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381.
目前常用的零陷展宽算法都可以归纳到协方差矩阵锥化(CMT)的范畴,按常规计算方式,CMT法的运算量为O(M 3)。文章首先通过对CMT法中的锥化矩阵进行特征值分解,提出了一种递推实现的零陷展宽算法,将运算量降为O(JM 2) (J为锥化矩阵的秩);将该递推方法与对角加载算法结合,大大提高了算法的鲁棒性;最后针对几种常用的锥化矩阵进行了分析,确定了Mailloux算法中虚拟干扰源的选取原则,对MZ算法的锥化矩阵进行了降秩近似,进一步降低了运算量。计算机仿真分析表明,递推CMT算法在与原算法性能相当的情况下运算速度大大提高,与对角加载算法结合后,可以以较低的运算量实现较好的稳健性。
相似文献
相似文献
382.
383.
384.
针对ORU在轨更换任务,首先推导了空间机械臂末端自由、末端与环境接触等情况下的动力学方程,并提出了相应的接触力计算方法;其次,改进了传统的R\|C控制方法,采用加权选择矩阵代替原有的选择矩阵,实现了力控制与位置控制之间的平滑切换;最后,开发了基于Matlab/Simulink的闭环控制仿真系统,该系统由多体动力学、接触动力学、轨迹规划、力/位混合控制、3D显示等模块组成。利用该系统开展了ORU转移与安装过程的闭环控制仿真,仿真结果校验了所提方法的有效性。 相似文献
385.
LDPC码字具有优异的性能, 在空间通信中得到广泛应用. 为进一步降低LDPC码构造及编码的复杂度, 给出了一种高性能、低复杂度的QC-LDPC码构造方法. 设计了扩展近似下三角阵(extern Approximate Lower Triangular, eALT)结构的全局矩阵, 通过增加双对角阵结构全局矩阵的列重, 降低差错平底(error floor). 为降低传统循环移位系数选择的复杂度, 提出了一种基于Zig-Zag的移位系数设计方法, 采用数学公式计算循环移位系数, 无需计算机搜索即可完全消除长度为4的短环. 给出了所构造码字线性编码的实现过程. 仿真结果表明, 所提构造方法在保证线性编码复杂度的前提下, 增大了码字间最小距离, 降低了差错平底, 提高了码字性能; 采用结构化的方法设计循环移位系数, 无需计算机搜索即可消除4环, 所构造的码字与CCSDS标准中的码字在性能相近的情况下, 降低了实现的复杂度. 相似文献
386.
在基于类别形状函数变换(CST)的反设计方法中,通过考察CST参数化与反设计过程,完成了基于参数敏感性分析的反设计,实现了翼型的快速、准确反设计;研究了Bernstein多项式阶数进化对反设计过程敏感性的影响。研究结果表明,在亚音速状态下,采用反设计方法能使设计压力分布较好逼近目标压力分布;在跨音速状态出现激波时或在计算过程出现迭代发散时,加入阶数进化手段后的敏感性分析方法能改善激波区域的敏感度,使迭代较好收敛。方法能够反映各种光滑翼型压力残差和翼型几何外形改变的关系,在给定状态下用初始翼型快速且比较准确地拟合目标翼型。 相似文献
387.
在用传递矩阵法分析转子系统的临界转速时,传统的方法是忽略轮盘的厚度,将轮盘的传递矩阵作为点矩阵来处理的,这样会导致转子轴的刚度比实际模型的低,进而导致临界转速的计算结果偏低。本文将通过轮盘的传递矩阵作为场矩阵来处理,对计及轮盘厚度的传递矩阵进行了推导。分别使用传统传递矩阵法和本文提出的改进传递矩阵法对2个盘在不同位置的单盘转子模型以及一个多盘转子系统的临界转速进行了计算。对比结果表明,传统传递矩阵法的计算误差很容易就会达到一个不可忽略的水平,改进的传递矩阵法解决了这一问题。 相似文献
388.
针对地球紫外中心指向高精度提取问题,提出一种基于梯度统计的快速、低存储需求的紫外地平圆盘中心提取算法。首先,考虑到星载计算机与高内存消耗的滤波算法、实时导航需求的冲突,采用结合Sobel边缘算子与局部二值模式(LBP)算子的改进边缘快速提取方法,有效剔除背景噪声并准确提取地球紫外临边特征。然后对非完整临边边缘采用最小二乘拟合得到中心的精确位置。实验结果表明,该方法抗噪声,可实现亚像素级地球中心提取,并显著降低存储需求和计算时间开销。对于1046×746的图像,该算法需要的存储空间仅为1100kByte,运算时间在20ms内,满足自主导航的需求。 相似文献
389.
应用数字工业摄影测量实现天线反射体姿态恢复 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了天线在安装现场实现无塔标校的一种方法。根据公共点坐标转换原理,采用数字工业摄影测量(简称摄影测量)技术,实现天线反射体(包括主反射面、副反射面、馈源)姿态的恢复。通过天线反射体姿态恢复后所测试Ka/S波段方向图和测试Ka/S波段原始方向图比对,可知天线电性能指标恢复满足要求。 相似文献
390.
张政 《西安航空技术高等专科学校学报》2010,28(5)
在NBA常规赛中,各队比赛总场次一定时,为使赛程安排公平,应考虑主客场、背靠背、比赛密集度等因素.先将这些因素数量化,再对各因素赋以相应权重,可以较为均衡地反映出各队利弊的数量指标.依据在一定条件下选取球队的方法,列出比赛矩阵,通过lingo程序求解,得到结果. 相似文献