基于信號(hào)到達(dá)角度（AOA）的定位算法是一種常見(jiàn)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)自定位算法，算法通信開(kāi)銷(xiāo)低，定位精度較高。由于各種原因，估測(cè)的多個(gè)節(jié)點(diǎn)位置可能存在不可靠位置，提出了一種改進(jìn)的基于信號(hào)到達(dá)角的定位方法，通過(guò)過(guò)濾誤差較大的估計(jì)位置，來(lái)提高定位的精度。仿真結(jié)果表明，本文提出的改進(jìn)算法很好地提高了定位精度。
標(biāo)簽： AOA 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 改進(jìn)算法 節(jié)點(diǎn)定位
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶(hù)：jennyzai
本文采用Memetic算法進(jìn)行飛行控制系統(tǒng)PIO評(píng)估，提出了一種結(jié)合自適應(yīng)差分進(jìn)化和模式搜索的Memetic算法。以瑞典FOI開(kāi)發(fā)的飛機(jī)模型ADMIRE為研究對(duì)象，利用Memetic算法對(duì)存在不確定條件下的飛行控制系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)估。評(píng)估結(jié)果表明，與工業(yè)傳統(tǒng)網(wǎng)格評(píng)估方法相比，改進(jìn)的優(yōu)化算法可以在全飛行包線范圍內(nèi)找出最壞的飛行狀態(tài)，具有更高的可靠性、效率。
上傳時(shí)間： 2013-11-24
上傳用戶(hù)：lina2343
文中以第七屆"飛思卡爾"杯大學(xué)生智能車(chē)競(jìng)賽為背景，以飛思卡爾MC9S12XS128單片機(jī)為核心，設(shè)計(jì)了一種自平衡巡線智能車(chē)系統(tǒng)。本設(shè)計(jì)基于倒立擺的動(dòng)力學(xué)模型，經(jīng)過(guò)卡爾曼濾波算法對(duì)陀螺儀和加速度計(jì)的輸出信號(hào)進(jìn)行處理得到智能車(chē)的角速度和傾角，再通過(guò)PID運(yùn)算處理后的輸出控制智能車(chē)的平衡、前進(jìn)和轉(zhuǎn)向。實(shí)驗(yàn)及實(shí)際比賽表明，本智能車(chē)系統(tǒng)可穩(wěn)定運(yùn)行，具有速度快，轉(zhuǎn)向靈活，抗干擾性強(qiáng)的特點(diǎn)
標(biāo)簽： 磁場(chǎng)檢測(cè) 巡線 智能小車(chē) 自平衡
上傳時(shí)間： 2013-10-08
上傳用戶(hù)：CHENKAI
該系統(tǒng)采用自校正控制原理和常規(guī)PID控制相結(jié)合的算法!能快速整定出PID控制器的參數(shù)
標(biāo)簽： C8051F020 PID 參數(shù) 自整定
上傳時(shí)間： 2013-10-21
上傳用戶(hù)：Shaikh
為解決北斗導(dǎo)航接收機(jī)干擾功率強(qiáng)、有效信號(hào)弱的不足，提出了一種基于功率倒置自適應(yīng)算法的抗干擾設(shè)計(jì)方案。該方案以自適應(yīng)天線系統(tǒng)為平臺(tái)，采用FPGA處理器Virtex5芯片實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)算法，根據(jù)最小均方誤差原則迭代計(jì)算功率倒置的最優(yōu)權(quán)值并產(chǎn)生加權(quán)輸出。測(cè)試結(jié)果顯示：功率倒置算法在干擾形式、干擾方向未知的情況下能夠有效抑制干擾，為北斗導(dǎo)航接收機(jī)提供最高50 dB的抗干擾能力。
標(biāo)簽： 功率倒置 中的應(yīng)用 算法 北斗
上傳時(shí)間： 2013-11-07
上傳用戶(hù)：born2007
設(shè)計(jì)了一種利用單孔徑雙極化天線進(jìn)行GPs自適應(yīng)抗干擾的方法，并對(duì)算法的性能進(jìn)行了詳細(xì)的分析。新方法在不降低衛(wèi)星信號(hào)質(zhì)量的前提下，僅占用單個(gè)天線位置，就可以對(duì)付窄帶或?qū)拵Ц蓴_。為增強(qiáng)安裝受限裝備的導(dǎo)航抗干擾能力提供了一種新的解決方案。仿真結(jié)果表明，新方法可行、有效。
上傳時(shí)間： 2014-01-19
上傳用戶(hù)：非洲之星
提出了一種應(yīng)對(duì)CDMA系統(tǒng)中有界干擾的魯棒自適應(yīng)功率控制算法.仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的功率控制算法相比,該算法性能優(yōu)越,可以使用戶(hù)獲得更高的信噪比和較低的發(fā)射功率,且系統(tǒng)容量得到了提高.
