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61.
针对L波段数字航空通信系统(L-DACS1)反向链路测距仪(DME)信号干扰正交频分复用(OFDM)接收机的问题,提出基于联合压缩感知与接收分集的干扰抑制方法。在地面基站各接收支路中,首先通过压缩感知重构DME干扰信号,随后将重构的DME信号在时域进行干扰消除,消除干扰后各支路信号最终通过最大比值合并提高OFDM解调器输出信噪比,以克服测距仪残留信号的影响。仿真结果表明:该方法可有效抑制DME信号的干扰,提高L-DACS1系统的可靠性。 相似文献
62.
63.
64.
一种步进频率信号认知雷达波形优化设计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
认知雷达常用于完成探测、跟踪、成像及识别等多重任务,为提高其综合性能,需兼顾多方面因素研究其波形优化设计问题。基于此,提出一种基于压缩感知(CS)RIPless准则的步进频率信号认知雷达波形优化设计方法。首先,建立了目标回波信号稀疏模型,分析了其与发射信号模糊函数之间的关系。其次,根据模型中观测矩阵的构造,基于RIPless准则,将波形设计问题转化为概率分布的互相干参数及其协方差矩阵的条件数的优化问题,从而通过自适应寻优算法,获得优化的步进频率信号脉冲重复时间间隔序列和子脉冲频率序列。相较于传统方法,所提方法在信号发射与接收之间形成了信息实时反馈和信号优化重构的闭环,在高概率准确重构目标径向一维距离像的同时,也实现了发射信号模糊函数的优化。最后,仿真计算验证了所提方法的有效性。 相似文献
65.
面向多威胁的无人机智能目标跟随策略设计 总被引:1,自引:0,他引:1
随着无人机(UAV)一体化作战的不断发展,无人机在搜索到运动目标之后,需要立即转入跟随模式,考虑到战场环境的复杂性,研究了在多个威胁源条件下无人机跟随运动目标的问题,为了保证无人机的安全性以及跟随目标的精确性,提出了一种基于决策树的无人机智能目标跟随策略。首先对威胁概率图(TPM)进行建模;然后采用几何图法及任务优先级生成不同的规则,建立相应的决策树,并设计了不同规则下无人机飞行航向及速度指令;最后通过仿真验证所提出的智能目标跟随策略的有效性。 相似文献
66.
针对智能环境中活动模式的学习和挖掘花销大、难以实际操作等问题,提出了能够有效地将已有活动模式迁移到新环境的整体框架。迁移学习框架将活动模式的迁移过程分解为轨迹的迁移和触发持续时间的迁移,首先对已有活动模式中的活动轨迹以及触发持续时间模糊化;然后采用备选轨迹生成(ATSG)算法在新环境中生成备选轨迹集;最后采用相似度计算(SC)算法进行活动模式中的轨迹与备选轨迹间的匹配,利用活动轨迹映射(TM)算法和触发持续时间迁移(TDT)算法对活动信息进行迁移,从而在新环境中得到活动模式。理论分析和实验结果表明,相比于基于频繁模式挖掘得到活动模式的方法,本文方法大幅度地降低了得到活动模式所需的时间开销,同时,利用本文方法获取的活动模式取得了较好的活动识别效果。 相似文献
67.
在实际成像过程中,因受多种因素影响而导致图像对比度畸变,使其质量下降。为了改善图像质量并增强视觉效果,提出了一种基于非线性直方图变换与参数优化的降质图像对比度畸变校正方法。首先,针对常规直方图均衡方法的局限性,通过人眼视觉感知特性分析,引入图像直方图的先验约束条件,建立了非线性直方图变换模型;进而,从校正效果的最优化角度考虑,运用遗传算法的进化寻优进行校正参数的优化,从而形成了一种高性能的对比度畸变校正算法。一系列在不同场景实拍的对比度严重畸变图像的校正实验结果表明,本文方法校正结果的客观质量评价测算指标和实际视觉效果都有显著提升,和常规校正方法相比具有明显优势。 相似文献
68.
无人机全空域飞行影响因素分析 总被引:2,自引:2,他引:2
进入全空域飞行是未来无人机发展的必然趋势,所面临的关键问题是安全性和空中交通管理.根据无人机大、中、小型,低、中、高速并存的特点,分析了无人机安全性和影响其全空域飞行能力的关键因素与改进方法,包括建立分类管理机制,提高自主导航与控制能力,进行动态任务规划,采取协调机制,增强环境感知与规避能力等.进一步提出了无人机空域飞行的建模/仿真理论框架,目标是在提高无人机可靠性的基础上,使其具备全空域飞行能力,从而降低无人机使用成本、提高空域共享能力,实现有人机、无人机共享空域. 相似文献
69.
埋入式光纤应变传感器 总被引:4,自引:1,他引:4
埋入式光纤应变传感器是近年来随着智能复合材料的发展而发展起来的一项新技术,将传感器和致动器埋置于复合材料中,就形成了智能复合材料,而光纤传感器具有尺寸小重量轻的特点,当把它们直接埋置于复合材料中时,它们也能在恶劣的环境下工作,它们的这些特点晨常适合于制作埋入式传感器,并且能大大提高智能复合材料在航天等方面应用的潜力,本文仅对智能复合材料中的光纤应变传感器进行了探讨,介绍了几种常见的埋入式光纤应变传 相似文献
70.
智能桨叶振动自适应控制研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以德国宇航研究院的智能桨叶为原型,研究了智能桨叶振动控制的实时仿真。以两台高速信号处理器(DSP)为核心,辅以其他器件,构造智能桨叶振动控制实时仿真系统。其中一台DSP用于智能桨叶动态特性的实时在线模拟,另一台用于实时控制。所提出的采用MX滤波器模拟智能桨叶的动态特性和反馈与自适应前馈组合控制方法均由专用汇编程序实现。在此系统上实现了对智能桨叶在4Ω、8Ω(Ω为旋翼转速)谐和激励下桨叶振动的控制, 相似文献