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波束形成器

  • 新型寬帶天線

    介紹了分形 超導 方向回溯 微波光子晶體等形式天線,對各自特點進行了深入分析。

    標簽: 寬帶 天線

    上傳時間: 2022-02-05

    上傳用戶:zhanglei193

  • 神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究

    神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應 用 對環境 的感 知 ,環境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的,常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境,在滿足 精度要求 的情況下,必定要占用大量的內存,并且采用柵 格法進行路徑規劃,其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡,其學習的結 果能體現出輸入樣本的分布情況,從而對輸入樣本實現數 據壓縮 。基于 網絡 的這些特 性,可采 用K0h0n曲 神經元 的 權向量來表示 自由空間,其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入,神經嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習,其神經元就會體現出一定的 分布形 式 學習過程如下:開 始時網絡的權值隨機地賦值 , 其后接下式進行學 習: , 、 Jm(,)+叫f)f,)一珥ff)) ∈N,(f) (,) VfeN.(f1 其 中M(f1:神經元 1在t時刻對 應的權值 ;a(∽ 謂整系 數 ; (『l網絡的輸八矢量;Ⅳ():學習的 I域。每個神經元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經 元權 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (,) 可 以動 態地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環境 的復雜度 ,如果神 經元 的數量 太少 .它們就 不能 覆 蓋整十空間,結果會導致節點穿過障礙物區域 如果節點 妁數量太大 .節點就會表示更多的區域,也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下,節點是對整個 自由空間 的學 習,而不是 學習最 小框架空 間 。節 點的數 量可 以動態 地定義,在每個學習階段的結柬.機器人會檢查所有的路 徑.如檢鍘刊路徑上有障礙物 ,就意味著沒有足夠的節點 來 覆蓋整 十 自由窯 間,需要增加 網絡節點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ,應該采用較少的網絡 節點升 始學習,逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習,自由空間教小,就可用線段表示;若自由空問 較大,就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由 于網絡的并行結構,可在較短的時間內進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息.如形狀、位置等 通過 學習可用樹結構表示自由空問的基本框架,起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術報容易地被找到 在機器人對環境的感知的過程中,可采用人】:神經嘲 絡技術對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環境信息 ,因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經 網絡在局部路徑規射中的應 用 局部路徑 規刪足稱動吝避碰 規劃 ,足以全局規荊為指 導 利用在線得到的局部環境信息,在盡可能短的時問內

    標簽: 神經網絡 智能機器人 導航

    上傳時間: 2022-02-12

    上傳用戶:qingfengchizhu

  • 基于紅外技術的智能機器人控制系統

    基于紅外技術的智能機器人控制系統基于紅外技術、單片機技術等完成 了智能機器人控制 系統的設計。該機器人實現 了步行、跟蹤、避 障 、 步伐調 整 、語 音 、聲控 、液 晶 顯示 、地 面探 測 等功 能 。 紅外技 術 智 能機 器人 控制 系統 隨著政 治格 局 、 戰爭形 式 的 變化 ,在 偵察 、戰 場攻擊 、反恐 防爆 等軍 事領 域 {冉}要 大量 無人 作戰 機 器人 ;人 類探 索太 空 、建設 航 天站 、搶 險救 災等 不 適合 由人 來承擔 的任務 的增 加 ,也 {冉}要 機器 人代 替 人類執 行 任務 。 同時, 新 的需 求和任 務 也對 機器 人 的 性能 提 出 了更 高 的要 求 。 由于 紅 外線 有較 強 的 穿透 能 力和 抗 干 擾 能 力, 不易散 射 且不 易 引起 串干擾 。本 設計 基 于紅 外技 術 完 成 智 能機 器 人 控 制 系 統 的 設 計 , 主 要 實現 了 步 行 、跟蹤 、避 障 、步伐 調整 、語 音 、聲 控 、液 晶顯 示 、地 面探 測 8個 功能 ,在 遇到 外界 條件 發生 變化 時, 該機 器人 將采 取不 同 的措 施對 待, 能較 好地 表 現 出該 機器 人 的 簡單 思 考 能 力 。 1智能機器人說明 1.1功能簡介機系統框圖 機 器人 控 制系 統框 圖如 圖 1。 耦,P3,0~P3.5接 ISD語音芯片, P3,O~P3.5接 ISD語 音 芯 片 。 該機器人 采用 2片 AT89C51來控制,一 片用于 整個 系統的控制, 一片僅 用于驅動 液晶屏 1602的控 制 ,它 們之 間通過 I/O 121通 訊, 以實現 兩片單 片機 工 作 的協

