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121.
在WDM光纤通信系统中充当分波 合波器的全介质F B型多腔窄带滤光片的膜层层数较多,一般采用规整膜系结构,其各层膜的光学厚度均为监控波长的1 4整数倍.但仅采用规整膜层的膜系往往不能完全满足设计指标.因此,提出一种在基本满足设计指标的多层规整膜系上叠加少量非规整膜层的膜系设计方法,其中非规整膜层的光学厚度是在计算机上借助最优化方法寻优而得.  相似文献   
122.
在系统阐述贝叶斯估计理论的基础上,分析和总结了扩展卡尔曼滤波、Sigma点卡尔曼滤波以及粒子滤波等方法的特点、使用条件以及局限性.介绍了扩展卡尔曼滤波方法并指出其缺陷;介绍了无轨迹卡尔曼滤波、中心差分卡尔曼滤波等确定性采样方法,并在加权统计线性回归意义下将其归结为Sigma点卡尔曼滤波方法;介绍了随机采样方法-粒子滤波方法,并指出其主要的研究方向.最后,对非线性滤波的发展趋势进行了展望.  相似文献   
123.
多站多目标雷达数据融合   总被引:2,自引:1,他引:1  
多站多目标跟踪是雷达数据融合的主要问题。提出了一种对测量数据聚类,在类间进行数据融合,之后基于目标的融合状态,采用强跟踪滤波器(STF)对多目标进行跟踪。利用上述方法,进行了各种态势下的仿真实验。  相似文献   
124.
由于SINS/GPS制导炸弹俯仰偏航要进行大空域的机动飞行,导致了其作为被控对象的状态方程参数变化剧烈,就要求飞控系统具有更强的适应能力和鲁棒性.因此.设计了基于模型参考变结构控制方法的鲁棒自动驾驶仪,具有良好的瞬态性能和抗参数大范围变化能力强等优点.以某型SlNS/GPS制导炸弹为例.选取典型的气动恶劣条件,进行了按给定制导指令飞行的六自由度全弹道飞行控制仿真,仿真结果表明,该自动驾驶仪能对制导炸弹实现鲁棒自适应控制,为飞控系统设计提供了重要参考.  相似文献   
125.
针对"泛探"雷达,提出了一种时-空级联目标检测和DOA估计算法,该方法首先利用基于DFT的数字波束形成技术完成阵元空间到波束空间的转换,然后对协方差矩阵的迹做门限检测,最后采用多级维纳滤波的子空间分解法进行到达角估计。仿真结果表明,本文提出方法对比长时间相参积累和单脉冲比幅测向方法具有较好的时域检测和测向能力。  相似文献   
126.
应用超声导波技术快速扫查的特点对预制缺陷的焊缝进行检测试验,运用导波的直线和旋转角度扫描方式分别对12mm厚V型与16mm厚X型坡口对接焊缝中4种不同类型的缺陷进行探测。所采用的多功能超声检测设备的声定位装置对斜探头和缺陷位置定位。试验表明,在一定的条件下激励导波,能检出不同缺陷的位置和大小,检测结果直观,对实际焊缝缺陷检测具有指导意义。  相似文献   
127.
针对SINS/GPS直接式组合导航姿态估计中,GPS信号易受外界干扰而引入污染观测量等问题,提出基于Huber的鲁棒化四元数无味卡尔曼滤波算法。通过研究在四元数无味卡尔曼滤波算法中引入Huber鲁棒化框架,对原算法的量测更新进行修正,增强滤波算法的鲁棒性与稳定性。以SINS/GPS位置松组合为应用背景,在不同仿真环境下,验证提出算法对姿态信息的估计效果。试验结果表明:与原算法相比,该算法具有更好的鲁棒性和稳定性。  相似文献   
128.
为了改善补偿电流跟踪控制性能,在分析比例谐振控制策略原理与特性的基础上,结合指令电流的特性,合理地融入重复控制,提出了一种基于多重化坐标系的比例谐振重复控制策略。仿真和实验结果表明:该控制策略具有优良的动静态性能,可有效抑制电流的谐波。  相似文献   
129.
提出不依赖于测距信息,利用两架基于视觉的无人机对运动目标进行三维交会定位的方法。采用多模型交互方法实现在不预知目标运动模式的条件下对运动目标的实时定位;采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法,综合协方差匹配技术和正定性判断,提高了定位精度。为评估这些方法的性能,模拟真实观测条件进行仿真。结果表明,提出的方法可以实时对运动目标的三维坐标进行估计。改进的Sage-Husa自适应滤波算法可以显著提高定位精度,在90°观测夹角下,平均估计误差从27.13 m降低到14.62 m。仿真研究了两无人机观测夹角对定位的影响,结果表明:过小的夹角不利于定位精度的提高;较大的夹角对无滤波定位方法有较好的效果,但对基于改进的Sage-Husa自适应滤波算法的定位方法影响并不明显。  相似文献   
130.
对战术导弹的制导控制系统的设计阶段和特点进行了分析研究,对设计流程及所用到的方法进行了研究,在研究的基础上提出了制导控制系统一体化设计仿真分析平台的思路,该平台可用于常规导弹制导控制系统的一体化设计,包括导弹的控制系统设计分析、制导律设计、制导控制系统的数学建模与仿真、半实物仿真分析以及系统性能评估等,具有可扩展性,为战术导弹制导控制系统研究提供模块化手段,加速战术导弹的研制进度。  相似文献   
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