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针对无人机 GPS 信号易受干扰、易欺骗的问题,提出一种结合深度学习和卡尔曼滤波的无人机抗GPS欺骗的检测方法,该方法通过使用长短期记忆网络从无人机飞行状态中预测得到无人机飞行的动力学模型,并利用卡尔曼滤波结合动力学模型进行动态调整来识别GPS欺骗,从而达到抵御GPS欺骗信号干扰的目的,同时该方法无须增加接收器的硬件开销,且易于实现。实验结果证明,相比同类方法,该方法对于识别GPS信号具有更高的准确率和更低的误报率,可有效增强无人机抗GPS欺骗干扰的能力。 相似文献
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为解决废弃聚苯硫醚(PPS)纤维和滤袋通过焚烧或填埋方式处理,造成资源浪费和二次污染等问题,促进废弃PPS纤维的高效高价值回收利用,对目前国内外废弃PPS纤维回收再利用的研究现状进行综述。阐述了废弃PPS纤维的回收再利用方法,主要包括化学溶解、化学分解、机械粉碎、纤维拆解、熔融加工和直接利用,并梳理分析了不同方法的优缺点及其回收制品的特点;然后分别从废弃滤袋清灰处理、滤袋纤维成分复杂和回收利用成本高3个方面分析影响废弃PPS纤维回收再利用的技术难点;最后提出建立PPS滤袋生产、使用和回收三方企业的联动机制,根据不同工况条件分层分类管理回收废弃PPS滤袋,以期为PPS纤维的高值回收利用提供参考。 相似文献
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