    標簽: 紅外技術 智能機器人

    上傳時間: 2022-02-13

    上傳用戶:zhanglei193

  • 智能家居的標準與協議

    家 庭 總 線 是 智 能 家 居 實 現 的 重 要 基 礎 . 是 住 宅 內 部 的 神 經 系 統 . 其 主 要 作 用 是 連 接 家 中的各 種 電子 、 電氣 設 備 . 負責 將 家 庭 內 的 各 種 通 信 設 備 ( 包 括 安 保 、 電話 、 家 電 、 視 聽 設 備 等 )連 接 在 一 起 . 形 成 一 個 完 整 的家 庭 網 絡 。 日 本 是 較 早 推 動 智 能 家 居 發 展 的 國 家 之 一 , 它 較 早 地 提 出 了 家庭 總線 系統 (H O m e B u S S Y S t e m , 簡稱H B S ) 的概念 . 成 立 了 家庭 總線 (H B S )研 究會 . 并 在 郵政省和 通 產 省 的指 導 下 組 成 了H B S 標 準委 員 會 , 制定 了 日 本 的H B s 標 準 。 按 照 該 標 準 , H B S 系統 由一 條 同 軸 電 纜 和 4 對 雙 絞 線 構 成 , 前 者 用 于 傳 輸 圖 像 信 息 . 后者 用 于 傳輸語 音 、 數據及 控制信 號 。 各 類家用 設 備 與 電氣 設 備 均 按 一 定 方式 與H B S 相 連 , 這 些 電氣設 備 既 可 以在 室 內進 行 控制 . 也 可 在異地 通 過 電話進行 遙 控 。 為適 應 大型 居住社 區 的需 要 , 1 9 8 8 年年初 , 日 本住 宅信息 化推進協會 又 推 出 了 超級 家庭總 線 (S u p e r H0 m e B u s S y s t e m , 簡 稱S - H B S ) , 它適 用 于 更 大 的范 圍 . 因 為一 個S - H B s 系統可 掛接 數千個家庭 內部 網 。 家庭 智能化要 求諸 多家 電和 網絡能夠彼此 相容 . 總線協 議是 其精髓 所 在 , 只 有接 E l 暢通 , 家 電才能 “ 聽懂 ” 人 發 出的指令 , 因此 總線標準 的物理 層 接 口 形 式 是 智能 家居 亟 待解決 的重 要 問題 之 一 。 目前 比 較成型 的總線標 準 協 議 主 要 是 美 國公 司 提 出 的 , 包 括E c h e l o n 公 司 I)~L o n W o r k s 協議 、 電子 工 業 協 會 (E I A ) 的C E 總線協 議 (C EB u S ) 、 S m a r t Ho u s e L P 的智 能屋 協 議 和×一 1 0 公 司 的X 一 1 0 協 議等。 這 些 協 議 各 有 優 劣 。

    標簽: 智能家居

    上傳時間: 2022-03-11

    上傳用戶:

  • 雷達系統導論(第三版)