上傳時(shí)間： 2013-11-02
上傳用戶(hù)：yimoney
PCB Layout Rule Rev1.70, 規(guī)範(fàn)內(nèi)容如附件所示, 其中分為: (1) ”P(pán)CB LAYOUT 基本規(guī)範(fàn)”:為R&D Layout時(shí)必須遵守的事項(xiàng), 否則SMT,DIP,裁板時(shí)無(wú)法生產(chǎn). (2) “錫偷LAYOUT RULE建議規(guī)範(fàn)”: 加適合的錫偷可降低短路及錫球. (3) “PCB LAYOUT 建議規(guī)範(fàn)”:為製造單位為提高量產(chǎn)良率,建議R&D在design階段即加入PCB Layout. (4) ”零件選用建議規(guī)範(fàn)”: Connector零件在未來(lái)應(yīng)用逐漸廣泛, 又是SMT生產(chǎn)時(shí)是偏移及置件不良的主因,故製造希望R&D及採(cǎi)購(gòu)在購(gòu)買(mǎi)異形零件時(shí)能顧慮製造的需求, 提高自動(dòng)置件的比例.
標(biāo)簽： LAYOUT PCB 設(shè)計(jì)規(guī)范
上傳時(shí)間： 2013-11-03
上傳用戶(hù)：tzl1975
基于合成孔徑雷達(dá)（SAR）圖像的海面風(fēng)場(chǎng)估計(jì)已經(jīng)得到廣泛認(rèn)可。多數(shù)風(fēng)速反演算法是以估計(jì)的風(fēng)向、校正的δvv為先驗(yàn)條件，應(yīng)用海風(fēng)模型計(jì)算而得的。在相同風(fēng)向的情況下，應(yīng)用不同的海風(fēng)模型會(huì)得到不同的風(fēng)速反演值，因此選擇合適的模型是風(fēng)場(chǎng)估計(jì)的關(guān)鍵。同時(shí)，風(fēng)向數(shù)據(jù)的精確度也很重要，即使不大的誤差也會(huì)給風(fēng)速的反演結(jié)果帶來(lái)明顯偏差。為解決上述問(wèn)題這里提出一種不需要預(yù)先已知風(fēng)向數(shù)據(jù)的風(fēng)場(chǎng)估計(jì)算法。該算法將基于海洋SAR圖像中風(fēng)浪的條紋信息，以及風(fēng)浪條紋生成的自相關(guān)函數(shù)的周期性估計(jì)風(fēng)速數(shù)據(jù)，同時(shí)由風(fēng)浪條紋的最短周期方向估計(jì)風(fēng)向數(shù)據(jù)，從而估計(jì)出完整的風(fēng)場(chǎng)矢量。仿真結(jié)果顯示，該算法對(duì)風(fēng)速和風(fēng)向數(shù)據(jù)有較高的估計(jì)精度。
標(biāo)簽： 海洋 風(fēng)場(chǎng)矢量估計(jì) 算法
上傳時(shí)間： 2013-10-17
上傳用戶(hù)：520
為有效合理利用雷達(dá)資源和解決雷達(dá)測(cè)量值與運(yùn)動(dòng)狀態(tài)間的非線性關(guān)系以及目標(biāo)狀態(tài)本身可能出現(xiàn)的非線性，提出了一種基于交互式多模型粒子濾波（IMMPF）的相控陣?yán)走_(dá)自適應(yīng)采樣目標(biāo)跟蹤方法。將交互式多模型粒子濾波一步預(yù)測(cè)值的后驗(yàn)克拉美羅矩陣代替預(yù)測(cè)協(xié)方差矩陣，通過(guò)該矩陣的跡與某一門(mén)限值比較來(lái)更新采樣周期以適應(yīng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的變化。將該方法與基于量測(cè)轉(zhuǎn)換的IMM自適應(yīng)采樣算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，表明了該算法的有效性。
標(biāo)簽： 交互式 多模型 粒子濾波 相控陣?yán)走_(dá)
上傳時(shí)間： 2013-10-09
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