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901.
当前基于低轨卫星的导航定位方法研究成为国内外热点,其中基于低轨通信卫星的导航定位技术更是当前研究的重点方向。然而低轨通信星座较低的时空基准精度给导航定位带来了较大的挑战,针对弱时空基准约束的低轨卫星导航定位体制设计还处在研究的初级阶段。本文针对低轨通信星座的导航定位服务需求,基于LEO通信卫星的伪码测距信号与多普勒测频信号,开展精度因子(Dilution of Precision,DOP)及定位精度均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分析,并对两类测量体制下的低轨通信星座导航定位服务性能进行分析论证。理论分析与仿真结果表明,在设定低轨通信卫星10 m~30 m弱时空基准误差的约束下,多普勒测频体制具有更优的导航定位精度,其周期平滑后的三维RMSE值为1.28 m,相比伪码测距体制下的三维RMSE值优化了86.8%;二维RMSE值为0.99 m,相比于伪码测距体制提升了52.9%。本文提出了一种较为可靠的低轨通信星座多普勒定位方案,为未来低轨通信卫星用于导航定位服务提供了有益参考。 相似文献
902.
903.
904.
为了提高车载毫米波雷达在复杂城市道路环境中目标检测的抗杂波与干扰能力,本文利用卷积神经网络(CNN)特征参数提取和目标分类特性,提出了一种改进的基于CNN的车载毫米波雷达目标检测方法。该方法首先将毫米波雷达回波信号距离-多普勒二维数据运用滑窗进行分割,并采用CNN网络模型处理分割后的二维矩阵,训练二维CNN网络模型及其参数,使其具有提取回波特征并基于特征参数模型进行目标分类的能力,从而实现目标检测功能。通过对卷积神经网络模型结构进行优化,增加批量归一化层,优化Dropout层使得低权重特征失活,自适应地删减部分神经元节点修正该层非线性激活函数,进一步降低了CNN模型目标检测的虚警概率。实验结果表明,在相同虚警概率条件下,CNN网络检测方法目标发现概率优于传统的单元平均恒虚警检测方法,并且在低信噪比的条件下仍然能够保持较高的发现概率;在同等发现概率水平下,修正后CNN网络检测方法的虚警概率较修正前可提高约1个数量级。 相似文献
905.
针对水声换能器的指向性旁瓣级问题,该文提出了一种低旁瓣非均匀圆形活塞平面水声换能器。该换能器在均匀圆形活塞换能器的基础上,采取去双环分布方法去除均匀圆形活塞换能器部分压电相体积,改变换能器结构,实现了抑制旁瓣的效果。以均匀连续平面活塞阵为基础,该文推导了去双环圆形平面活塞阵指向性函数,并采用Matlab对该指向性函数求解,分析两个环的位置和宽度随换能器指向性最大旁瓣级的变化规律,根据优化结果确定了换能器的最优尺寸。通过有限元仿真分析表明,该去双环圆形活塞换能器指向性最大旁瓣级为-25.3 dB,与均匀圆形活塞换能器相比,最大旁瓣级降低了8.3 dB,实现了旁瓣抑制,有效降低了最大旁瓣级。 相似文献
906.
907.
新型单层波导阵列天线具有低耗、低剖面、结构紧凑、实用性强等诸多优点, 在毫米波甚至太赫兹无线通信领域具有巨大应用潜力, 是当前的研究热点。 文章首先介绍了用于构建波导阵列天线的几类波导馈电网络的特点, 指出E 面波导馈电网络在毫米波应用领域的优势,接着针对E 面波导在单层并馈波导阵列天线和Butler矩阵多波束阵列天线方面的研究展开叙述,最后给出了可应用在单层波导阵列天线中的开口波导辐射单元在实现多频和圆极化等不同功能上的最新研究进展。 文章对于低耗低剖面单层波导阵列天线的发展及其应用具有参考价值。 相似文献
908.
针对永磁同步电机传统模型预测电流控制中存在计算负担重和电流脉动大的问题,提出一种低复杂度双矢量预测电流控制方法。首先,利用电流无差拍控制原理快速获得下一周期的第一电压矢量,相比传统方法可减少一个周期的预测次数。其次,进行第二电压矢量的选择时可以采用非零电压矢量,增大备选电压矢量的覆盖范围。最后,根据均方根电流脉动方程,确定满足最小电流脉动条件下各个电压矢量的最佳作用时间。仿真和实验结果表明:相较于传统单矢量、双矢量预测电流控制方法,所提低复杂度双矢量预测电流控制方法能够有效抑制电流脉动,降低算法的复杂度和计算量,提高了永磁同步电机控制系统在实际中的运行性能。 相似文献
909.
针对低轨卫星多普勒定位中最小二乘法(the least squar method, LSM)和扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)带来的解算误差,采用容积卡尔曼滤波(cubature Kalmanfilter, CKF)算法的思想来进行定位解算。首先设计了一种基于GeoSOT剖分网格的初值搜索方法进行粗定位,避免迭代发散;在解算过程中,对CKF进行改进,用QR分解代替其中的Cholesky分解,防止误差协方差矩阵非正定导致计算终止;最后以铱星星座对地面站的静态定位为例,通过STK 进行仿真验证算法的有效性。结果表明,改进的CKF(improvedCKF, ICKF)算法对于目标的定位误差在百米以内;且相较于LSM 和EKF,定位精度大约可以提高17%。 相似文献
910.