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591.
以测时测距体制为基础的定位系统中,提高时间精确度是改善导航接收机性能的一个关键因素。然而,在便携或手持式导航设备中,现有的守时芯片难以在低功耗的条件下实现高计时精度。针对上述矛盾,本文提出了一种全新的守时芯片电路结构,通过直接温度补偿计时,以及低功耗连续工作和高功耗间歇突发工作相结合,实现了优于0.5ppm级别的守时精度和低于200μW待机功耗,可替换传统音叉型RTC芯片,提高便携或手持式导航设备性能。 相似文献
592.
593.
为了提高制导火箭弹的控制效果,基于最优控制理论,提出将非线性预测控制方法应用于火箭弹姿态的控制器设计.根据火箭弹的运动特点,结合弹箭一般运动方程组,给出了尾翼稳定火箭弹姿态动力学模型.以舵偏角为控制变量,推导出姿态控制系统的状态方程、目标函数与控制律,并设计了姿态控制器.在控制时域一定的条件下,利用6自由度弹道模型仿真分析了控制阶数对制导火箭弹非线性姿态控制器的影响,得到控制阶数对非线性最优预测控制影响的定性规律.仿真结果表明:该控制器具有良好的控制效果,系统控制响应快,可基本实现无差控制. 相似文献
594.
频域抗干扰易于工程实现、窄带干扰抑制性能好,是目前全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)抗干扰接收机中广泛采用的抗干扰算法。频域抗干扰接收机普遍采用数控振荡器(numerically controlled oscillator, NCO)生成本振信号。由于硬件约束,通常需要对NCO进行相位截断。而NCO相位截断是否合理对抗干扰性能影响较大。针对该问题,从NCO相位截断导致的本振杂散着手,从理论上分析其对混频和频域抗干扰环节的影响。在此基础上,给出一种NCO查找表地址位宽的理论计算模型,使得接收机的载噪比损耗接近无NCO相位截断的频域抗干扰接收机。仿真表明,抑制带宽大于100kHz、干信比小于80dBc的窄带干扰时,计算的NCO查找表地址位宽不超过10bit。无NCO相位截断的频域抗干扰接收机相比,采用NCO混频的抗干扰接收机的载噪比损耗最多增加0.6dB。 相似文献
595.
针对压控振荡器调频非线性误差的准确估计与校正问题,提出一种以一维距离像对比度最优为准则的自适应估计与校正方法。本方法建立引入温度变量的压控振荡器频率特性模型,并据此估计出某一温度值对应的调频非线性误差,在对中频回波进行误差补偿和一维脉压后,以一维距离像的对比度最优作为迭代收敛准则,实现调频非线性误差的最优估计与校正。仿真和实测数据结果表明,该方法充分考虑了温度因素对压控振荡器输出频率的影响,能够在不增加硬件复杂度的前提下,通过算法实现对调频非线性误差的估计、跟踪与补偿。与传统基于硬件电路进行估计或校正的方法相比,新方法无需由硬件组成闭环估计通道,且具有实时性强、运算量小、补偿精度高的优点,对于克服实际工程应用中压控振荡器器件的参数漂移问题具有重要指导意义。 相似文献
596.
针对现代导航战对卫星导航接收机干扰对抗能力的要求,研究了BDS/GPS双模自适应抗干扰接收机的关键技术。在分析传统空时零陷技术的基础上,引入基于数字波束形成的自适应抗干扰技术,并使用惯性模块和历书进行卫星信号初始来波方向估计,显著增强了接收机的抗干扰能力。同时,提出了BDS/GPS双模多阵元天线耦合测量与校正技术,有效解决了双模天线设计难题。仿真测试表明:接收机使用数字波束形成技术后,总体抗干扰能力可达85dB,比单一使用空时零陷技术增加了8dB。 相似文献
597.
为了从能量均衡角度出发解决无线传感器网络生命周期延长问题,从而延长整个物联网生命周期,针对无线传感器网络节点遭遇"路由空洞"的时候出现路由中断和生命周期缩短现象,分析能量消耗原理,构建最优跳数模型和能量均衡协议,并提出采用能量均衡的思路减少节点能量消耗。实验仿真发现,应用能量均衡协议使无线传感器网络节点能量分布更加均匀,节点能量消耗时间明显变长,而个别节点能量消耗速度明显大于其他节点的情况得以减少,达到延长无线传感器网络生命周期的目的。仿真结果验证了该方法的可行性。 相似文献
598.
根据国家科技部国科发计[2013]405号文件精神,依托解放军理工大学和南京熊猫汉达科技有限公司组建的"国家短波通信工程技术研究中心"正式获批立项建设。国家短波通信工程技术研究中心是以通信工程学院的短波通信技术研究团队为基础和南京熊猫汉达科技有限公司联合申请的。通信工程学院在短波通信技术研究领域进行了长达近三十年的技术积累,取得了 相似文献
599.
600.
为提升复杂飞行任务下滑翔制导的自主性,提出一种基于最优制导与强化学习的多约束智能滑翔制导策略。引入三维最优制导以满足终端经纬度、高度以及速度倾角约束。提出基于侧向正弦机动的速度控制策略,研究考虑机动飞行的终端速度解析预测方法。针对速度控制中机动幅值无法离线确定的问题,研究基于强化学习的智能调参方法。该方法基于终端速度设计状态空间,以机动幅值设计动作空间,设计综合终端速度误差与滑翔制导任务的回报函数,采用Q-Learning实现机动幅值的智能调整。仿真结果表明,智能滑翔制导方法能够高精度满足终端多种约束,并能有效提升复杂任务下的自主决策能力。 相似文献