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361.
为了降低Bartlett匹配场定位方法输出定位模糊函数背景级,提出了一种基于反卷积处理的Bartlett匹配场定位方法.该方法借助图像复原理论中的反卷积技术,在Bartlett匹配场定位方法基础上论述了点扩展函数设计过程;利用预设计的点扩展函数和二维反卷积技术,对Bartlett匹配场定位方法输出定位模糊函数进行反卷积处理,得到清晰定位模糊函数,降低了背景级及其导致的定位模糊问题.数值仿真结果表明,该方法通过对定位模糊函数进行反卷积处理,定位模糊函数背景级远低于Bartlett匹配场定位方法和MVDR匹配场定位方法;定位模糊函数背景级随着反卷积迭代次数增加而降低,函数峰值也变得更加"尖锐",具有更好的目标声源空间位置分布估计能力. 相似文献
362.
复合固体推进剂属于高填充比颗粒类复合材料,氧化剂和金属颗粒在基体中的随机分布使其在细观尺度具有非均质的特点。从细观尺度研究固体推进剂燃烧及力学性能时,必须考虑颗粒级配、空间分布和种类等因素的影响。采用分子动力学方法,以硝酸酯增塑聚醚高能复合固体推进剂为研究对象,将固体颗粒模型化为球形,生成其在基体内随机分布的颗粒填充模型。利用Monte-Carlo算法模拟计算颗粒填充模型细观结构的两点概率函数,并研究了颗粒填充体积分数、尺寸与级配等参数对其的影响规律。从统计意义上给出具有各态历经性、统计均匀性和各向同性特点的颗粒填充构型最小周期性代表体元尺寸,可有效减小后续研究的计算量,节约计算成本。所构建的推进剂细观几何构型及对最小周期性代表体元尺寸的计算为后续开展复合固体推进剂细观尺度燃烧、燃面处铝团聚及力学性能数值研究奠定了基础。 相似文献
363.
为了提高步进频率雷达系统的性能,研究了步进频率雷达的距离旁瓣抑制问题.给出了步进频率雷达信号频域加权的流程图,详细推导了数学表达式,阐述了步进频率雷达距离旁瓣抑制的机理.通过理论分析和仿真验证,通过增加Hamming窗函数和增加一定阶跃值进行补偿,可以减小主瓣宽度和副瓣峰值,效果较好.分析了步进频率雷达的工作原理及距离旁瓣产生的原因.重点研究了基于各种窗函数的距离旁瓣抑制.结合距离旁瓣的基本抑制机理和各窗函数的特点,提出了基于各窗函数线性加权法的距离旁瓣抑制的研究与分析. 相似文献
364.
向量化算法映射是向量处理器的难点问题。提出一种高效的支持原位计算的三角矩阵乘法向量化方法:将L1D配置为SRAM模式,用双缓冲的乒乓方式平滑多级存储结构的数据传输,使得内核的计算与DMA数据搬移完全重叠,让内核始终以峰值速度运行,从而取得最佳的计算效率;将不规则的三角矩阵乘法计算均衡分布到各个向量处理单元,充分开发向量处理器的多级并行性;将结果矩阵保存在乘数矩阵中,实现原位计算,节省了存储空间。实验结果表明,提出的向量化方法使三角矩阵乘法性能达到1053.7GFLOPS,效率为91.47%。 相似文献
365.
366.
采用最优控制理论设计智能结构主动振动控制器,针对大型空间智能结构的低频和密频的特性,基于小波尺度函数变换,设计了智能结构的传感器、致动器;最后通过针对某大型空间智能桁架结构的仿真,表明该控制方法是行之有效的。 相似文献
367.
根据弹道中段空间目标和诱饵的表面温度分布规律,从热物理的角度分析了目标和诱饵的红外光谱辐射特性,指出了弹道中段目标和诱饵红外辐射特性的本质差别,并据此提出了红外目标识别中的特征基函数,用特征基函数构造红外点目标识别的四维特征矢量。仿真实验表明,这一特征矢量用于红外点目标识别非常成功。 相似文献
368.
分析了将函数逼近理论与方法引入神经网络研究的必要性;从经典函数逼近与统计分析两方面详细地讨论了多层前馈网(MLP)逼近能力分析的基本方法及结论;分析了正则理论观点下的径向基函数网络(RBF)的逼近能力;讨论了RBF网与多层前馈网在最佳逼近特性上的差异。文末指出了神经网络函数逼近的发展方向。 相似文献
369.
为提高线性扩张状态观测器的观测精度,加快其收敛速度,从偏差控制的基本原理出发,提出了一种应用于自抗扰控制系统的改进型线性扩张状态观测器。该改进型线性扩张状态观测器将各状态变量与其观测值之间的偏差作为各状态变量的调节依据。给出了改进后的二阶和三阶线性扩张状态观测器的观测误差系统的稳定性证明,并进行观测精度分析。仿真结果表明,该改进型的二阶和三阶线性扩张状态观测器比传统的同阶次扩张状态观测器的收敛速度更快、观测精度更高。 相似文献
370.
针对正交各向异性材料的二维非线性热传导反问题,采用顺序函数法进行表面热流辨识问题的研究。在求解反问题时,采用有限体积法、牛顿-拉夫逊法并引入未来时间步的概念。在每个时间步内,将待辨识热流视为非线性方程组的未知量,通过一个迭代过程进行求解。算例的研究表明,热流辨识结果与真实热流相近,从而证明了本方法在辨识二维非线性热传导反问题时是准确、稳定、有效的。 相似文献