学科分类
/ 1
2 个结果
  • 简介:在外弹道数据处理中,奇异点处理、特征点求取与随机误差削弱都是精度估计的关键环节.本文首先利用小波变换在处理奇异点、特征点、噪声消除方面的优势,对观测数据进行基于小波变换的分解、融合、重构处理,剔除奇异点,查找特征点,削弱随机误差.其次利用节点自由分布B样条描述导弹运动轨迹,使该弹道确定方法转化为关于求解导弹轨道样条表示参数和测量系统误差的多模融合的非线性优化问题,采用非线性最优化方法,进而得到待估参数的最优估计,完成弹道的最佳逼近.仿真结果表明,该技术应用在奇异点处理、特征点提取与随机误差削弱方面效果较好,多模融合算法能减少计算量,且能切实提高参数估计精度.

  • 标签: 小波变换 样条分频 信息重构 数据融合
  • 简介:研究了一类参数激励和激励联合作用下四边简支薄板在1:1内共振下的周期解分叉.首先,根据vonKarman方程推导出四边简支薄板的运动控制方程,利用Galerkin方法得到参数激励和激励联合作用下的两个自由度的运动方程.然后,通过引入周期变换和相应的Poincar6映射推广了次谐Melnikov方法.最后,对系统进行数值模拟验证了理论的正确性.

  • 标签: 周期解 次谐Melnikov函数 周期变换 薄板