    本書中文版包括“2006-07-01”“2010-04-01”“2012-05-01”“2014-01-01 ”若干個版本,本次上傳為2006版7月第一次印刷。內容簡介《雷達系統導論》(第三版)共分11章,主要內容包括雷達基本原理和方程,現代雷達技術體制,動目標指示和多普勒雷達技術,跟蹤雷達技術,噪聲中信號檢測技術,雷達信號的信息提取技術,雷達雜波特性、雷達波傳播特點等,并詳細介紹了雷達天線、雷達發射機和雷達接收機等分系統技術。本書系統覆蓋了現代雷達的理論與技術,內容系統、完整。每章后都附有大量習題及參考文獻,便于讀者進一步學習和研究。本書可作為高等院校電子工程專業的高年級本科生和研究生參考教材,也可作為相關專業工程技術人員參考用書。作者簡介Skolnik博士:美國國家工程院院士,IEEE會士。擔任美國海軍研究實驗室雷達分部負責人已有30余年,第一個在雷達技術與應用方面獲得IEEE Dennis J.Picard獎章;同時是IEEE Harry鉆石獎,Johns Hopkins大學著名男畢業生獎,以及美國海軍著名文官服務獎的獲得者。目  錄第1章 雷達簡介1.1 基本雷達1.2 雷達方程的簡單形式1.3 雷達框圖1.4 雷達頻率1.5 雷達的應用1.6 雷達的起源參考文獻習題第2章 雷達方程2.1 引言2.2 噪聲中信號的檢測2.3 接收機噪聲和信-噪比2.4 概率密度函數2.5 檢測和虛警概率2.6 雷達脈沖的積累2.7 目標雷達橫截面積2.8 雷達橫截面積的起伏2.9 發射機功率2.10 脈沖重復頻率2.11 天線參數2.12 系統損耗2.13 其他有關雷達方程的考慮參考文獻習題第3章 MTI雷達和脈沖多普勒雷達3.1 引言3.2 延遲線對消器3.3 參差脈沖重復頻率3.4 多普勒濾波器組3.5 數字MTI處理3.6 運動目標檢測器3.7 MTI性能的限制3.8 運動平臺的MTI(AMTI)3.9 脈沖多普勒雷達3.10 其他的多普勒雷達參考文獻習題第4章 跟蹤雷達4.1 用雷達跟蹤4.2 單脈沖跟蹤4.3 圓錐掃描和順序波束轉換4.4 跟蹤精度的限制4.5 低角跟蹤4.6 距離跟蹤4.7 其他有關跟蹤雷達的專題4.8 跟蹤雷達的比較4.9 監視雷達自動跟蹤參考文獻習題第5章 噪聲中的信號檢測...參考文獻習題第6章 雷達信號的信息...

    標簽: 雷達

    上傳時間: 2022-03-21

    上傳用戶:ttalli

  • 幾何光學 像差 光學設計

    內容簡介  全書由“幾何光學”、“像差理論”和“光學設計”這三個相對獨立而又相互聯系的部分所構成。*部分是“幾何光學”,包括高斯光學的基本內容以及光束限制與光能計算、光線的光路計算等;第二部分是“像差理論”,該部分系統地講述了像差概念和現象、常用校正手段、初級像差理論、波像差的基本概念及其與幾何像差、波面檢測的關系;第三部分是“光學設計”,包括經典光學系統原理、特殊(現代)光學系統的原理與設計特點、特殊面形在光學系統中的應用、像質評價和光學系統優化設計、光學系統工程圖紙畫法等內容,有利于學生把握光學系統設計的全過程,并了解現代光學新動態,拓寬知識面。目  錄第一部分  幾何光學  第1章  幾何光學的基本概念和基本定律    1.1  發光點、光線和光束    1.2  光線傳播的基本定律、全反射    1.3  費馬原理    1.4  物、像的基本概念和完善成像條件    1.5  幾何光學基本定律回顧:歸納和演繹  第2章  球面和球面系統    2.1  概念與符號規則    2.2  單個折射球面成像    2.3  反射球面    2.4  共軸球面系統  ...第二部分  像差理論  第7章  幾何像差    7.1  球差    7.2  單個折射球面的球差特征    7.3  軸外像差概述    7.4  正弦條件與等暈條件    7.5  彗差    7.6  像散和像面彎曲    7.7  畸變    7.8  位置色差    7.9  倍率色差    7.10  應用舉例  ...  第三部分  光學設計  第12章  典型光學系統    12.1  眼睛    12.2  放大鏡    12.3  顯微鏡與照明系統    12.4  望遠鏡系統    12.5  攝影光學系統    12.6  放映系統 ..... 

