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21.
针对以电小天线为主体的岸基甚低频发射天线辐射效率低的问题,构建了卡特勒双副天线的总体架构,研究了天线之间耦合干扰对天线电气性能的影响,提出并运用矩量法为核心的电磁数值仿真软件对两副天线进行建模,计算工作在不同状态下天线的电气参数,得出天线间距与天线耦合干扰之间的关系。验证结果表明:该方法仿真值与实际测量值一致,能有效提高天线辐射效率,由此证明了该方法的有效性和实用性。  相似文献   
22.
针对卫星导航信道模拟器信号仿真中,传统伪距多普勒模拟方法瞬时控制精度差、滤波器资源占用较大的不足,提出了基于拉格朗日插值延迟滤波器及Farrow结构实现的伪距多普勒模拟方法。在分析信道模拟器系统架构的基础上,建立了多普勒模拟方法的模型,包括延时计算模块和可变延迟滤波器两部分。与多速率采样数字延迟滤波器方法比较,该方法滤波器系数个数约为后者的0.2%,并且改变时延特性时,仅需更新1个参数。信道模拟器实测数据结果表明使用该方法伪码多普勒模拟精度可以达到0.1mHz。  相似文献   
23.
24.
舰船电力推进是一个复杂的船—机—电系统。对其动态特性的研究,利用现有的基于理论分析建立机理模型的方法,就会遇到分析过程繁杂、模型适用性差的实际困难。本文则利用系统辨识方法建立舰船电力推进系统的动态模型,通过一个具体的船模实验及辨识计算,确定模型的结构和参数。为了克服相关噪声的影响,参数估计中采用了增广矩阵法。并对模型从拟合程度和收敛性两方面进行了检验,结果表明,上述方法所得到的动态模型是适用的。  相似文献   
25.
提出了一种利用BP神经网络用于空中战机目标识别的方法.首先,分别用300张不同姿态的F-16和F-22战斗机图片建立样本图库.其次,利用不变矩理论,提取图片的不变矩作为神经网络的输入量,分别采用基本梯度下降算法、有动量和自适应学习速率梯度下降算法和Levenberg-Marguardt优化算法训练BP网络.然后从样本图库中随机抽取两种型号飞机图片各30张作为空中打击目标进行识别,结果表明采用LM优化算法的BP网络具有一定的抗噪声能力.  相似文献   
26.
针对UAV(Unmanned Aerial Vehicle)侦察图像快速目标识别问题,重点展开基于多特征的UAV快速目标识别算法的仿真研究。算法结合图像的不变矩特征和SIFT特征,首先用不变矩特征构造适应度函数并利用遗传算法的全局搜索能力,在侦察图像中进行搜索,快速提取出可能包含目标的感兴趣区域(ROI,Region of Interest);然后采用尺度不变特征变换算法(SIFT,Scale Invariant Feature Transform)在ROI区域中进行匹配识别,从而确定目标的精确位置。仿真结果表明:算法具有较强的鲁棒性,能有效地识别飞机目标并显著减少识别时间,为UAV系统提供了一种近实时的目标识别方法。  相似文献   
27.
加油系统是群车加油装备的主要系统之一,其不同工况的水力计算结果是研究和分析加油系统规律和特性的基础。介绍了新型群车加油车加油系统基本结构,针对其结构简单、工况随机多变的特点,运用排列组合知识对系统工况进行了归纳分类,共有1 023种工况组合和10种加油模式;提出距离矩阵法用于建立加油系统的随机工况数学模型,并详细阐述了模型计算过程;通过对单枪、五枪和十枪加油模式的典型工况进行计算,最终结果验证了该方法用于求解群车加油系统和其他多分支管路系统随机工况的水力计算是可行的。  相似文献   
28.
在卫星星间测距模拟信号仿真及实际测试中,为提高测距模拟信号精度和系统可用带宽,提出基于边界拟合Remez算法的高精度分数时延滤波器的设计算法。该算法利用Farrow结构的多项式近似思想,采用多项式拟合Remez算法设计滤波器的冲激响应边界系数,通过多相分解实现分数时延滤波器组。该算法改善了当设计的滤波器阶数较高时冲激响应边界的不连续现象,进而降低了群时延误差,提高了精度。仿真结果表明,该算法设计的滤波器的分数时延精度得到了提高,同时系统可用带宽提高近一倍,实现时需使用的乘法器数目也有明显降低。  相似文献   
29.
四旋翼无人机具有欠驱动、非线性、强耦合的特点。针对四旋翼无人机轨迹跟踪控制中跟踪精度低,抗外界干扰能力弱的特点,通过对四旋翼无人机进行四元数建模,使用误差四元数作为控制器输入,消除了无人机在机动角度过大时的奇点问题,提出了一种分数阶S面的控制方法,即将分数阶PID控制与S面控制融合,作为一个新的控制器。轨迹跟踪试验表明,分数阶S面控制器在四旋翼无人机控制模型中的累计误差明显小于分数阶PID,证明了该方法具有抗风扰能力强、跟踪精度高的特点。  相似文献   
30.
针对低干信比和复杂动态情况下传统的干扰检测算法效率不高的问题,提出一种基于盲通信信号频域处理的未知干扰自动检测算法。该方法首先借助快速独立成份分析(FICA)从频谱差分数据中分离干扰和通信信号成份分量,然后利用各分量的峰度作为干扰与通信信号的识别特征检测干扰。实验结果表明,此算法能有效地在干信比小于5 dB的情况下从盲通信信号背景中自动提取未知干扰的信息,实现高精度地盲干扰检测。  相似文献   
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