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691.
692.
新兴的三维静态存储器将代替二维静态存储器被广泛用于高性能微处理器中,但它依然会受到软错误的危害。为了能够快速、自动分析多层管芯堆叠结构的三维静态存储器软错误特性,搭建了三维静态存储器软错误分析平台。利用该平台对以字线划分设计的三维静态存储器和同等规模的二维静态存储器分别进行软错误分析,并对分析结果进行对比。研究结果表明二维和三维静态存储器的翻转截面几乎相同,但三维静态存储器单个字中发生的软错误要比二维静态存储器更严重,导致难以使用纠检错技术对其进行加固。静态模式下二维和三维静态存储器敏感节点均分布于存储阵列中,表明静态模式下逻辑电路不会引发软错误。  相似文献   
693.
分析验证了传统D触发器型PFD结构的SEE敏感性,提出了一种新型的SEU/SET加固鉴频鉴相器,SPICE模拟结果表明该结构功能正确,对于1GHz的时钟信号,鉴频鉴相的精度可达0.8rad.锁相环的整体模拟结果表明,抗辐照的PFD与传统的PFD相比,锁相环的电学性能没有改变,锁定时间保持一致.对传统D触发器型PFD和设计加固的PFD进行了遍历轰击模拟,结果显示,提出的抗辐照PFD加固效果非常明显,敏感节点的数目可以降低80%左右.  相似文献   
694.
探讨了择集滤波的原理及聚类择集滤波的实现方法 ,并在漏磁检测中的裂纹三维图像重建中进行了应用 ,达到了保护图像信号结构成分及一些细节的目的 ,提高了图像清晰度。  相似文献   
695.
弹道目标跟踪问题中动态方程与观测方程皆为非线性,影响跟踪精度。使用最优线性无偏估计方法可以有效地解决观测的非线性问题,而蒙特卡罗滤波方法适用于目标状态的非线性估计。将快速高斯粒子滤波与最优线性估计方法作了有机结合,通过对典型的弹道目标跟踪模型进行仿真,发现新算法在精度与实时性上优于粒子滤波。  相似文献   
696.
提出了一种基于模糊C-均值聚类的粒子群算法,将其应用于雷达组网优化布站.定性分析了雷达组网布站原则并对其量化,建立了优化布站的数学模型.为加快求解速度,结合模糊C-均值聚类对标准粒子群算法进行了改进,给出了基于模糊C-均值聚类的粒子群算法在该优化问题中的设计方法,并与标准粒子群算法和遗传算法进行了仿真对比.结果表明,该方法能够快速得出雷达组网优化布站方案,验证了雷达组网布站模型的可行性和改进算法的有效性.  相似文献   
697.
变结构多模型(VSMM)估计的一个重要、自然和实用的方法是递归自适应模型集(RAMS)方法。此方法的关键是在理论上和实践上都具有挑战性的模型集自适应(MSA)。本文在理论上对MSA进行了研究。根据假设检验,阐明了MSA的各种典型问题,而这些假设一般是复合的,N元的,多变量的,更糟糕的是,不一定不相交。给出了一定数量的序列方案,这些方案在计算上都是高效的,容易实现的,并具有一些令人满意的最优特性。这些结果构成了建立性能良好,通用和实用的MSA算法的理论基础。在这里给出的理论结果已经应用于这系列后续部分的几种RAMS算法,这些算法都是应用广泛,容易实现并且明显优于当前的最佳固定结构多模型估计器。同时,它们对于变结构和固定结构多模型估计器的模型集对比、选择和设计都很重要。  相似文献   
698.
随着分数阶傅里叶变换域窄带滤波技术的不断应用与发展,对分数阶域窄带滤波带宽的研究将变得尤为重要。研究了分数阶傅里叶变换域窄带滤波带宽与滤波后信号之间的关系,并以信号的失真度为准则,分析了分数阶域窄带滤波带宽的临界值。理论分析和仿真结果表明:线性调频信号经过分数阶域窄带滤波后信号的相位没有发生改变,信号的幅度为辛克函数积分的形式。为保证LFM信号频率信息不丢失,分数阶域窄带滤波的带宽必须不小于LFM信号在分数阶域幅度谱的主瓣宽度。为分数阶域滤波带宽的选取提供了参考标准。  相似文献   
699.
基于卡尔曼滤波器的GPS动态滤波方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种解决随机误差影响GPS动态定位精度问题的方法.首先将GPS定位中的各种误差源在各方向造成的总误差等效为一个当前均值与一个符合一阶马尔可夫过程的有色噪声之和;其次对于GPS机动载体的加速度采用当前统计模型,然后通过扩展状态变量的思想和采用自适应算法建立相应的卡尔曼滤波器模型.该模型直接从GPS接收机输出的定位结果入手,实时性好,滤波后定位精度得到提高.  相似文献   
700.
在SINS(捷联式惯性导航系统)与GPS(全球定位系统)组合传递对准时,航向角的可观测性较弱,经过卡尔曼滤波后,航向角误差虽有所改善,但仍呈发散趋势,针对GPS/SINS组合系统特点,提出了一种动基座传递对准方案,依靠GPS测量信息进行速度匹配,完成动基座传递对准.该方案采用粒子滤波方法解决对准过程中的非线性问题.仿真结果表明该方案的对准精度(1σ)可以达到东向失准角误差为5角分,北向失准角误差为2角分,方位失准角误差为6角分.  相似文献   
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