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151.
针对大带宽高分辨力SAR的幅相误差特性,提出了基于通道幅相误差补偿的偏移相位中心多通道SAR频谱重构算法。该算法利用雷达内定标数据估计通道内和通道间的系统幅相误差并补偿回波数据,然后通过频谱重构滤波器抑制模糊多普勒频率信号,获得无模糊的多普勒信号。仿真和实测数据的成像结果表明,该算法能够有效抑制高分辨力多通道SAR的模糊多普勒分量,获得满意的成像效果。 相似文献
152.
文章主要讨论了三维纺织预制件,包括:机织、针织、编织和缝合三维织物在结构上的特点。由于在三维纺织复合材料中,纤维在三维空间中相互交织和交叉,形成了一个不分层的整体结构,所以它和层合复合材料相比,具有优良的层间性能和其它力学性能,可制作第一承力结构件和高功能制件。文章还介绍了树脂基三维纺织复合材料的复合固化技术,包括树脂传递模塑技术和树脂膜融渗技术。通过文章,说明了三维纺织复合材料具有广泛的应用前景。 相似文献
153.
方位向非均匀采样对多通道天线星载SAR成像性能的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
方位向周期性非均匀采样是多通道天线星载SAR系统设计时需要考虑的一个重要因素。针对多通道天线星载SAR系统中存在的方位向周期性非均匀采样对成像性能的影响进行了分析。在建立多通道天线星载SAR回波信号模型的基础上,根据成对回波理论和匹配滤波原理推导了由方位向周期性非均匀采样所造成的虚假目标位置与强度的计算公式,并结合成像处理过程分析了二维成像处理算法对虚假目标的影响,给出了二维成像处理后所得到的虚假目标强度计算公式。最后,通过计算机仿真验证推导与分析的正确性。 相似文献
154.
155.
在Ma 6风洞内,通过高频脉动压力测试技术和基于纳米粒子示踪的平面激光散射(NPLS)技术,分别对带前向、后向轴对称台阶的圆锥高超声速边界层转捩进行了试验研究。采用功率谱密度分析和互相关计算等方法对脉动压力数据进行分析,得到了边界层中扰动波的发展规律,定量分析了第二模态波的相关参数。结果显示:两种模型中第二模态波在沿流向向下游发展的过程中,其幅值均先增大再衰减、特征频率均逐渐减小;特征频率和传播速度整体上均随雷诺数的增大而增加(后台阶模型中特征频率由100 kHz增至196 kHz,前台阶中则由 97 kHz 增至174 kHz)、波长变化规律则与之相反(后台阶中由6.35 mm降至4.54 mm,前台阶由7.35 mm降至 4.66 mm );后台阶模型中第二模态波初次出现位置比前台阶中更靠近上游,边界层转捩位置较前台阶前移。将NPLS结果与高频脉动压力测试结果进行对比,两者吻合较好。 相似文献
156.
硝基立方烷及其氮杂衍生物的能量特性计算研究 总被引:2,自引:0,他引:2
硝基立方烷及其氮杂衍生物是高能量密度材料的重要目标化合物类型之一。据此详细计算分析了硝基立方烷(从二硝基到八硝基立方烷)和四硝基四氮的杂立方烷分别在产单元推进剂,HTPB/Al,PEG/NG/Al,GAP/NG/Al体系中的能量特性。结果表明,硝基取代数大于4的立方烷和四硝基四氮杂立方烷的能量特性明显优于HMX。 相似文献
157.
为了提高全球定位系统(Global Positioning System,GPS)接收机的灵敏度,信号捕获过程需要加长积分时间。分析了比特跳变对加长相干积分时间的限制,从而提出一种能够完全避免比特符号跳变的捕获算法。该算法通过对多组数据采用相干积分和非相干积分相结合的方法,比较各组积分结果并选取积分最大值,用来判决是否捕获。算法中相干积分时间为19ms,目的是使积分最大值组完全避开数据位跳变,避免导航数据符号跳变对相干积分值的影响。该算法在避开比特跳变的基础上最大程度地提高相干积分时间,提高GPS接收机的捕获灵敏度。仿真结果表明,该算法能有效地捕获到载噪比(Carrier to Noise Rate,CNR)低至26dB·Hz的信号,可有效提高GPS接收机的捕获灵敏度。 相似文献
158.
时序信号设计的一种新方法 总被引:1,自引:1,他引:0
文章结合高速时序工作的特点,从实现的角度提出了一种利用软件调整时序的新方法。在可编程逻辑器件中,利用数字时钟管理器(DCM),通过模块化和增量式设计思想达到对高速时序信号的精确调节。最终实现了一个20MHz速率的时序控制,调节精度达到100ps。 相似文献
159.
用于结构件的三维编织复合材料 总被引:3,自引:0,他引:3
三维编织复合材料是由三维编织物(预制件)增强的一种先进复合材料。它具有优良的层间性能和其它的性能,使复合材料制作主承力结构件和高功能制件成为可能。文章主要讨论了三维编织技术和三维编织复合材料的特点、主要研究的内容以及它们的应用等,并对三维编织技术和复合材料的发展做了展望。 相似文献
160.
针对传统三维重建方法难以对纹理缺失表面进行完整重建的问题,提出一种基于深度学习与截断符号距离函数(TSDF)融合的未知目标三维表面完整重建算法。首先设计一种基于深度学习的图像逐像素深度估计框架,通过在训练过程中引入多个复杂结构模型,提高该深度估计框架的泛化能力;其次,利用TSDF对各帧图像所估计的深度信息进行融合,实现对纹理缺失区域的空间目标完整三维重建。根据仿真校验,对于300 mm尺寸的卫星模型图像,像素深度估计平均误差约为13 mm,通过TSDF融合后尺寸精度误差小于5.10%。实验结果表明该算法可以对未知空间目标光学图像进行逐像素深度估计,并获得目标完整的三维结构与纹理信息,有效解决无纹理区域的重建结构缺失问题。 相似文献