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111.
分布式卫星系统在空间科学领域具有广泛的应用前景,同时也对概念设计阶段的分析工作提出了更高的要求.在分布式卫星系统概念设计阶段,评价不确定性参数对于最终探测效能的影响有着重要的工程应用价值.传统的不确定性分析方法存在解析困难、数值模拟计算效率低且耦合关系表征不明确的缺点.本文结合概念设计阶段不确定性分析的特点和需求,提出一种线性回归近似替代模型,将不确定性参数对于探测效能影响的结果计算降维为一个线性组合系数的求解问题.利用一个空间多点探测物理场分界面任务作为典型事例进行仿真验证,结果表明,相比传统数值模拟方法,本文方法在计算效率上具有明显优势且对关键不确定性参数有一定识别作用. 相似文献
112.
针对复杂气流扰动对无人机(UAV)航迹高度控制的影响,对存在复杂气流扰动下的定高控制策略、控制结构和控制器参数优化展开研究,实现高精度高度控制。基于线性自抗扰控制(LADRC)确定总体控制架构,设计扩张状态观测器(ESO)观测估计纵向高度通道和速度通道中存在的总扰动,在控制中引入扰动补偿,减小扰动对系统输出造成的影响。对UAV在飞行过程中存在的大气紊流扰动或离散突风等风干扰分析其功率谱密度,构造考虑风扰动对高度影响、时域响应特性和稳定裕度的综合目标函数,通过粒子群优化算法得到具有高精度、高抗干扰性能的控制器参数,优化中考虑风干扰的功率谱密度分布,减小了控制器参数设计的保守性。通过与常规比例-积分-微分(PID)控制器控制效果进行对比,说明基于线性自抗扰控制器的纵向高度控制的优异性能。 相似文献
113.
利用遗传算法优化TTCAN网络的时间调度系统矩阵 总被引:1,自引:1,他引:0
引入了遗传算法对时间触发CAN(TTCAN)网络中的时间调度表进行优化。同时,针对问题的特殊性,本文对所引入遗传算法作了进一步改进,以取得更好的性能。最后,本文利用汽车工业的PSA标准消息子集对本方法进行了验证,实验表明,本方法可以有效的减少网络中的抖动问题,取得了满意的效果。 相似文献
114.
低温加注系统是运载火箭发射场地面支持设备的重要组成部分,包括低温介质的储存、运输、供给、控制以及安全等内容。由于低温推进剂本身存在低温沸腾、易挥发的特性,其加注过程十分复杂,为满足新一代运载火箭推进剂精准的加注要求,需要实时准确监测加注过程中贮箱内的液位高度。本文针对火箭地面加注过程的液位信号数据,对其三角波电压和线性波电压的特征进行分析、提取,基于BP(Back Propagation,反向传播)神经网络算法完成对不同加注状态的识别检测,并应用于传感器节数判别,优化了液位计算算法,降低了节数人为干预需求,提高了液位测量准确性。经实验测试验证,该方法可有效识别低温加注状态,识别准确率达到90%以上,用于液位信号处理中可显著提升液位高度计算的准确性。 相似文献
115.
随着无人机应用的快速增长,机场附近和空域已发生了很多重大航空事故和危险征候,无人机的无序飞行对航空运输安全构成了巨大的潜在威胁。以典型轻型无人机和某型商用飞机及其风挡为研究对象,通过有限元仿真方法得到无人机在最严酷姿态下与飞机风挡最薄弱位置碰撞损伤等级及相应的冲击能量区间,以此保守划分损伤严重性等级。在无空中交通指挥干预的情况下无人机与飞机相互独立运动,考虑两机之间的水平最小安全间隔、侧向最小安全间隔以及垂直最小安全间隔的联合约束,通过蒙特卡洛仿真得到无人机与飞机的碰撞概率,并确定碰撞可能性等级。基于损伤严重性等级和碰撞可能性等级的不同组合形成无人机与飞机风挡碰撞的较为保守的定性风险矩阵。研究结果总体表明:在120 m飞行高度下,两机距离超过3 600 m且在典型的俯仰角和航向角工况下发生碰撞风险及其损伤程度较小,否则发生碰撞风险较大且损伤程度较严重。研究结果为无人机的规范性设计制造、局方对无人机运行管控的政策制定以及无人机与载人飞机在同一空域运行的风险评估提供理论依据和实践参考。 相似文献
116.
激光陀螺的高频机抖使得激光陀螺惯性测量单元(IMU)的测量数据包含较大的随机噪声。传统标定方法通过延长测量时间消除对随机噪声的影响,降低了标定效率。提出了应用自适应前向线性预测(FLP)滤波对激光陀螺IMU的标定数据进行降噪,在较小标定数据量情况下提高系统的标定精度。首先通过四方位正反速率标定试验获得原始标定数据;然后通过自适应FLP滤波器对标定数据进行噪声抑制;最后利用降噪后的数据计算标定参数。试验结果表明,该方法能够有效抑制标定数据中的随机噪声,提高信号的信噪比(SNR),从而在标定数据量较小的情况下得到较高精度的标定参数,提升系统的导航精度。 相似文献
118.
119.
120.
一种高光谱图像的双压缩感知模型 总被引:1,自引:0,他引:1
高光谱图像因其海量数据性,给存储、传输及后续分析处理带来了挑战。压缩感知理论提供了一种全新的信号采集框架。针对高光谱数据的三维特性,提出一种双压缩感知的采样与重构模型。该模型在采样阶段兼顾高光谱数据的空间和谱间稀疏特性,构造了能同时实现空间和谱间压缩采样的感知矩阵;重构阶段不同于传统的压缩感知重构方法直接重构高光谱数据,而是将高光谱数据分离成端元和丰度分别进行重构,然后利用重构的端元和丰度信息合成高光谱数据。实验结果表明,所提双压缩感知在低采样率下重构精度较三维压缩采样提高了10 dB以上,更为显著的是运算速度提升了3个数量级,同时该方法还便于获得端元和丰度信息。 相似文献