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61.
Φ200高超声速风洞调试和流场校测   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
介绍了新近建成的马赫数为2.5~7.0的Φ200mm 高超声速风洞(Φ200 Hypersonic Wind Tunnel,HWT-200)调试情况及空风洞流场校测结果.调试校测结果表明,风洞的总温、总压、运行时间等参数完全达到了设计要求,顺利实现了宽马赫数范围下的超声速/高超声速运行;本风洞有较大的实验段流场均匀区,各流场的马赫数均方根偏差全部达到GJB(1179-91)的合格指标,一部分达到了先进指标.风洞运行时间不少于20s,是一座参数范围较宽、运行成本较低、维护方便、可用于空气动力学教学试验和基础性科学研究的设备.  相似文献   
62.
针对微机械惯性测量单元的工程应用需求,提出了一种改进的现场标定方法.通过8个位置的选取,降低了配套设备的复杂程度,易于工程实现;由于8个位置的测量信息是6个位置测量信息的4倍,使得利用非线性最小二乘法拟合求取到的校准模型参数精度得以提高.  相似文献   
63.
用神经网络变易有效焦距的摄像机标定法   总被引:2,自引:2,他引:0       下载免费PDF全文
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   
64.
常规的向量场方法在处理无人机曲线路径跟踪问题时很容易受非定常风扰的影响而使得跟踪误差增加,因此很多方法采用用无人机的惯性坐标系(地速和方位角)替代机体坐标系(空速和偏航角)的方式来提高抗风性能。但是,这种方式只能处理大小和方向均恒定的风扰,这在实际飞行中是过于理想的假设。为了克服这些不足,提出了一种采用侧偏距的积分来主动抵消非定常风扰的积分向量场方法用于固定翼无人机曲线路径跟踪控制。根据期望路径的曲率及路径角,结合无人机自身的状态信息设计了曲线路径跟踪策略,并且使用李雅普诺夫理论证明了提出的方法能够确保闭环系统的全局渐进稳定。最后,使用高性能半实物仿真系统验证了提出方法的抗风跟踪性能。  相似文献   
65.
为向量DSP提出并设计了一种具有高效混洗模式存储器的可编程混洗单元,该结构能够使应用程序的混洗指令在执行时和通用寄存器或访存带宽等系统的关键资源分离,从而提高混洗单元的执行效率.采用区分不同混洗粒度和元素索引等方法对混洗模式所对应的开关矩阵进行了压缩,我们的存储效率高于当前其他方案.该混洗单元具有可编程的特点,应用程序...  相似文献   
66.
基于小波变换和支持向量机的水下目标分类方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,具有重要的理论和应用价值。简要介绍了小波变换、多分辨率分析及支持向量机的基本原理,针对舰船辐射噪声信号,利用小波变换来完成信号的预处理和滤波,在小波变换后信号的多尺度子空间上提取信号的能量特征参数,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类。仿真结果表明,利用小波变换的多分辨率分析和支持向量机能对舰船辐射噪声信号进行有效分类识别。  相似文献   
67.
为提高对空袭目标的识别能力,提出了一种基于粗糙集支持向量机的空袭目标识别方法.该模型用RS方法构建SVM数据处理系统的前置系统,充分利用RS理论在处理大数据量,消除冗余信息等方面的优势,减少了SVM训练数据,克服了SVM算法因为数据量太大而导致处理速度慢的缺点.根据分类识别的要求,在RS-SVM两类分类算法的基础上,建...  相似文献   
68.
针对标准支持向量回归波束形成器的计算复杂度高、内存开销大、训练速度慢的缺点,提出了邻近支持向量机(Proximal Support Vector Machine,PSVM)波束优化方法。PSVM打破了通过对偶问题求解原问题的传统思维,将支持向量回归的约束条件等式化,直接对原问题进行分析与求解,给出了基于PSVM波束形成器的优化模型及具体实现过程,并进行了数值仿真实验。研究结果表明,在保持波束形成器性能基本不变的情况下,降低了计算复杂度,减少了内存开销,提高了训练速度。与传统的支持向量回归波束形成相比,具有良好的快速性,为波束形成器的优化设计提供了一种新的有效方法。  相似文献   
69.
针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市QuickBird和WorldView影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度(82%与82.67%)、常规支持向量机分类总精度(87.33%与88%)、最小二乘支持向量机分类总精度(88%与89.33%)相比,精度有明显提升,分类效果较好。  相似文献   
70.
SVM是一种理论依据充分的机器学习新算法,主要用于对有限个样本的分类识别和回归建模.将一条弹道视为一个训练样本,利用SVM回归方法在不同弹道之间归纳弹道落点的规律,从而可以对未知弹道的落点进行预测.将SVM引入弹道外推是重要创新,构建具有代表性的训练样本,以及统一样本空间维数等是技术创新.仿真实验表明,SVM可以提高弹道外推精度,同时缩短外推时间.  相似文献   
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