    標簽: 幾何光學

    上傳時間: 2022-04-13

    上傳用戶:canderile

  • 統計信號處理基礎 - 估計與檢測理論

    《統計信號處理基礎:估計與檢測理論》是一部經典的有關統計信號處理的權威著作。全書分為兩卷,分別講解了統計信號處理基礎的估計理論和檢測理論。 第一卷詳細介紹了經典估計理論和貝葉斯估計,總結了各種估計方法,考慮了維納濾波和卡爾曼濾波,并介紹了對復數據和參數的估計方法。本卷給出了大量的應用實例,范圍包括高分辨率譜分析、系統辨識、數字濾波器設計、自適應噪聲對消、自適應波束形成、跟蹤和定位等;并且設計了大量的習題來加深對基本概念的理解。第二卷全面介紹了計算機上實現的最佳檢測算法,并且重點介紹了現實中的信號處理應用,包括現代語音通信技術及傳統的聲吶/雷達系統。本卷從檢測的基礎理論開始,回顧了高斯、c2、F、瑞利及萊斯概率密度;講解了高斯隨機變量的二次型,以及漸近高斯概率密度和蒙特卡洛性能評估;介紹了基于簡單假設檢驗的檢測理論基礎,包括Neyman-Pearson定理、無關數據的處理、貝葉斯風險、多元假設檢驗,以及確定性信號和隨機信號的檢測。最后詳細分析了適合于未知信號和未知噪聲參數的復合假設檢驗。

    標簽: 信號處理

    上傳時間: 2022-04-14

    上傳用戶:1208020161

  • 相控陣雷達原理_張光義

    《相控陣雷達原理》是《相控陣雷達技術叢書》的總體分冊,共11章。前7章介紹相控陣天線(包括有源相控陣天線)、饋線網絡原理、相控陣雷達天線波束指向、波束形狀的捷變能力及發射和接收多波束形成方法及相控陣雷達主要工作方式。后4章討論相控陣雷達信號檢測,角度、速度和特征參數測量的原理與方法,對有關相控陣技術包括寬帶相控陣雷達技術也進行了簡要介紹。《相控陣雷達原理》從相控陣雷達系統角度討論問題,對深入了解《相控陣雷達技術叢書》中各分冊的內容是一種概括和補充。《相控陣雷達原理》可供從事雷達、通信、電子對抗/反對抗、導航等專業的科研、教學、使用人員參考,也可作為相關高校教師和學生的參考書。

    標簽: 相控陣 雷達

    上傳時間: 2022-04-17

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  • 邊緣檢測方法數字圖像處理計算機視覺

    邊緣(edge)是指圖像局部強度變化最顯著的部分.邊緣主要存在于目標與目標、目標與背景、區域與區域(包括不同色彩)之間,是圖像分割、紋理特征和形狀特征等圖像分析的重要基礎.圖像分析和理解的第一步常常是邊緣檢測(edge detection).由于邊緣檢測十分重要,因此成為機器視覺研究領域最活躍的課題之一.本章主要討論邊緣檢測和定位的基本概念,并使用幾種常用的邊緣檢測器來說明邊緣檢測的基本問題圖像中的邊緣通常與圖像強度或圖像強度的一階導數的不連續性有關.圖像強度的不連續可分為:()階躍不連續,即圖像強度在不連續處的兩邊的像素灰度值有著顯著的差異(2)線條不連續,即圖像強度突然從一個值變化到另一個值,保持一個較小的行程后又返回到原來的值.在實際中,階躍和線條邊緣圖像是很少見的,由于大多數傳感元件具有低頻特性,使得階躍邊緣變成斜坡型邊緣,線條邊緣變成屋頂形邊緣,其中的強度變化不是瞬間的,而是跨越一定的距離,這些邊緣如圖6.1所示對一個邊緣來說,有可能同時具有階躍和線條邊緣特性.例如在一個表面上,由一個平面變化到法線方向不同的另一個平面就會產生階躍邊緣:如果這一表面具有鏡面反射特性且兩平面形成的棱角比較圓滑,則當棱角圓滑表面的法線經過鏡面反射角時,由于鏡面反射分量,在棱角圓滑表面上會產生明亮光條,這樣的邊緣看起來象在階躍邊緣上疊加了一個線條邊緣.由于邊緣可能與場景中物體的重要特征對應,所以它是很重要的圖像特征。比如,個物體的輪廓通常產生階躍邊緣,因為物體的圖像強度不同于背景的圖像強度在討論邊緣算子之前,首先給出一些術語的定義:邊緣點:圖像中具有坐標[門且處在強度顯著變化的位置上的點邊緣段:對應于邊緣點坐標[,門及其方位,邊緣的方位可能是梯度角邊緣檢測器:從圖像中抽取邊緣(邊緣點和邊緣段)集合的算法

