The performance of the ODF-LSR algorithm is demonstrated by simulation experiments. 相似文献
967.
968.
To reasonably implement the reliability analysis and describe the significance of influencing parameters for the multi-failure modes of turbine blisk, advanced multiple response surface method(AMRSM) was proposed for multi-failure mode sensitivity analysis for reliability. The mathematical model of AMRSM was established and the basic principle of multi-failure mode sensitivity analysis for reliability with AMRSM was given. The important parameters of turbine blisk failures are obtained by the multi-failure mode sensitivity analysis of turbine blisk. Through the reliability sensitivity analyses of multiple failure modes(deformation, stress and strain) with the proposed method considering fluid–thermal–solid interaction, it is shown that the comprehensive reliability of turbine blisk is 0.9931 when the allowable deformation, stress and strain are3.7*10~(-3)m, 1.0023*10~9 Pa and 1.05*10~(-2)m/m, respectively; the main impact factors of turbine blisk failure are gas velocity, gas temperature and rotational speed. As demonstrated in the comparison of methods(Monte Carlo(MC) method, traditional response surface method(RSM), multiple response surface method(MRSM) and AMRSM), the proposed AMRSM improves computational efficiency with acceptable computational accuracy. The efforts of this study provide the AMRSM with high precision and efficiency for multi-failure mode reliability analysis, and offer a useful insight for the reliability optimization design of multi-failure mode structure. 相似文献
969.
目标机动轨迹预测是空战态势感知和目标威胁评估的重要前提。针对传统目标机动轨迹预测模型复杂度大、预测精度低等问题,结合目标机动轨迹时间序列的混沌特性,提出一种基于相空间重构理论和Volterra泛函级数的目标机动轨迹预测模型。该模型首先采用0-1检测法验证了目标机动轨迹时间序列具有混沌特性;其次,利用C-C法确定嵌入维数和时间延迟,对目标机动轨迹时间序列进行了相空间重构;然后,引入Volterra泛函级数预测模型,为了克服高阶Volterra核函数求解复杂的难题,提出一种混沌变异自适应粒子群算法,构建一种基于改进粒子群算法辨识的Volterra级数预测模型,并将其应用于目标机动轨迹预测;最后,将所提算法与卡尔曼滤波算法以及机器学习算法进行单步和多步预测对比,同时将改进粒子群算法与其他智能算法进行性能比较。仿真结果表明:所提预测模型具有良好的单步和多步预测性能,改进的粒子群算法具有参数辨识精度高、收敛速度快的优点。 相似文献
970.
针对农用无人机超低空表型遥感和喷药精准悬停易受地效扰动问题,提出了一种自适应ADRC姿态控制器。首先设计了基于ADRC的姿态控制器,结合四旋翼无人机平台在0.9~1.1、1.1~1.3、1.4~1.6、2.0~2.4、2.5~2.9、3.3~3.6 m/s侧向水平风、0.9~1.1 m/s (11°)、1.1~1.3 m/s (13°)、1.4~1.6 m/s (18°)、1.8~2.0 m/s (18°)、2.1~2.5 m/s (18°)前俯向风和侧俯向风下进行干扰的预测和控制量的补偿实验。实验结果显示使用ADRC姿态控制器后无人机抗风性能有较大提升。然而在存在初始误差时,ADRC固定带宽无法满足要求,进一步设计了自适应ADRC姿态控制器(ILC-ADRC)。通过迭代学习控制在线优化自抗扰控制器带宽,实现了不同增益观测器的自适应整定。实验结合四旋翼无人机平台分别进行了机头实际方向与期望方向偏离55°、90°、180°,水平风速1.1~1.3、1.4~1.6、2.0~2.4、2.5~2.9 m/s下使用ADRC和ILC-ADRC的对比。实验结果显示采用ILC-ADRC姿态控制器,在150次控制周期内,偏航角误差均在-15°~15°之间,满足四旋翼无人机偏航角控制精度要求,同时调节时间分别缩短了40%,16.67%,12.5%,53.33%,10.34%,13.95%,27.27%,58.66%,11.86%。 相似文献