Advertisement

关于典型隐身飞机动态RCS时间序列的探讨 (2013年)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文深入分析了典型隐身飞机在不同姿态下的动态雷达截面积（RCS）变化规律，揭示其隐身性能随时间的变化特征。 本段落定义并推导了目标机体坐标系与地面雷达坐标系之间的转换关系，并计算出雷达视线在目标坐标系中的方位角和高低角。通过使用FEKO软件对F-22隐身飞机进行建模，得到了该机全空域的静态RCS值。同时利用Matlab仿真分析动态目标的RCS特性变化情况。研究结果表明：不同飞行高度以及不同的航路捷径均会影响机动目标的RCS序列，并且当目标执行适当的俯仰机动动作后可以减小其雷达截面，为隐身飞机设计进攻航线提供了理论依据。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 关于典型隐身飞机动态RCS时间序列的探讨 (2013年)
    优质
    本文深入分析了典型隐身飞机在不同姿态下的动态雷达截面积（RCS）变化规律，揭示其隐身性能随时间的变化特征。 本段落定义并推导了目标机体坐标系与地面雷达坐标系之间的转换关系，并计算出雷达视线在目标坐标系中的方位角和高低角。通过使用FEKO软件对F-22隐身飞机进行建模，得到了该机全空域的静态RCS值。同时利用Matlab仿真分析动态目标的RCS特性变化情况。研究结果表明：不同飞行高度以及不同的航路捷径均会影响机动目标的RCS序列，并且当目标执行适当的俯仰机动动作后可以减小其雷达截面，为隐身飞机设计进攻航线提供了理论依据。
     
  • 时间序列分析中ARMA模型的定义及平稳时间序列探讨
    优质
    本文将详细介绍时间序列分析中的ARMA模型定义，并深入探讨其在平稳时间序列的应用与特性。 六、ARMA模型的定义 具有如下结构的模型称为自回归移动平均模型，简记为 ARMA 模型。 特别当 p 和 q 的值分别为 0 时，该模型被称为中心化模型。 重写后的段落： 六、ARMA模型的定义 一种特定结构的统计模型被称作自回归移动平均（ARMA）模型。 特别是当p和q都等于零的情况下，这种模型也称为中心化 ARMA 模型。
     
  • 关于三种翼型参数化方法的探讨*(2013年)
    优质
    本文深入分析了三种不同的翼型参数化方法，旨在为航空工程设计提供理论支持与优化建议。通过对比研究，探索更高效的翼型生成技术。 本段落研究了型函数扰动法、控制点法以及复合映射法三类翼型参数化方法在翼型优化设计中的应用，并对比这些方法的几何收敛及气动特性收敛结果。研究表明，形状函数具有最强的几何表征能力，其次是Hicks-Henne型函数和Spline函数。通过基于偶极子面元法的逆设计过程并运用SQP算法进行优化求解后发现，第一类方法在计算精度上表现最佳；第二类方法则表现出较强的稳定性；而第三类方法相对而言难以推广使用。
     
  • 关于六维力传感器静态解耦算法与静态标定的探讨*(2013年)
    优质
    本文针对六维力传感器进行了深入研究，重点讨论了其静态解耦算法及静态标定技术，为提高测量精度提供了理论依据和技术支持。 耦合误差对六维力传感器的精度有显著影响，而准确的标定试验对于提高其性能至关重要。针对传感器在正负方向输出电压的不同特性，提出了一种结合耦合误差与分段拟合建模的新解耦算法。通过使用十字梁结构进行标定实验，并将获得的数据应用于该解耦算法中。实验结果表明，基于耦合误差和分段拟合的静态解耦方法具有优越性能。
     
  • 经典Matlab时间序列模型的应用
    优质
    本简介探讨了经典Matlab在时间序列分析中的应用，涵盖了ARIMA、GARCH等模型的实际操作与案例研究。 Matlab在各种时间序列模型中的应用（经典）涵盖了多种时间序列的Matlab解法，内容非常全面且经典。
     
  • 关于C#中动态调用Dll的探讨
    优质
    本篇文章主要探讨了在C#编程语言中如何实现和使用动态链接库(DLL)的功能，并分析了几种常见的方法及其应用场景。 这本书共有26页，我还没看完；它是从百度文库下载的，内容非常好。涵盖了静态调用、动态调用、创建及调用方法，以及如何通过类或API函数来调用DLL，并且还介绍了怎样使用C#和VC等编写的DLL进行调用……我现在正在学习中。
     
  • 时间序列预测：基于机器学习的时间序列分析模型
    优质
    本研究探讨了利用机器学习技术进行时间序列预测的方法与应用，介绍了多种先进的时间序列分析模型，并评估其在不同场景下的性能。 机器学习的时间序列预测涉及使用不同的模型来预测给定货币图表中的市场价格。 所需依赖项包括：numpy为必需；而tensorflow与xgboost则可选安装以增加多样性。此代码已在Python版本2.7.14、3.6.0上进行了测试。 获取数据方面，有一个内置的数据提供程序可以使用。所有模型都已经通过加密货币图表进行过测试。 提取到的资料格式包括标准安全性：日期，最高价，最低价，开盘价，收盘价，交易量和加权平均值等信息。这些特征与特定的时间序列特性无关，并且可以通过子集或超集训练。 要获取数据，请从根目录运行以下脚本： # 获取默认货币对如BTC_ETH、BTC_LTC、BTC_XRP、BTC_ZEC的所有时间段的数据。 $ .run_fetch.py 这将提取Poloniex中所有可用的时间段（天，4小时，2小时，30分钟，15分钟，5分钟）数据，并将其存储在_data目录下。
     
  • 混沌时间序列分析和预测的方法探讨
    优质
    本研究聚焦于混沌时间序列的分析与预测方法，深入探究非线性动力学理论在实际数据中的应用，旨在提出有效的预测策略。 混沌时间序列分析与预测的常用方法有助于整体把握混沌方法。
     
  • 关于BMP格式的隐写技术探讨
    优质
    本文旨在深入探讨BMP图像文件中隐藏信息的技术方法，分析其原理、应用及安全性，并提出改进策略。 该系统不支持汉字信息加密，在运行过程中仅尝试使用24位BMP图片进行文件加密，且需要用户自行准备图片。
     
  • 运用时变参数状态空间模型探究区域能源消费和经济增长的关系（2013年）
    优质
    本研究采用时变参数状态空间模型分析了2013年特定区域内的能源消费与经济增长之间的动态关系，揭示两者间的相互作用机制。 基于江苏省自1985年以来的能源消费总量与人均GDP年度数据，构建了反映能源消费弹性随时间变化的时变参数状态空间模型，以探究该省能源消耗与经济增长之间的动态关系，并将其与OLS固定参数模型进行对比分析。研究发现：能源消费和经济成长之间存在显著且长期均衡比例不断调整的协整关联性；无论是拟合效果还是残差估计结果均显示，相较于固定参数模型，时变参数模型更能准确描述两者间的变动趋势；通过卡尔曼滤波算法估算得出，在样本期内江苏省经济增长对能源消耗的影响系数呈现出非线性的波动特征。