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1987年 | 1篇 |
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针对传统环境风模型无法描述非Kolmogorov紊流和风向变化的问题,提出了基于QAR数据的环境风建模方法。将环境风模型划分为风向模块和风速模块。基于QAR数据分析风廓线系数和季节的相关性,建立了能描述平均风时空特性的平均风模型。基于Davenport功率谱形式拟合实测紊流功率谱,拟合结果表明实际紊流功率谱的标度指数在-1.98~1.13。分析风向和风速之间的相关性,考虑风向的变化特性,提出了基于马尔可夫过程的风向建模方法。基于以上模型进行了环境风模拟,并将模拟环境风引入飞行仿真实验中。实验结果表明,该方法能描述非Kolmogorov紊流和风向变化,且能实际应用于飞行仿真中。 相似文献
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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
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随着无人机在军民领域的大规模应用,对无人机复杂工况下的安全性和适应性提出更高要求。闭环辨识能够在考虑系统反馈作用下获取辨识参数,大幅提高辨识试验的稳定性和安全性。针对无人机闭环辨识试验中多变量非线性气动参数获取问题,首先基于某固定翼无人机动力学模型,推导了无人机的气动力、气动力矩等29个气动参数辨识模型;然后提出了一种闭环激励下无人机多变量非线性参数频域在线辨识方法,设计了基于递推傅里叶最小二乘的闭环辨识的流程架构;最后通过添加噪声后的仿真系统对辨识方法的有效性进行了验证,对辨识结果的有效性进行了分析,可为后续开展的闭环辨识飞行试验提供技术储备和理论支持。初步仿真结果证明,提出的闭环激励下无人机多变量非线性参数频域在线辨识方法可以高效获得辨识结果,辨识的29个气动参数中有16个气动参数辨识平均误差3.43%,同时提出的辨识方法较常规最小二乘法精准度平均提高25.5%。 相似文献
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