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51.
针对GNSS导航信号模拟源中卫星轨道计算的高精度实时性要求,提出了一种基于Powell最优化理论的卫星轨道拟合算法。该算法将有限点卫星位置拟合问题转化为无约束极小值问题,使用最优化理论求解卫星轨道模型参数,从而可以方便计算任意时刻的卫星速度、加速度等高阶量。算例结果表明计算卫星星历时,位置误差小于1×10-4m,速度误差小于1×10-6m/s,计算量为广播星历直接计算的1/3;计算精密星历时,位置精度在2cm左右,拟合精度较拉格朗日插值算法提高了大约1倍。通过实际应用,充分验证了算法的有效性。  相似文献   
52.
在科学研究与工程计算中对插值的分析与方法理论已有很重要的应用,而对于ENO插值的方法与理论在大多教科书中却很少涉及,本文介绍ENO插值的应用及算法,为大学生们学习数值分析中的插值计算提供参考。  相似文献   
53.
针对GNSS导航信号模拟源中多星座轨道计算实时性问题,从计算效率、精度等角度分析和对比了牛顿多项式和埃尔米特多项式插值算法的性能,通过对牛顿插值的加“窗”改进,使得卫星位置、速度的插值精度显著提高.算例结果表明,该方法能够在等间距时间点上多个卫星位置已知、速度未知的条件下,高精度实时地内插出卫星的位置和速度,其中卫星位置插值精度为mm级,速度插值精度小于1e-5 m/s,计算量为广播星历直接计算的1/7,位置和速度的拟合精度均优于三阶埃尔米特插值结果.  相似文献   
54.
针对OFDM系统中基于补零DFT实现信道插值的算法,对传统的时域方法和变换域方法进行了分析,并提出了一种新的补零方法。首先通过理论分析指出传统的基于补零DFT实现信道插值算法中,时域方法和变换域方法是等效的;通过对信道插值算法中冲激响应估计序列进行补零的分析,指出补零操作是为了重构出冲激响应的 点采样序列( 表示总子载波数),并针对传统补零方法在一定条件下产生的重构误差,提出了一种新的补零方法。仿真结果表明以上理论分析是正确的,新补零方法可以减小一定条件下的重构误差,增强信道插值算法对信道延迟分布的鲁棒性,有效提高系统的性能。  相似文献   
55.
针对威胁环境下的多智能体协同轨迹规划问题,以轮式机器人为对象,研究了基于序列凸优化方法的协同轨迹规划方法.首先通过对轮式机器人模型的分析,给出单独轮式机器人实际物理约束,同时以状态量、控制量加权为性能指标,考虑运动学方程、避障避碰约束、个体物理性能约束、终端约束,建立多轮式机器人协同轨迹规划问题;其次,对运动学方程、避...  相似文献   
56.
57.
针对分布式多站雷达协同定位下的功率分配问题,提出一种改进凸松弛的启发式算法。给出了分布式多站雷达定位误差的克劳美罗下界(CRLB),建立功率约束下最小化CRLB迹的功率分配模型。设计了一种改进凸松弛算法,通过迭代修正松弛参数和快速功率调整策略解决非凸优化问题消除松弛带来的误差。仿真实验表明,相对于均匀功率分配算法和基于凸松弛的功率分配算法,改进凸松弛启发式功率分配算法下目标的定位性能更优。  相似文献   
58.
针对Kriging插值算法在地形构建中对真实观测数据进行光滑处理时可能产生较大误差的问题,在简述其基本原理的基础上,提出了移动Kriging插值算法,并详细阐述了该算法的原理和步骤。运用该算法对类Sphere、Rastrigin函数分别模拟的平坦和起伏地形进行插值重构仿真测试,并对武汉木兰湖湖底真实地形数据进行了验证比较,结果表明:该算法在水下地形构建中能够获得较好的插值效果,很好地保持了地形特征,且能获得更小残差的水下地形数据,在水下数字地图制作中具有较好的应用价值。  相似文献   
59.
考虑依赖信号噪声场景下MIMO雷达的稳健波形优化问题。根据最小最大方法,基于克拉美-罗界描述了改善MIMO雷达最差情况参数估计性能的稳健波形优化问题。为求解所得NP问题,提出一种新的基于对角加载(DL)的迭代方法。此方法利用哈达玛不等式将内层优化分解为若干子问题,以降低运算复杂度从而利于工程应用,基于DL方法将子问题转化为凸问题,外层优化也可转化为凸问题,因而可获得高效求解从而便于硬件实现。初始问题最优解可通过对迭代算法得到的解进行最小二乘拟合得到。数值仿真验证了所提方法的有效性。  相似文献   
60.
针对具有状态和控制输入时滞的随机系统,考虑控制器增益存在加性摄动时,设计一种非脆弱保成本控制器。主要目的是,设计的状态反馈控制器对于所有容许的控制器摄动,仍然能够保证闭环系统不仅均方渐近稳定,而且二次型性能指标函数具有确定上界。基于Lyapunov稳定性、Ito公式、Schur补引理和线性矩阵不等式(LMI)等方法,把控制问题转化为LMI可行问题,以LMI的形式给出控制器存在的充分条件,当LMI可行时即可构造出相应的状态反馈控制律。最后,提供数值算例进一步说明该设计方法是正确和有效的。  相似文献   
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