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681.
682.
通过星载合成孔径雷达(SAR)天线距离向方向图的优化,可以改善距离模糊特性。SAR天线的距离方向图优化与传统天线方向图优化不同,它只需要对产生模糊的区域副瓣进行限制,因此,以距离模糊区图(简称MASK)为模板,采用遗传算法对天线方向图进行综合。仿真结果表明,这种方法很好地抑制了距离模糊,对星载SAR系统设计具有实际意义。 相似文献
683.
为客观、科学地进行装备科研项目后评价提供理论分析和实践依据,在分析装备科研项目后评价特点的基础上,建立了装备科研项目后评价指标体系,确定了指标的权重,并采用多层次模糊综合评价法建立了装备科研项目后评价模型.(上接第713页) 相似文献
684.
基于模糊神经网络的软件可靠性早期预计方法 总被引:4,自引:1,他引:3
在基于模糊神经网络的基础上,提出了一种新的软件可靠性早期预计方法.通过分析软件缺陷产生的原因,给出了导致软件缺陷产生的因素.同时,深入讨论了软件可靠性早期预计的建模方法.在此基础上,利用模糊神经网络建立了软件可靠性早期预计的模型,并且给出了具体的步骤. 相似文献
685.
一种Linux用户空间下的快速伪随机数生成算法 总被引:2,自引:0,他引:2
随机数发生器是网络安全应用中的重要组成部分,对于构造加密算法的密钥具有重要作用.Linux操作系统提供了内核级随机数发生器,但因其随机数产生效率较低而不宜将其应用于密钥变换频繁的网络安全应用.给出了一个快速伪随机数生成算法.算法以64 bit硬件高频计数器作为随机数源.算法将计数器的低32 bit放入集合中,然后通过SHA(Security Hash Algorithm)算法对集合进行处理,并采用集合的前16 byte作为随机数输出.采用非参数检验方法检验算法产生的随机数质量,测试结果表明算法产生的随机数具有较高的安全性.同时由于算法运行在用户空间,比Linux的内核级随机数发生器具有较高的随机数生成效率. 相似文献
686.
将再励学习引入模糊神经网络的T-S模型,建立了模糊神经网络控制器和控制评估网络的再励学习算法,并应用于三轴稳定卫星的姿态控制。这种再励模糊神经网络不需要精确的卫星数学模型和学习样本,通过再励学习实现控制网络/评估网络参数的在线调节,具有比较强的适应性和学习能力。仿真结果表明,这种智能控制方法可以有效解决卫星的模型不确定性问题,提高了卫星姿态控制的精度和鲁棒性。 相似文献
687.
688.
VRS网络RTK关键算法与技术及精度分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对VRS的特点,对VRS算法中的两个关键问题及技术进行了研究,提 出了一种经过改进的模糊度在线解算方法:首先用伪距宽巷组合计算出宽巷模糊度;再利用 无电离层约束组合解算L1模糊度浮点解;最后用LAMBDA算法搜索和固定L1、
L2模糊度。验证其准确性和可靠性。同时研究分析低阶曲面模型生成综合误差算法, 证明其准确性及可靠性。提出了利用虚拟站与主参考站的综合误差虚拟生成虚拟参考站观测 值的算法。研究采用Ntrip协议进行网络差分信息的传输。最后,通过实地试验测试验证了 自主开发的VRS网络差分系统的准确性和可靠性,其VRS/RTK定位结果的外符合精度为:网 内X方向为2cm,Y方向为4cm,Z方向为6cm,符合精度要求。证明 了该系统能够实现24小时无人值守稳定安全运行。
相似文献
L2模糊度。验证其准确性和可靠性。同时研究分析低阶曲面模型生成综合误差算法, 证明其准确性及可靠性。提出了利用虚拟站与主参考站的综合误差虚拟生成虚拟参考站观测 值的算法。研究采用Ntrip协议进行网络差分信息的传输。最后,通过实地试验测试验证了 自主开发的VRS网络差分系统的准确性和可靠性,其VRS/RTK定位结果的外符合精度为:网 内X方向为2cm,Y方向为4cm,Z方向为6cm,符合精度要求。证明 了该系统能够实现24小时无人值守稳定安全运行。
相似文献
689.
基于模糊卡尔曼滤波的内阻尼姿态算法研究 总被引:10,自引:0,他引:10
在系统机动性不强的情况下,传统的平台内阻尼算法将系统本身的速度信息通过阻尼网络加到系统中,达到提高姿态角精度的目的。将这种平台内阻尼的思想引入到捷联惯性航姿系统中,在系统加速度较小的情况下,利用加速度计的输出估计系统姿态角,通过卡尔曼滤波的形式补偿系统姿态误差。由于加速度的大小直接影响滤波器精度,本文设计了模糊自适应卡尔曼滤波算法,根据三轴加速度计的输出调整内阻尼量测误差方差阵,从而避免了滤波器的发散。仿真和实验验证,内阻尼算法可明显抑制舒勒周期振荡和傅科周期振荡,避免了系统姿态漂移,有效提高了捷联惯性航姿系统的精度。 相似文献
690.
基于模糊聚类分析的电力客户信用评价算法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对模糊聚类算法的分析,针对电力客户信用分类的特征,提出了基于模糊聚类分析的电力客户信用评价算法。得到了不同客户群的聚类中心以及客户的隶属度矩阵,为客户群的特征分析提供了量化依据。试验对比结果表明,本文方法得到了满意的客户聚类及分类结果。 相似文献