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带挠性附件航天器可以用含小摄动参数的多时标非线性系统进行描述,而目前的控制方法大多针对多时标线性系统,要求模型精确已知.为解决存在不确定性的带挠性附件航天器的跟踪问题,提出一种基于模糊奇异摄动模型的自适应控制器,采用鲁棒控制和自适应控制理论相结合的方法进行设计,由反馈项、自适应项和鲁棒控制项组成,反馈项的增益采用线性矩阵不等式(LMI)方法求解,自适应项用于减小系统的跟踪误差,鲁棒项用于保证系统的闭环稳定性.稳定性证明采用Lyapunov合成方法完成.该控制器适用于模型带有不确定性的多时标非线性系统的跟踪控制.由于采用了自适应方法消除系统不确定性,能够减少鲁棒控制方法带来的保守性.在带挠性附件航天器的跟踪控制中的应用验证了其有效性. 相似文献
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基于霍夫变换和相位相关的图像配准方法 总被引:5,自引:0,他引:5
本文结合霍夫变换和相位相关技术来处理图像配准问题.根据1D相位相关技术,提出了一种通过搜索角度脊来得到旋转参数的方法;将待处理图像去旋转后,再采用2D相位相关来得到平移参数.本文方法可以充分利用FFT 的高效运算.实验结果表明此方法能准确有效地处理具有旋转和平移的图像配准问题. 相似文献
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二维多群辐射输运程序LARED-R-1的并行化 总被引:3,自引:2,他引:1
利用有向图描述数据依赖关系,应用已有的并行流水线通量扫描算法,实现基于非协调网格的二维辐射输运程序LARED-R-1的并行化.同时,采用消息缓冲技术提高并行程序的性能.经测试,对于典型的问题规模(100群、3800个网格单元、40个方向),在某并行机的64个和128个处理器上,并行程序分别获得80%和53%的并行效率. 相似文献
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阵列天线接收到的期望信号和干扰信号,其入射的到达角度(Angle of Arrival,AOA)总是快速变化的,而传统波束形成算法计算量大,无法实时计算。针对这一问题,提出了一种基于深度神经网络的自适应波束形成(Deep Neural Network Adaptive Beamforming,DNNABF)算法,用入射信号AOA组成的向量作为网络输入,网络输出逼近最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)算法求得的权矢量。仿真结果表明,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与DNNABF方法都能准确拟合MVDR算法权矢量,可在入射信号AOA快速变化时自适应地形成波束和零陷,但DNN计算速度相对MVDR有将近6.5倍的提升,训练模型时间也远低于CNN。 相似文献
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双通道接收机是测控雷达实现大姿态飞行目标跟踪测量的常规设备,也是高精度雷达通用的链路配置形式。采用常规的距离零值标校方法对该类型系统进行标校,稳定性较差,精度不高,无法达到亚米级距离零值的校准目的。在传统标校方法的基础上,融合双通道相位同步修正技术,优化了系统距离零值标校方法。仿真和测试结果结果表明,50 dB动态条件下零值校准精度优于1 m,弥补了传统标校方法的不足,可以作为工程方法推广使用。 相似文献