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71.
评价仓库保障能力的指标主要有仓库储存能力,仓库的收发能力等。传统的评价方法只是以仓库空间利用率、叉车完好率等指标作为评价的依据,而忽略了包装对这些指标的影响性。以包装箱容积利用率和包装质心分布等因素对仓库保障能力的影响为出发点,分析了箱式包装对仓库保障能力的影响性。 相似文献
72.
针对旋转惯导系统的初始对准模型时变特点,基于单轴旋转惯导系统的误差方程分析了不同旋转方案中对准模型的区别主要表现为旋转变换矩阵不同,并进一步推导了绕3个不同轴向的单轴二位置转停方案的旋转变换矩阵,建立了不同旋转方案的卡尔曼滤波对准模型.而后,忽略转停方案中的旋转过程,基于PWCS理论对不同位置的对准模型进行研究,分析了不同时段内系统的总观测性矩阵和提取观测性矩阵,根据矩阵的秩确定了系统的可观测性.分析表明:IMU绕X轴二位置转停方案的可观测状态数由7增加为8;绕y和Z轴二位置转停方案的可观测状态数由7增加为10,系统完全可观测. 相似文献
73.
战术通信网业务流量模型是对网络规划设计、管理和控制的基础,只有模型精确,才能正确地刻画网络的各项特性.以流量建模技术为主线,对所研究网络的流量特性进行了探讨,并在此基础上提出了战术通信网业务流量的建模方法,同时结合所研究的相关技术对战术通信网性能指标进行了分析.针对在仿真中如何加载业务量分布模型的难题,提出了一种PDF Destination Address模型,利用OPNET PDF概率编辑器及相关控制代码来实现业务量比例分布矩阵的运算,从而完成流量加载.用该方法所加载的业务分布模型与实际业务比例分配关系相符,能有效满足各指挥单元在业务量强度、大小和方向上的需要. 相似文献
74.
75.
76.
为保证无线传感器网络数据的完整性,针对数据流中存在异常数据的问题,提出了一种基于BP神经网络和多元线性回归的联合估计算法。首先,将存在异常数据的数据流作为样本输入,利用神经网络的非线性拟合能力对异常数据进行估计。然后,通过相邻的传感器节点数据建立多元线性回归模型,对异常数据进行估计。最后,根据两种算法在不同情况下的误差大小,调整它们各自在异常数据估计中的权重,计算出最接近真实值的估计值。以Berkeley Intel实验室的传感器数据为实验数据,通过Matlab软件对本文方法进行测试并分析仿真结果,实验结果表明文中提出的方法能对异常数据进行有效估计,并且具有较高的可靠性和稳定性。 相似文献
77.
水下传感器网络具有广阔的应用前景,但也存在能量有限、延迟较长、部署区域不连通和通信能耗大等问题,理论和实践证明传感器节点的优化部署是解决已上问题的有效方法。为此综合考虑水下传感器网络的工作环境及传感器特性,建立了提高网络可靠性的网络部署模型,给出了网络部署的成本函数及约束条件,并使用遗传算法对传感器节点和中转节点的部署成本及网络生命周期内的能量消耗进行优化。通过仿真实验表明,该模型收敛速度快,部署节点结果合理,达到了较好的优化网络的目的。 相似文献
78.
多时相遥感图像中利用线特征可以感知道路等线形地物的变化。论文提出一种新的基于边缘特征描述的线特征变化检测算法,首先根据边缘的梯度信息得到变化边缘,并对变化边缘进行编组,形成变化边缘的直线支撑区域,然后通过最小二乘拟合方法从直线支撑区域中提取出变化直线。提出的线特征变化检测算法把边缘的相位和幅度信息作为变化检测的判定依据,从而避免了线的匹配与比较工作,降低了变化检测的算法复杂度,具有很强的实用性。将提出的方法用于多时相遥感图像变化检测,实验结果显示该方法的有效性。 相似文献
79.
在靶场经纬仪对目标实时跟踪测量时,会发生相机随机抖动的情况,引起目标在图像中大幅度运动。应对大幅度运动时,基于搜索窗口的跟踪方法容易丢失目标,而基于全图搜索的跟踪方法时效性差。针对以上问题,提出一种结合核相关滤波算法(Kernelized Correlation Filter, KCF)和目标位置预测的改进的跟踪学习检测算法(Tracking-Learning-Detection, TLD)跟踪框架。利用正交多项式最优线性滤波器及相机角度信息预测目标下一帧位置,在此区域利用KCF进行快速跟踪,可以提高跟踪的成功率和时效性,跟踪失败时再进行检测。仿真实验表明,最优线性滤波器能较准确预测目标位置,给KCF提供较准确的搜索位置,算法每帧耗时仅为1.1 ms,且定位精度优于TLD和KCF,能有效应对相机抖动的问题。靶场实际试验证明该方法可提高靶场自动判读水平,减少人工干预。 相似文献
80.
针对目前以高斯白噪声为模型的大部分跳频参数估计方法在α稳定分布噪声背景下,性能急剧下降的缺点,对跳频信号进行两次窗函数长短不同的分数低阶STFT,从而得到两组时频数据,,将两组时频数据点乘,得到新的时频表示,基于时频分析的跳频参数估计方法,实现跳频参数的估计。仿真实验表明,提出的方法有效抑制了α噪声,在α=0.8,GSNR≥1 d B;α=1.5,GSNR≥0 d B时,可以实现跳频周期的准确估计。在α=1.5,GSNR=3 d B时,该算法跳变时刻估计值最大相对误差比STFT低3%、比分数低阶STFT低1.6%,跳变频率估计值更加精确。 相似文献