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按照是否与任务、事件相关,将物资需求分为两类,对于任务、事件相关物资需求的预测,将任务进行合理的分解,并根据物资消耗与任务、事件之间的关系,给出了预测的一般模型;对于与任务、事件联系不紧密的物资需求的预测,则根据历史经验及该物资固有的消耗规律,提出了经验预测模型。为了解决舰艇编队海上运输补给物资需求预测所存在的问题,利用案例推理的方法生成了预测所需的样本数据,以最小二乘向量机(LSSVM)模型为预测模型,并以岛屿进攻作战的防空弹药需求预测为例进行了实例分析。结果表明:案例推理生成的样本数据可用,选用LSSVM模型的预测结果与其他预测模型表现出了一致性,但LSSVM相对误差较小;该方法在某种程度上解决了样本数据有限的问题,适用于作战物资需求的预测问题。 相似文献
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探讨实现激光波束合成的新方法,分析体布拉格光栅作为激光波束引导器的可行性,基于Kogelnik耦合波理论,着重讨论了影响体布拉格光栅衍射效率的波长选择性和角度选择性因素。实验上给出布拉格光栅的具体制作过程,利用透射式体布拉格光栅完成了2束不同波长的激光并束、2束同种波长的激光并束实验,验证了利用布拉格光栅进行并束的可行性。为了实际中应用的方便,提出在晶体内部利用90°配置设计特定角度的布拉格光栅,让激光垂直照射晶体表面,即可满足布拉格角度入射,改良并束光路,简化理论计算,提高并束效率。 相似文献
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在分析了卫星与无人机在执行观测与资源调度上的特性差异基础上,建立了多平台联合对地观测调度问题的数学模型,提出了多平台协同进化调度算法(MPCCPSA)进行求解。MPCCPSA采用分层式协同进化架构解决了不同类型观测方案统一调度生成问题。根据不同类型平台使用特性以及观测目标集合特点,采用分治-合作策略将其分解分配到各平台,顶层的交叉、变异操作保证各种群的多样性,底层的分治、合作算子保证卫星与无人机之间保持观测能力动态互补,在确保可行解的前提下加快收敛速度。仿真实验表明该方法能够有效解决空-天基多类型平台联合观测优化调度问题。 相似文献
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航天器姿态控制系统需要特殊的运行环境,在地面很难考核,这给系统可靠性带来一定的风险。针对微纳卫星的特点,设计并研制了一套面向微纳卫星的姿态确定与控制半实物仿真系统。该系统通过数字化模型模拟卫星姿态轨道运动、敏感器模型产生敏感器测量数据、执行器模型生成控制力矩、敏感器模拟器实现通信协议,最终实现姿态控制系统的全系统仿真。这套系统可以接入卫星控制系统回路,实现对姿控系统软件、硬件的考核,同时验证算法的性能。基于该系统,对天拓三号卫星姿控系统进行地面半实物仿真,并对比在轨试验数据,结果表明系统设计合理,仿真结果可信。 相似文献
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方位向电扫描SAR(Terrain Observation by Progressive Scans,TOPSAR)是星载SAR的一种全新工作模式,这种工作模式通过天线波束在方位向扫描,在保持ScanSAR宽测绘带优点的同时,解决了扇贝效应(scalloping)问题。针对这种工作模式要求天线在方位向和距离向都进行扫描的特点,推导了方位分辨率与扫描周期的具体关系,进而分析了系统参数的约束关系,提出了适于工程设计的系统参数设计方法。最后,用TerraSAR-X的参数进行了一组设计,以该设计结果为输入参数,运用SBRAS(SpaceBorne Radar Advance Simulator)进行了信号仿真,仿真结果验证了方法的有效性。 相似文献
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针对GPS卫星信号失锁条件下GPS/INS组合导航性能大幅度下降的缺点,设计了一种基于ANFIS的无缝组合导航方法,当卫星数目不低于4颗时采用伪距,伪距率的卡尔曼滤波算法,一旦卫星数目少于4颗时采用ANFIS系统估计导航误差,抑制INS的误差积累,从而实现无缝导航.动态车载实验表明,该方法切实可行,相对于传统的紧组合方法,有效地提高了组合导航系统的定位精度和抗干扰能力. 相似文献
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针对一般地基雷达对巡航导弹发现距离近和预警时间短的问题,建立了联合防空预警体系.通过对巡航导弹联合防空预警体系的不同预警手段进行对比分析,按照系统集成的方法,建立了不同平台对巡航导弹的发现概率模型.同时结合实例,分析和计算了联合防空预警体系和现有预警体系对巡航导弹的探测效能,定量分析了现有防空预警体系的不足,为联合防空预警体系的建设提供了可信的依据. 相似文献
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以星载寄生式SAR系统成像信号模型为基础,给出了该系统的干涉模型,分析了其特点和限制条件,提出了距离向有效基线和方位向有效基线的新概念。以Cartwheel和Pendulum两种编队构形为实例,分析了寄生式SAR系统有效基线的限制和相对高程测量的性能,结果表明:编队形式固有的基线耦合给性能造成不利影响,在这方面Pendulum编队优于Cartwheel编队构形;距离向和方位向预滤波处理可提高图像对的相关性,但并不能完全去除几何去相关对性能的影响。 相似文献