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针对基于互质阵列的欠定波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法在阵元幅相误差条件下性能急剧下降的问题, 提出一种基于校正阵元的互质阵列DOA估计方法。首先, 将阵列接收数据分解为两个子阵数据, 基于校正阵元对子阵分别进行幅相误差估计, 并将子阵幅相误差排序重组。然后, 对接收数据协方差矩阵进行误差补偿并扩展为高维的Toeplitz矩阵。最后, 基于矩阵填充理论对高维协方差矩阵进行空洞填充, 结合求根多重信号分类(root multiple signal classification, root-MUSIC)算法进行DOA估计。理论分析和仿真结果表明, 该方法可以实现互质阵列的幅相误差估计, 并通过误差补偿有效恢复幅相误差条件下的互质阵列DOA估计性能, 提高估计精度。 相似文献
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提出了一种基于小波分解(wavelet-decomposition)的数据输入格式-径向基神经网络(data input format-radial basis functional neural network)超短期风速组合预测模型.该模型首先将风速时间序列数据进行小波分解,减缓风速时间序列的波动性,然后将分解后的低频、高频部分分别建立数据输入格式(风速输入矩阵),并通过径向基神经网络模型进行预测,最后通过自适应叠加得到最终预测结果.结合宁夏某风场实测数据,将该预测模型和其他三种预测模型的仿真实验结果与实测值进行对比,表明该组合预测模型具有较高的预测精度. 相似文献
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为使拖拉机作业过程中车速在受到作业阻力变化的影响下能迅速恢复稳定,文章设计一种双流传动(hydro-mechanical transmission, HMT)系统。通过实时调节发动机油门踏板的开度和改变电液伺服机构控制柱塞泵斜盘倾角的泵排量方式对车速进行调节;考虑到电液伺服机构存在强非线性、大时变参数以及外负载干扰等因素,将模型参考自适应控制(model reference adaptive control, MRAC)算法应用在液压泵排量调节的电液伺服执行机构中。结果表明:所设计的HMT系统在拖拉机遇到作业阻力变化引起车速变化时能有效地恢复稳定行驶状态;采用MRAC的电液伺服执行机构能够精确调节液压系统排量比来实现车速的改变,在简化变速操作的同时保证发动机工作在高效区,使拖拉机工作车速快速恢复到稳定区间。 相似文献
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