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光波束形成网络是光控相控阵雷达中的重要组成部分,有助于提升系统的宽带宽角扫描能力。利用光开关的切换,改变各收发通道间的相对延时量,从而实现波束指向的变化。在常用的技术中,色散延时是一种简洁的光波束形成实现方法,而色散线性项仅适用于色散量小且通道数少的情况。随着延时量的增加,非线性色散延时积累,会引起波束畸变。因此引入相对色散斜率(RDS)作为其非线性因子,并通过调整商用激光器波长来抵消色散介质的非线性效应。当RDS为0.003 nm?1时,激光器阵列的最大波长间隔从0.796 nm “拉伸”到0.862 nm,波长也整体“平移”?0.31 nm,修正波长与商用激光器波长的最大调整量为0.2 nm,可满足商用波分复用器的通带带宽,大扫描角时主瓣与副瓣之比从5 dB提升至12.9 dB。通过分析,RDS数值越小,激光器波长的修正量越小。因此,RDS是选择色散介质和调整激光器波长的重要参数,从而能够恢复波束畸变,以提升相控阵系统的成像、识别能力。 相似文献
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朱佳 《卫星电视与宽带多媒体》2021,(3):133-134
移动互联网时代,短视频的兴起为方言文化的传播提供了新契机.抖音作为"短视频浪潮"中的典型代表应用,以新兴传播方式与特有传播机制,给方言文化提供了灵活有力的发展机遇.本文以"抖音"平台为案例,对短视频时代下方言文化视觉传播的生成机制进行了分析,然后剖析了方言文化视觉传播当前存在的问题,进而提出了相应的发展策略. 相似文献
5.
针对小型无人直升机系统高度非线性、强耦合和易受内外部扰动干扰的特点,提出了一种非线性块反步控制与广义比例积分观测器相结合的控制策略。该方法采用广义比例积分观测器构建多阶观测回路对系统状态量、扰动量及扰动量的多阶导数进行估计,然后将扰动的估计值代入到直升机系统模型中,采用反步法回归递推得到直升机的跟踪飞行控制律。通过对阶跃信号和复杂“8”字形航迹的航迹跟踪仿真,结果表明:在多种内外部扰动影响下,所设计的控制律具有良好的动态响应和航迹跟踪性能以及抗干扰能力。相较于常规非线性扰动观测器,广义比例积分观测器对高阶和快速时变扰动具有更高的预估精度,可以达到更好的扰动抑制效果。 相似文献
6.
针对上肢外骨骼控制信号产生与外部设备响应存在时间滞后导致脑机接口(BCI)系统实时性差的问题,采集被试手部自主抓握前运动相关皮质电位(MRCP) ,提出基于非线性复杂度特征样本熵 (SampEn)与线性幅值特征融合算法的手部运动意图预测方法. 从时频、神经复杂度分析不同大脑状态之间存在的差异,通过特征融合实现对手部抓握运动意图的预测. 基于特征融合意图离线预测准确率最高可达88.46%,可以在人体手部自主运动发生时刻?1 400 ms实现对手部运动预测. 与平静时期手部静止状态相比,被试产生手部抓握运动意图时脑电信号的功率谱与复杂度均产生明显变化,为基于手部运动意图预测提前驱动机器人实现人机协同提供控制策略. 相似文献
7.
跳跃是腿足式动物最常见的步态模式之一,通过快速有力的爆发性功率输出,动物可完成越障避敌等行为.然而,受制于执行器能力限制和高动态运动的规划控制难度,由腿足式机器人实现跳跃奔跑等运动极具挑战性.为此,设计一种基于共轴近似直驱结构方案的双足机器人样机,在三杆简化模型的基础上,确立支撑相和飞行相的约束条件,以跳跃高度最优为目标,将机器人系统的运动规划问题处理成有限维度的非线性优化问题,并采用变参数PID实现关节力矩跟踪控制.通过双足机器人跳跃试验,对运动规划算法的有效性进行验证.结果 表明,双足机器人样机能完成离地高度约为0.34 m(相当于50%的腿长)的跳跃动作,研究成果可为未来高越障性足式机器人研究提供理论支撑和技术参考. 相似文献
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为提高车载协作通信链路的可靠性与连通性,提出了一种在下行非正交多址接入(NOMA)的中继网络中基于监督机器学习算法的中继选择方案,通过构建反向传播(BP)神经网络预测模型,对候选中继集的中断概率进行预测,以此来进行基于最小中断概率的中继选择,提高了下行链路的连通性.在Matlab中,利用样本数据进行网络训练后,得出的预测值与理论值的相关系数为0.99944,预测的平均相对误差为0.57%,表明该中继选择方案模型能够对多个中继进行中断概率的预测,从而实现基于最小中断概率的中继选择.数值仿真结果表明,基于监督机器学习的中继选择方案相较于基于增强学习的中继选择方案中断概率下降了60%,能明显提高中断性能. 相似文献
10.
与传统媒体相比,社交网络在传播新闻、思想、观点等方面发挥着突出的作用,同时也是传播谣言、虚假新闻等负面信息的最佳途径.因此,对网络舆情演化趋势的准确预测和有效控制已成为重要的研究话题.目前,大多数研究从理论建模的角度对网络舆情事件的演化特性和发展趋势进行预测,基于用户行为特征的信息传播演化趋势预测模型的建模及分析有待进一步研究.考虑到信息传播过程中用户之间的相互影响,文中提出一种基于注意力机制的方法,旨在探究社交网络中用户在信息传播过程中的影响来预测信息的传播趋势.首先,利用基于长短时记忆神经网络(Long Shot-Term Memory,LSTM)的网络架构来获取信息传播的轨迹特征.其次,考虑到信息传播和用户行为的复杂性,利用注意力机制挖掘用户之间的依赖性来预测真实的信息传播过程.最后,综合考虑影响信息传播的驱动因素,得到一种基于注意力机制的信息传播演化趋势预测模型(At-tention Diffusion Neural Network,ADNN).在4个对比数据集上的实验结果显示,ADNN模型优于流行的序列模型,该模型能够有效利用驱动因素对信息传播的影响,更准确地预测社交网络中信息的传播趋势. 相似文献