火炮后坐运动加速度自感知装置设计

针对小口径火炮发射过程后坐运动加速度的自动采集问题,研制了一套基于FPGA和MEMS传感器嵌入式运动状态自感知装置,该装置具有精度高,体积小和易装卸的特点,可满足在小口径火炮上标配安装的要求.通过射击试验证明该装置可以有效采集存储所需数据,满足设计要求,可为火炮的"无人化"和"智能化"研制提供技术支持.     

基于深度卷积神经网络的多飞行器构型保持研究

基于深度卷积神经网络设计了"智能-校正"算法以快速生成制导指令;深度学习模型是由卷积层、全连接层、批量归一化层和残差网络(ResNet)组合成的一个19层深度神经网络,飞行器状态变量转化为类似于图像像素矩阵的二维矩阵,通过sgd优化和权重衰减正则项将神经网络的训练误差降低至约0.025°;之后针对飞行器运动存在制导指令...     

基于辅助阵元的幅相误差和DOA同时估计算法北大核心

针对阵元幅相误差使波达方向(direction of arrival,DOA)估计精度下降的问题,提出了一种阵元幅相误差和DOA同时估计算法。该算法通过在阵列一侧设置少量已校正阵元,改变了误差矩阵的结构,并根据改变后的矩阵特征构造了变换矩阵,通过构造的变换矩阵和子空间算法,实现了对阵元幅相误差和DOA的同时估计。此外,该算法能够解决信源功率存在较大差异时误差估计不准的问题,实现了高精度的误差和角度的同时估计。计算机仿真结果证明了所提算法的正确性和有效性。