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针对现有钟差预测模型对卫星钟差的非线性特性难以精确预测的特性,提出一种基于混沌时间序列的卫星钟差预测算法。该算法首先通过对钟差序列进行相空间重构,求得最大李雅普诺夫(Lyapunov)指数证明其混沌特性,然后分别采用零阶加权局域预测法和一阶加权局域预测法对钟差序列进行预测,最后将预测结果与国际GNSS服务(IGS)精密钟差值进行比较,得到算法的预测精度。以采样间隔为30 s,时长约为23 h的全球定位系统(GPS)卫星钟差序列进行预测,结果表明15 min内,IGS真实值和预测值的绝对偏差在1 ns以内,绝对偏差平均值在0.3 ns以内。将该算法应用于卫星钟差的预测中,可以实现对卫星钟差非线性特性的短期精确预测。 相似文献
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在移动机器人的路径规划技术中,跳点搜索算法(JPS)因具备简单、快速、易实现的特性而被广泛使用。然而,传统的JPS算法由于启发式函数搜寻效率低导致其搜索的节点数量冗余,而且难以有效兼顾规划路径的安全性。针对该问题,本文提出了一种改进的JPS算法。该方法设计了一种由对角线距离和方向信息结合的启发式函数用于提高寻路效率,并且进一步对规划路径进行平滑处理以有效兼顾规划路径的安全可靠性。移动机器人在复杂障碍物环境下的路径规划仿真实验表明,相较于JPS算法,本文改进后的JPS算法平均规划时间减少了13.4%,平均路径长度减少了3.1%,平均危险点数量降低了83.3%。 相似文献
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随着硅浓度的增大,计算的拉曼谱结果表明,Ge-Si模式和Si-Si模式向高波数移动,而Ge-Ge模式向低波数移动,这种拉曼谱的变化强烈的依赖于合金微结构的变化。它的模式频率的线性变化依赖于Ge/Si的力学常熟的变化。这种现象可以用来鉴别合金中Si含量的浓度。可以通过拉曼散射表征这种复杂的微结构变化。 相似文献
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为了提高非线性卫星钟差预测的精度,降低单一钟差预测模型对钟差预测的风险,提出了一种组合模型的卫星钟差预测算法.该算法首先采用db1小波对卫星钟差序列进行3层多分辨率分解和单支重构,得到一个趋势分量和三个细节分量,然后运用灰色预测模型对重构后的趋势分量和混沌一阶加权局域预测法对重构后的细节分量分别进行预测,最后将各分量预测结果相加后得到总的钟差预测值.以GPS卫星钟差数据做算例分析,在6小时的钟差预测中,算法绝对误差最大值比单一的灰色预测模型误差小1.3ns以上.将该组合预测模型用于非线性卫星钟差预测中,可以提高钟差预测的精度和可靠性. 相似文献
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Compositional dependence of Raman frequencies in SixGe1-x alloys 总被引:1,自引:1,他引:0
正Increases in Si content and the calculated Raman spectra acquired from the Si_xGe_(1-x) alloys reveal that the frequencies of the Ge-Si and Si-Si modes are up-shifted obviously,meanwhile that of the Ge-Ge optical mode is down-shifted,which is strongly dependent on their microstructural changes.The linear decrease and increase caused by their force constant(bond lengths and bond angles) changes,which can be used as a fingerprint to identify the average Si content.The complex microstructural changes induced by increasing Si content can be clearly displayed by Raman spectra transformation. 相似文献
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提出一种基于代数算法的RBF(Radial Basis
Function)神经网络自适应PID控制方法.该方法采用动态的径向基函数网络对非线性系统进行在线辨识被控对象,并将获得的灵敏度信息对PID控制参数自整定,实现了系统的解耦控制.仿真结果表明该设计方案具有控制精度高,实时性好,且具有很强的鲁棒性和自适应性. 相似文献
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