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551.
全球卫星导航系统在自主导航工作模式下,为了保持星座系统的稳定,保证系统的完好性,需要对故障卫星进行及时可靠的隔离。因此提出一种基于星间链路的全球卫星导航系统(GNSS)自主完好性隔离算法,分析全球卫星导航系统故障判别方式,设计了基于星间链路的故障隔离流程,提出了基于星间测距误差和判别的故障检测及隔离算法。仿真结果表明,基于星间链路的GNSS自主完好性隔离算法,可以有效隔离故障卫星,保持星座自主导航精度,并且算法实现复杂度较小,易于工程实现。 相似文献
552.
提出了一种基于码相扩展扩频信号集上的TTCM直接序列扩频系统方案,通过将Turbo编码与扩频映射相结合,使得信号之间的最小欧氏距离增加,从而在不增加发射功率、不减小信息速率、不改变调制方式的前提下提高了系统的误码率性能.仿真结果表明,基于码相扩展的TTCM直序扩频系统可以比单纯直序扩频多获得1~3dB的编码增益,同时对载波初相估计误差和相位噪声的敏感程度并不增加. 相似文献
553.
ad-hoc网络具有自组性强、快速组网和高抗毁等特性,以它组网的多机器人编队适用于一些无法预先安装通信设备的特殊场合。但是由于ad-hoc网络的通信覆盖范围有限、网络动态性强,在进行编队控制时如果不考虑编队中机器人之间的通信距离,可能导致机器人因与网络失去联系而脱离编队。为了确保多机器人编队的完整性,在使用势场法进行编队控制时,除考虑目标和障碍物的影响外,同时将机器人之间的通信距离作为一种引力加入传统的环境势场模型。仿真实验的结果证明该方法可以有效地控制ad-hoc方式组网的机器人编队。 相似文献
554.
从鱼雷电磁引信收发线圈垂直配置方法基本原理出发,分别分析了位于鱼雷轴线和偏离鱼雷轴线的双接收线圈产生作用距离模糊的原理。对于第一种情况,提出了对双路线圈输出信号进行取模处理的方法,消除了作用距离模糊;对于第二种情况,提出了通过增加对称位置的接收线圈,并对对称位置线圈输出信号求平均后,再进行取模处理,消除了作用距离模糊。仿真结果表明,该方法可有效消除作用距离模糊,提高电磁引信作用距离。 相似文献
555.
以现有的空间碎片环境模型为基础,建立了一套空间碎片风险评估模型。该模型包括空间碎片环境、航天器有限元建模、几何遮挡处理以及碰撞概率计算四个模块。为了验证风险评估模型的精度及有效性,针对机构间空间碎片协调委员会指定的三种标准工况,将该计算结果与国内外已有的风险评估模型的计算结果进行比较,验证了风险评估模型的正确性。利用开发的风险评估模型,对立方体航天器遭遇空间碎片碰撞风险进行仿真评估与分析,给出了轨道高度、倾角以及航天器自身的姿态参数对航天器遭遇空间碎片碰撞风险的影响特性。 相似文献
556.
针对数字Stretch处理在大抽取倍数情况下硬件资源消耗大、难以工程实现的问题,提出了层叠分段快速傅里叶变换处理的数字Stretch实现算法,将数字混频后的数据序列通过层叠分段与重组,利用小点数的快速傅里叶变换运算实现数字Stretch处理。实测数据验证了算法的有效性。资源消耗分析表明,与常规的数据滤波抽取处理方法相比,该算法可有效减少数字Stretch处理的硬件资源消耗。 相似文献
557.
通过适当的空域稀疏化构造了可对阵列接收信号进行冗余稀疏表示的阵列流形矩阵,建立了相应的L1-analysis稀疏重构模型用于恢复阵列接收信号,重点证明了该流形矩阵是满足L1-analysis 稀疏重构条件的紧框架,从理论上保证了将L1-analysis 稀疏重构用于阵列接收信号恢复及波达角估计问题的合理性,并推导出信号恢复误差的理论上界。利用在微波暗室环境中采集的实测数据,结合MUSIC算法进行实验验证,结果表明基于L1-analysis 稀疏重构的信号恢复对提高低信噪比环境下的波达角估计性能是有效的。 相似文献
558.
在图像模式识别中 ,面积是很重要的特征。提出一种计算面积的新方法 ,利用Freeman链码矢量分析 ,对边界像素标注综合处理 ,再进行边界像素坐标加权求和计算 ,求得目标面积 ;该方法与原有计算面积的方法相比 ,该方法实现简单 ,计算量小 ,结果准确 相似文献
559.
对于一个拥有多台相同设备的可修复系统来说,一种备件的需求以及其对应的备件保障方案将影响着系统的可工作设备数量,从而影响着设备其他备件的需求,故假设备件需求相互独立且与系统自身备件保障方案无关而开展备件配置研究是不合理的.在考虑备件需求相关以及备件的保障方案对备件需求的影响的前提下,利用马尔可夫理论描述了备件需求规律,针对不串件拼修和串件拼修两种情况分别给出了可用度的计算方法,并在此基础上以备件配置费用作为优化目标,以可用度作为约束构建备件优化配置模型,给出了边际分析求解模型的方法.通过案例分析,验证了模型的正确性. 相似文献
560.
为提高智能视频监控系统中运动目标检测算法在低信噪比条件下的鲁棒性,结合混合高斯背景建模算法和随机共振原理实现一种低信噪比下的运动目标检测算法。算法根据混合高斯背景模型对当前帧生成目标概率灰度图,在本文定义的性能评价函数下,通过向该概率灰度图添加噪声使得评价函数最优化从而达到随机共振,对该随机共振灰度图进行阈值分割得到输出的检测目标。针对昏暗、大雾和红外视频分别进行了实验,证实了本文算法的有效性同时也显示本文算法相对于普通背景差算法性能获得了明显提升。 相似文献