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201.
202.
203.
204.
205.
由于工作原理不同,舰炮使用传统无控弹试射方法不适用于一维弹道修正弹。分析了舰炮使用一维弹道修正弹射击误差构成和试射的必要性,提出了一维弹道修正弹校正射击诸元误差和预测误差试射新方法。首先通过分析对海射击以实际观测弹着水柱与提前点偏差作为发射诸元误差的精度,以及以预测弹着落点与实际观测弹着水柱偏差作为预测误差的精度,提出了求取诸元误差和预测误差的方法,论证了试射发数;然后从距离上和方向上校正诸元误差和预测误差。假设各误差值,通过仿真计算表明,按新方法试射能够显著提高射击精度。 相似文献
206.
针对BP神经网络(BPNN)的分类性能和遗传算法(GA)的参数寻优能力难以满足空中目标意图预测需求的问题,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的空中目标意图预测方法。利用SVM和SSA分别取代BPNN和GA,构建了SSA-SVM空中目标意图预测模型,并对模型的预测性能进行了仿真检验。结果表明,SSA-SVM比GA-SVM具有更快的收敛速度和更高的适应度值,比BPNN具有更高的预测准确性和更稳定的预测结果。因此,SSA-SVM可以准确、稳定地预测空中目标意图,能够满足意图预测在准确性和稳定性上的需求,提升了预测性能。 相似文献
207.
针对舰船装备维修费影响因素复杂、预测结果不稳定等问题,构建了AdaBoost-PSO-BP的舰船维修费用预测模型。引入机器学习中的方法,针对BP神经网络在较小样本规模的情况下精度不高的问题,采用粒子群算法和早期停止法,确定了最佳参数,消除了过拟合现象,并通过AdaBoost将BP神经网络优化集成,提升了模型的准确度和稳定性。实例验证了该模型的实用性、科学性和有效性。 相似文献
208.
209.
无人机规避或跟踪空中目标可以看作是一个非线性运动导引控制问题。针对这类任务中无人机和目标存在高机动性、高时敏性等特点,提出了一种基于Lyapunov稳定性理论的无人机规避或跟踪目标运动导引方法。构建了基于精细时间运动导引方法的无人机规避或跟踪空中目标问题求解框架,并将无人机碰撞规避和机动目标跟踪问题分别转化为到达虚拟目标点和与虚拟目标点交会的问题。针对碰撞规避问题,将其转化为实现平行导引的控制问题,基于Lyapunov稳定性理论设计了无人机碰撞规避导引律。针对机动目标跟踪问题,在碰撞规避基础上,根据目标点交会的要求设计了相应的目标跟踪导引律。在Gazebo平台上开展了仿真验证实验,实验结果表明:所提方法能够有效避免大过载情况的出现,并具有较强的时变和参数适应性。 相似文献
210.
全极点模型对信号构建线性模型,通过对模型进行定阶和计算可以得到估计信号的各个参数,从而实现信号预测。子带融合之前需要进行相干处理,可以通过相干函数等方式解决。root-MUSIC算法在低信噪比环境中极点选择并不稳健,会导致模型在阶数上判断错误。为解决全极点模型方法中子带融合在信噪比低时模型阶数估计不准的问题,提出一种噪声抑制方法。对信号Hankel矩阵的主对角奇异值矩阵加权处理,以消除噪声分量,并利用整体前向预测矩阵得到整体频段极点值与极点幅值,由此估计出低信噪比时的多子带融合信号。结果表明所提方法在仿真环境下,在信噪比-20 dB至10 dB时,相较于传统极点模型方案具有更好的估计结果。 相似文献