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基于多维加权聚类的雷达信号分选方法 总被引:1,自引:0,他引:1
随着数字技术的发展,新体制、新技术雷达不断出现,反辐射导引头面临的信号环境更加密集和复杂,传统的方法已经不能对其进行有效分选。文中提出一种新的基于多维加权聚类的雷达信号分选算法。通过统计和熵值分析确定权值,计算加权的欧几里得距离,根据既定门限合并同类聚类中心,从而实现雷达脉冲的分选,并在各聚类中心应用改进的SDIF算法进行PRI精分选。计算机仿真结果验证了该方法分选的有效性。 相似文献
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远距离反舰导弹在搜索阶段选择预定目标时,目前采用的瞄准点方法受自控终点的散布误差和目标机动影响较大。为此提出用基于几何散列法和改进Hausdorff距离(M-HD)的点集匹配方法选择编队预定目标。首先利用几何散列法中描述点集的方法,将刚体变换关系下的点集匹配变成固定位置的一些点集对之间的距离计算;然后采用单向M-HD描述两个固定点集的距离;最后采用双向最近邻准则来获取对应点。该方法具有平移和旋转不变性,因此其性能与导航误差和编队的一致运动无关。仿真实验验证了该方法的有效性,且正确选择预定目标的概率高于传统的瞄准点选择方法。 相似文献
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基于弹体动力学,讨论了防空导弹运动的可控性及其条件。采用以速率陀螺为敏感元件与伺服系统构成的速率反馈回路,以及为适应静不稳定弹体的气动特性引入的具复合反馈的稳定回路,以使弹体的跟踪过程有较佳的动态响应,并分析了两种回路的特性。讨论了导弹非中立稳定、中立稳定等状态的控制,以及控制系统的响应。研究表明:具复合稳定回路控制系统的弹体运动稳定和指令控制的鲁棒性较优。 相似文献
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基于RBF神经网络的导弹鲁棒动态逆控制 总被引:2,自引:0,他引:2
讨论了一种基于神经网络的导弹鲁棒动态逆控制方法。导弹的基本控制律采用动态逆方设计,针对存在动态逆误差的慢回路设计神经网络鲁棒逆控制器。用RBF神经网络逼近导弹慢模态数学模型,并把逼近误差引入到网络权值的调节律以改善系统的动态性能;鲁棒控制器用于减弱模型不确定性及神经网络的逼近误差对跟踪精度的影响。所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使模型不确定性及神经网络的逼近误差对跟踪精度的影响减小到给定的性能指标。最后通过仿真分析,验证了该方法的有效性。
相似文献
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根据给定某型号导弹的技术参数,综合考虑了各种因素,对该导弹飞行过程中弹上接收GPS卫星的情况进行了模拟和分析,从而论证了该导弹利用GPS作为外测手段的可行性。 相似文献
80.
模型化处理是飞行器测控工程的重要技术之一。文章以在轨自旋飞行器的姿态运动为研究对象,采用动力学分析的方法,不仅实现了姿态角演化微分方程与转动角速度微分方程的严格解耦,而且提出并建立带关联方程的动态-测量系统模型。基于该系统模型和扩展Kalman滤波/预报算法,建立了姿态角最优估计和转动角速度高精度估计算法。 相似文献