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针对飞行过程中的定位问题,设计了一款高功率、体积小的新型定位装置。该定位装置主要由北斗模块、单片机模块和供电模块三部分组成。北斗模块由RDSS和RNSS模块集成,信标工作时首先通过RNSS快速获取定位数据,定位数据经过单片机处理后通过RDSS发送至卫星,然后地面短报文接收机接收到数据,最终传输至上位机,将经度、纬度等参数详细转换并呈现至上位机界面。本设计采用双北斗模块和多接收模块保证发射频率和接收效率。经过连续的测试后,新型定位装置运行状态稳定,通信成功率≥95%,能够达到预期要求。 相似文献
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针对传统应变/温度采集模块采样参数单一导致的数据不同步、无法兼容多类型传感器等问题,研发了基于ARM的多类型温度/应变信号同步采集系统,设计实现了基于零漂移放大器的高精度模拟调理电路,利用24 Bit ADC实现了2路应变与2路热电偶信号的同步实时采集,采集数据通过上位机软件可实时显示与回放。测试结果表明:应变与温度的采集精度分别达到了0.1%FS和0.2%FS,且能够兼容不同类型应变片与标准热电偶进行同步高精度与宽量程的采样与传输,具有较好通用性与实时性,为进一步探索温度-应变耦合信息获取提供了研究基础。 相似文献
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无监督域适应(Unsupervised domain adaptation,UDA)方法通过全局特征分布匹配实现源域到目标域的知识迁移,但忽略了细粒度的局部实例信息。本文提出了一种基于双层域自适应(Two-tiered domain adaptation,TTDA)的无监督行人重识别方法,使用全尺寸网络(Omni-scale network,OSNet)作为骨干网络,在端到端深度学习框架中联合执行源域和目标域之间的全局特征分布匹配和局部实例匹配,从源域和目标域之间不同行人ID的关联中挖掘可迁移的有用知识,并通过知识选择机制提高了跨域适应性。在多个大型公开数据集上的实验结果表明,与其他先进方法相比,所提方法在源域到目标域的无监督行人重识别的平均精度均值(mean Average precision,mAP)和top-k命中率均取得显著提升。 相似文献
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