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针对中继卫星在轨自动跟踪精度测试基准值建立和有效数据获取的难题,根据在天线电轴跟踪零点附近角误差电压灵敏度正比于波束指向角误差灵敏度的特性,提出了采用角误差电压灵敏度作为基准值,天线稳定跟踪目标时的方位角误差电压和俯仰角误差电压作为测试数据,通过数据处理得出在轨自动跟踪误差,然后与差波束零点(天线电轴)与和波束接收信号最大值轴之差相加,得出在轨自动跟踪精度的测试方法。并制定测试方案和测试流程,在轨进行了实施。与地面测试结果进行比较,数据相近,验证了测试方法的可行性和有效性。采用该方法测试难度小,便于实施,测试结果不受天线安装误差、卫星姿态变化等因素的影响,解决了中继卫星在轨自动跟踪精度测试的难题。 相似文献
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中继星天线程控指向用户星的方位角和俯仰角计算 总被引:2,自引:0,他引:2
文章在假设了中继星平台姿态坐标系和中继星天线坐标系条件下,叙述由中继星及用户星轨道根数求得中继星天线程控指向用户星的方位角和俯仰角的方法。 相似文献
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王珊珊 《郑州航空工业管理学院学报(管理科学版)》2003,22(4):112-113
文章介绍了当前外语教学中的文化教学现状,阐述了文化背景在外语教学中的作用,以及在外语教学中如何进行文化导入。 相似文献
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马氏距离判别法是一种基于马氏距离的多元统计分析方法,其引入了协方差矩阵的逆矩阵,以排除属性变量的量纲及变量之间的相关性对距离度量的干扰。然而,在属性变量存在严重的多重共线性时,样本协方差矩阵的奇异性会影响其逆矩阵估计的稳定性,从而降低马氏距离判别法的有效性。为此,提出了一种修正的马氏距离判别法,采用了一般交叉验证(GCV)方法,在属性变量间存在高度相关性的情况下,选择预测效果最好的变量维度,同时可以对协方差矩阵的逆矩阵进行稳定的估计。修正的马氏距离判别法可以得到可靠的协方差矩阵的估计,提高模型的判别准确率;也可以抵抗样本外的扰动,提高模型的泛化能力。仿真实验结果验证了在属性变量存在严重的多重共线性情形下,修正的马氏距离判别法的判别效果较经典的马氏距离判别法有明显的提升。 相似文献
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随着高通量通信卫星系统对星间数据传输速率需求的不断提高,星间链路的工作频段将由Ka频段逐渐向频率资源更加丰富的毫米波频段发展。为了满足星间链路对毫米波频段自动角跟踪系统的发展应用需求,给出了一种基于单通道单脉冲角跟踪技术的V频段宽带角跟踪接收机的设计方案。采用LTCC和MCM技术实现了V频段接收组件的集成一体化设计;采用基于IQ正交混频的跟踪调制器结合数字相位补偿的单通道单脉冲角误差信号处理技术完成了宽带输入信号的角误差信号解调。在产品研制基础上,搭建了V频段角跟踪接收机测试系统,测试结果表明该V频段宽带角跟踪接收机可以完成对-95dBm~-55dBm输入信号电平范围内多种宽带数据传输信号的角误差信号解调,角误差信号抖动优于±250mV;表征输入信号电平强弱的AGC遥测电压随输入信号电平的增大而单调递增,各项指标满足V频段星间链路建链需求,为我国后续将要发展的毫米波星间链路系统奠定了扎实的技术基础。 相似文献
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为满足不断增长的天基中继业务需求,航天器星间链路常使用大口径高增益天线,且配置自动捕获和跟踪设备,以完成对目标航天器的自动跟踪.随着天线口径的增大,对场地空间要求不断增大,地面验证试验变得愈加困难.针对越来越难以实现的捕获跟踪外场试验,提出一种在紧缩场进行捕获跟踪试验的方案,方案详细分析了在紧缩场进行试验的可行性.通过设置跟踪通道校相因子,很好地分离了角误差信号,获得良好的S曲线以及非常小的交叉耦合,从而验证了在紧缩场进行捕获跟踪试验是可行的.相对于传统的远场测试方法,该方法具有不受气候影响、费用低等优点. 相似文献
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为研究多变量区间数据的降维和可视化,采用包含中心点和半长对数值的二维数组表征区间数据,建立了区间数据的代数运算法则,并在此基础上提出了一种新的区间数据主成分分析(PCA)方法。对区间半长取对数的处理保证了最终得到的区间主成分半长非负的合理性,计算过程简单、复杂度较低,并且使得降维前后样本集合中点点之间相对位置的改变尽可能小。通过对高维空间进行变量降维,从而多种经典的统计分析方法能够得到运用,同时能够在低维空间中描绘原始高维空间中的样本点,使得多变量区间数据的可视化成为可能。仿真实验结果表明了所提方法的有效性。 相似文献
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将遍历搜索法引入带空间结构的人工神经网络模型,提出一种新的模型估计和空间数据样本外预测方法。该方法基于人工神经网络,结合空间自回归模型思想,在网络模型中引入空间滞后项来考虑变量的空间效应,提出使用遍历搜寻最优解的方式替代传统极大似然法进行空间自回归系数估计和建模。结合样本外数据和空间结构,扩展空间权重矩阵并代入所提模型进行样本外预测,充分发挥了人工神经网络模型泛化能力强的特点。仿真分析指出:在合理考虑空间效应的情况下,所提模型的预测效果较普通人工神经网络有显著提升;而且当空间变量间存在非线性关系时,所提模型的预测精度同样优于空间自回归模型。 相似文献