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针对复杂环境条件下无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）集群编队系统中领航-跟随集群的编队控制和人工势场法中的避障问题，提出了一种基于虚拟子目标联合边界力（joint virtual sub-target and boundary force, JVBF）的无人机集群编队避障算法。采用基于虚拟子目标的领航-跟随法并优化修正力函数来实现无人机集群的队形控制，以达到帮助跟随无人机快速恢复队形的目的；采用基于边界力的人工势场法负责局部路径规划，解决无人机目标不可达和狭窄通道内振荡的缺点。仿真结果表明，所提算法相较于传统算法具有更高的编队队形一致性和时间效率。 相似文献
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研究了一种基于子脉冲去斜的高分辨距离像合成新方法。首先,用本地参考信号对接收的步进频脉冲串信号进行去斜处理,然后把去斜之后的信号按顺序在时域上拼接起来得到宽带回波,最后按传统的处理方法得到目标的一维距离像和二维逆合成孔径雷达像。这种方法避免了传统时域拼接法的上采样、频移和相位补偿运算,减小了处理复杂度,易于工程应用。 相似文献
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针对精密时间协议(PTP)报文的不确定排队转发时延恶化PTP同步性能的问题,提出最小排队转发时延估计算法.通过对链路时延堆栈式比较,基于筛选出的未受阻塞的幸运报文进行时钟偏移估计,提高了时延不对称网络中的PTP同步性能.算法的边界条件由搜寻幸运报文的平均时间间隔决定,推导了该边界条件公式.测试验证结果表明:在主从链路时延不对称的环境下,相比于无优化情况,链路时延估计精度提高了约25ns,其稳定度提高了近2个数量级;PTP系统同步精度提高了1倍以上,其稳定度提高了近4倍. 相似文献
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