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现有的抗干扰滤波器在通道非理想特性下会导致接收机测量零值发生偏移,且偏移量与干扰参数相关,其已成为高精度测距接收机实现其精度提升的主要障碍。针对上述问题,从对称通道特性出发,给出一种无偏的时域抗干扰滤波器设计技术。解决了传统的时域抗干扰滤波器在非理想信道下测量零值偏移的问题,且工程实现简单。理论分析和仿真实验进一步验证了方法的有效性,采用该方法可以使测量零值偏移小于0.2 ns。 相似文献
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建立了对接过程对组合体初始姿态影响的解析与数值模型。解析模型采用相对于整体质心的动量矩定理,给出了对接完成后组合体姿态角速度计算的解析表达式。结合追踪器的绝对运动方程和目标器的相对运动方程,建立了基于对接动力学的数值模型。通过单一偏差和组合偏差两种算例,对解析和数值模型得到的组合体初始姿态角速度进行了对比分析。计算结果表明,两种模型绝对偏差在0.07°/s以内,相对偏差在10%以内,另外给出了两种模型在工程任务中各自的适用阶段。 相似文献
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针对直接力/气动力复合作用动能拦截弹的姿态控制问题,建立了拦截弹俯仰-偏航通道短周期运动模型;利用线性二次型最优跟踪控制理论结合姿控固体小火箭点火逻辑设计了复合控制系统,通过分析非线性容限得出了该系统对直接力偏差具有强鲁棒性的结论;姿控回路仿真表明系统具有快速响应特性及良好的跟踪性能,考虑侧喷干扰效应等实际条件的六自由度弹道仿真表明所设计的控制系统能够满足拦截末段直接碰撞要求。 相似文献
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神经网络模型具有强大的问题建模能力,但是传统的反向传播算法只能进行批量监督学习,并且训练开销很大。针对传统算法的不足,提出全新的增量式神经网络模型及其聚类算法。该模型基于生物神经学实验证据,引入新的神经元激励函数和突触调节函数,赋予模型以坚实的统计理论基础。在此基础上,提出一种自适应的增量式神经网络聚类算法。算法中引入"胜者得全"式竞争等学习机制,在增量聚类过程中成功避免了"遗忘灾难"问题。在经典数据集上的实验结果表明:该聚类算法与K-means等传统聚类算法效果相当,特别是在增量学习任务的时空开销方面具有较大优势。 相似文献
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运用空气动力学原理,对标枪的纵轴旋转与压强阻力、偏向力、上升力及稳定性的关系进行分析研究,以更好地指导运动训练的实践。 相似文献
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针对传统摄像机标定中由于像差等非线性因素的影响造成结果精度和稳定性不高且算法复杂的特点 ,提出了用 4层前向神经网络模型变易摄像机横纵向有效焦距的方法。给出了摄像机标定结果和用标定后的摄像机进行三维立体测量的结果 ,并与传统方法作了对比。结果表明 ,基于神经网络的摄像机标定方法可以获得比传统方法更高的精度和稳定性 相似文献
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现有的小行星探测交会轨道研究多集中于二脉冲最优燃料研究,本文则研究了小行星探测多脉冲交会轨道多目标优化问题.基于Lambert交会算法建立了包含地球逃逸轨道和日心转移轨道的多脉冲交会轨道优化模型,以燃料消耗最小和转移时间最短为两个优化目标函数.采用一类典型的多目标进化算法——NSGA -Ⅱ用于Pareto最优解的确定.... 相似文献