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81.
针对吊重二自由度摆角非线性动力学模型,研究了起重机吊重摆角的产生机理和摆角的影响因素。起重机小车和大车同时做加(减)速的复合运动时,产生吊重二自由度摆角,摆角的大小受起升绳长度和小车运行加(减)速度大小的影响。动态仿真表明:小车运行加(减)速度对摆角的影响比绳长度显著;小车起动和制动时,吊重做受迫摆动;当小车加(减)速度增大l倍时,吊重摆角约增大0.12rad,摆速约增大0.164rad/s;当绳长度增加2m时,摆角和摆速无明显变化,吊重自由摆动的周期约增加1.3s。  相似文献   
82.
研究了一种适用于红外成像、主动雷达复合导引头的微带天线阵技术.设计了天线单元和功分器,并对一个带馈电网络、176个单元的天线阵进行分析和方向图预计,并通过试验进行比较.  相似文献   
83.
基于小角度假设,建立了末制导阶段弹目相对运动的线性化模型.根据该模型,由直接法仿真得到了目标机动情况下的脱靶量曲线.分别由系数矩阵法和框图法得到了原系统的伴随系统,伴随系统仿真结果和直接法仿真结果的比较说明伴随法能很好地对线性时变系统进行仿真.与直接法比较,伴随法效率较高,适用于导弹制导系统的初步分析.  相似文献   
84.
应用具有量子行为的粒子群优化算法,对支持向量(SVM)进行参数优化研究.根据支持向量机的分类准确率和泛化能力之间的关系,应用QPSO算法选取比较优秀的参数模型,比较参数模型的各项性能,选取最适合实际需要的参数模型.仿真表明,QPSO算法的SVM模型与PSO算法相比在分类准确率和泛化能力上均获得更好的效果,经QPSO优化后的SVM整体性能明显提高.  相似文献   
85.
针对目标发生快速、运动不规则及遮挡等情况下的跟踪问题,提出了一种分层核采样策略。首先通过先验转移和后验转移分别预测2组粒子来建立联合分布,利用聚类算法近似联合分布粒子集的混合高斯分布;然后对每个聚类进行采样;最后采用均值漂移算法将粒子移动到后验密度的局部极值处。实验结果表明:算法在目标发生快速机动情况时,跟踪性能优于传统粒子滤波、核粒子滤波及分层粒子滤波,且对遮挡具有较好的鲁棒性。  相似文献   
86.
针对雷达目标检测中,弱小目标雷达截面积小,目标角闪烁以及目标受噪声和杂波影响比较大,基于序列检测的检测前跟踪算法是在MIMO雷达信号一般似然比检测的基础上提出来的,它能够克服强杂波噪声对信号检测的影响,在低信号杂波比的情况下滤除杂波点,实现了对弱小目标的检测。仿真实验证明,在虚警概率相同的条件下,算法的性能优于似然比检测方法。  相似文献   
87.
针对低信噪比下多频法在天波超视距雷达(Over-The-Horizon Radar,OTHR)目标分类识别中分类精度不高的缺点,充分利用雷达量测的一些先验信息,将基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的多分类器引入多频法中,提出了一种基于SVM的OTHR多频特征目标分类识别方法。仿真结果表明,利用较少的3个频率点,在信噪比较低的条件下可获得较好的分类识别效果,说明了该方法在OTHR目标分类识别中的有效性和可行性。  相似文献   
88.
传统的聚合解聚方法仅能解决语法层的数据聚合解聚的参数静态匹配问题,却不能解决联邦一致性的其他两个重要的方面:数据的语义匹配合理性及联邦运行中的动态一致性。为了解决以上两个问题,提出了一种本体驱动的多分辨率联邦一致性维护框架——OCM框架。该框架基于本体创建与融合技术构建联邦本体,通过邦员本体与联邦本体间的映射,解决了联邦数据匹配的合理性问题;基于聚合解聚方法,引入管理与协调联邦实体状态的邦员,通过合理设计联邦的实时对象更新及交互机制,实现了联邦实体状态的实时一致性。实验结果表明:OCM框架能有效保持联邦中多分辨率实体的状态一致,并且由于联邦本体的可重用性,对邦员的增加与退出不敏感,因此联邦的重组合也具有一定的借鉴价值。  相似文献   
89.
随着炮兵指挥系统与炮兵武器平台信息化水平不断提高,新的矛盾与问题也随之出现。详细分析了现装备自行火炮火控软件与炮兵指挥系统软件,在一体化方面存在的系统协同、模型一致性以及互联互通等方面存在的问题,并对这些问题,提出了相应的改进建议。  相似文献   
90.
张新刚  吴刚  钟鹰 《火力与指挥控制》2012,37(11):187-190,194
为获得高交叉极化隔离度性能,基于极小极大值算法对单偏置赋形反射面天线进行了优化设计。在赋形优化过程中采取了两个措施来提高天线的交叉极化隔离度,一个是利用归一化的电场来构建目标函数,以消除设计增益对优化过程的影响;另一个就是适当增大反射面的焦距。为了证明所述方法的有效性,以产生一个覆盖美国全部领土的赋形波束为例对天线进行了优化设计。数值仿真结果表明,在服务区内主极化增益都高于30dBi,交叉极化隔离度都在30 dB以上。  相似文献   
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