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为获取变化海流环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)的能量最优路径, 基于最优控制理论提出一种用于AUV的三维能量最优路径规划算法。首先, 为了有效抑制海流对路径规划的影响, 将海流向量加入到AUV运动学模型中。其次, 在已知俯仰角及AUV位置的情况下, 利用庞特里亚金极小值原理, 获得能量最优控制律。最后, 利用线性定常系统的状态空间理论, 计算得到初始艏向角、航速以及能量消耗。在仿真环节, 通过与负反馈控制策略相比较, 说明所提算法能够规划出三维能量最优路径, 而且可以有效降低AUV的能量消耗。 相似文献
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针对基于优先级概率统计的多址接入(statistic priority-based multiple access, SPMA)模式协议在高负载情况下战术信息的碰撞概率十分严重, 网络性能无法满足协同攻击要求的问题, 本文借鉴非正交多址接入技术在功率域上区分同时同频信号的思想, 改进SPMA协议信号发送机制与多优先级检测机制, 在原有的时域、频域基础上引入功率域, 提出一种联合功率域的SPMA协议性能改进策略。并针对各优先级数据包到达率的动态变化场景, 设计动态阈值算法, 以达到降低碰撞概率, 提升网络吞吐量的目的。仿真结果表明, 采用该改进策略与动态阈值算法可以使网络承载更大的业务流量, 提高网络吞吐量。 相似文献
63.
用非紧性测度估计技巧和凝聚映射的不动点指数理论, 证明Banach空间中分数阶微分方程边值问题正解的存在性. 相似文献
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针对传统的时频分析方法对海杂波分析有限的问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)能量占比的海面漂浮小目标特征检测方法。首先,采用EMD将接收回波分为独立不同尺度的若干个固有模态(intrinsic mode function, IMF)分量,实现对接收回波的频率从高频到低频的分解。然后,分别建立IMF分量与接收回波数据的相关系数,并利用平均均值-标准差之比作为筛选IMF分量的准则,自动筛选出能量较大且波动平稳的低阶IMF分量。最后,提取IMF分量在原始信号中的平均能量占比作为特征,利用蒙特卡罗方法设置门限,进行海面目标异常检测。实测数据的结果显示,所提算法的性能优于对比算法。 相似文献
65.
由于民航周围电磁环境复杂, 一旦产生电磁干扰(electromagnetic interference,EMI), 就不易被排查, 特别是随机性较强的宽带干扰。对此, 提出一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)的干扰源识别方法。通过实时测量干扰信号的频谱数据, 并分析其特点, 选择包络因子、频谱能量、频谱峰值、均值和方差5个特征向量, 用主成分分析法降低数据冗余程度, 最后采用SVM来判断干扰源类型。仿真结果证明, 所提算法能有效识别6类典型机场宽带干扰源, 识别精度可达98.33%。 相似文献
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钾是农作物生长所必需的三大营养元素之一。通过分析泰国钾盐资源禀赋、地理、基础设施等,认为泰国具备较快规划发展为亚洲大型钾盐基地的物质条件。老挝钾盐资源开发的成功,也证明具有相同资源类型的泰国钾盐资源具备开发的可行性。随着“一带一路”倡议深入开展,泰国新矿产法的颁布、国际石油集团等公司的开发,展现出建立泰国-老挝亚洲钾盐战略基地的前景。建议相关国家和企业及早谋划建立泰国-老挝亚洲大型钾盐基地,为亚洲建立大型钾盐战略基地。 相似文献
67.
现有通信干扰方法, 通常基于通信侦察中获取的目标信号特征进行干扰决策, 选取合适的干扰波形实施干扰, 难以应对目标信号特征未知或参数动态变化的情况。为此, 提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的通信干扰波形生成技术, 运用GAN直接提取目标信号的潜在特征, 并生成与目标信号特征相似的干扰波形。在介绍GAN原理的基础上, 首先设计网络模型, 并对学习率进行优化, 使GAN更适用于时间序列通信干扰波形的生成。然后通过对不同类型和参数的通信信号进行干扰波形生成实验, 验证了该技术的泛化性。最后进行干扰效果对比试验, 结果表明, GAN生成的干扰波形干扰效果能够逼近最佳干扰效果。 相似文献
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水灰比、堆积密实度和比表面积是充填体强度的重要影响因素,但有关各因素对强度影响显著性的研究较少,为此通过3因素5水平正交试验,分别对龄期为3d,7d和28d的试块开展单轴抗压强度试验.对试验结果进行方差分析,获得不同龄期各因素F统计值比(水灰比∶堆积密实度∶比表面积):3d为698.404∶26.148∶0.910,7d为862.626∶35.465∶1.286,28d为1585.404∶31.695∶1.338.分析各因素F统计值和P值,确定因素显著性大小关系为:水灰比>比表面积>堆积密实度;水灰比和比表面积为主要影响因素,堆积密实度为次要因素,所以控制水灰比可以有效控制充填体强度.绘制各因素水平趋势图,以最有利于充填体抗压强度原则确定最优组合为水灰比1.2,比表面积410m2/kg,堆积密实度0.6%.改变最优配比中水灰比值,开展30组不同水灰比的3d,7d和28d试块的抗压强度试验.以试验强度为原始数据,结合灰色预测、模糊分类和马尔可夫理论,建立3d,7d和28d试块强度组合预测模型;分析实测值与GM(1,2)模型、曲线回归模型和组合模型预测平均相对残差,结果表明,组合模型较其他模型具有较高的精度和稳定性. 相似文献
69.
传统辐射源信号识别方法往往需要人工提取特征,不仅对专业知识要求较高,而且人为选择的特征不能够保证适用于大多数类型信号的识别,识别精度和识别速度也不能兼顾。针对上述问题,将语音处理领域常用的深度学习模型——卷积长短时深度神经网络(convolutional long short-term deep neural network, CLDNN)引入到辐射源信号的识别中,并将该模型中的长短时记忆层改为双向门控循环单元层。模型的输入为原始时间序列数据,特征提取和分类识别过程均在网络中进行,避免了人工选择特征的不完备性。实验结果表明,所提模型在低信噪比情况下也能够有效识别信号类型,同时与其他模型相比,实现了识别精度和识别速度之间的平衡。 相似文献
70.