    標簽: 邊緣檢測 數字圖像處理 計算機視覺

    上傳時間: 2022-04-22

    上傳用戶:bluedrops

  • 伺服電機內部結構及其工作原理.

    一、交流伺服電動機交流伺服電動機定子的構造基本上與電容分相式單相異步電動機相似.其定子上裝有兩個位置互差90°的繞組,一個是勵磁繞組Rf ,它始終接在交流電壓Uf 上;另一個是控制繞組L,聯接控制信號電壓Uc 。所以交流伺服電動機又稱兩個伺服電動機。交流伺服電動機的轉子通常做成鼠籠式, 但為了使伺服電動機具有較寬的調速范圍、線性的機械特性, 無“自轉”現象和快速響應的性能, 它與普通電動機相比,應具有轉子電阻大和轉動慣量小這兩個特點。目前應用較多的轉子結構有兩種形式:一種是采用高電阻率的導電材料做成的高電阻率導條的鼠籠轉子,為了減小轉子的轉動慣量,轉子做得細長;另一種是采用鋁合金制成的空心杯形轉子,杯壁很薄,僅0.2-0.3mm ,為了減小磁路的磁阻,要在空心杯形轉子內放置固定的內定子.空心杯形轉子的轉動慣量很小,反應迅速,而且運轉平穩,因此被廣泛采用。交流伺服電動機在沒有控制電壓時, 定子內只有勵磁繞組產生的脈動磁場,轉子靜止不動。當有控制電壓時,定子內便產生一個旋轉磁場,轉子沿旋轉磁場的方向旋轉,在負載恒定的情況下,電動機的轉速隨控制電壓的大小而變化, 當控制電壓的相位相反時, 伺服電動機將反轉。交流伺服電動機的工作原理與分相式單相異步電動機雖然相似, 但前者的轉子電阻比后者大得多,所以伺服電動機與單機異步電動機相比,有三個顯著特點:1、起動轉矩大由于轉子電阻大,其轉矩特性曲線如圖3 中曲線1 所示,與普通異步電動機的轉矩特性曲線2 相比,有明顯的區別。它可使臨界轉差率S0> 1,這樣不僅使轉矩特性(機械特性)更接近于線性,而且具有較大的起動轉矩。因此,當定子一有控制電壓,轉子立即轉動,即具有起動快、靈敏度高的特點。2、運行范圍較廣3、無自轉現象正常運轉的伺服電動機,只要失去控制電壓,電機立即停止運轉。當伺服電動機失去控制電壓后,它處于單相運行狀態,由于轉子電阻大,定子中兩個相反方向旋轉的旋轉磁場與轉子作用所產生的兩個轉矩特性( T1 - S1 、T2 - S2 曲線) 以及合成轉矩特性( T- S 曲線)交流伺服電動機的輸出功率一般是0.1-100W 。當電源頻率為50Hz ,電壓有36V 、110V 、220 、380V ;當電源頻率為400Hz ,電壓有20V 、26V 、36V 、115V 等多種。

    標簽: 伺服電機

    上傳時間: 2022-06-01

    上傳用戶:zhaiyawei

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