简介:针对星敏感器地平仪联合自主定轨算法在工程中不易应用及工程应用中定轨精度较低等问题,提出了一种改进的自主定轨算法。第一,调整算法观测量,利用惯性坐标系下地心矢量替代星光角距值作为Kalman滤波方程的观测量,以适应卫星星敏感器标准输出;第二,在算法中加入敏感器误差处理环节,包括对敏感器的常值误差进行求取,从而实现对地心矢量测量值的修正,以及用抗野值方法对尖峰噪声误差进行处理,从而消除尖峰噪声对Kalman滤波定轨算法的影响;第三,采用无迹Kalman滤波算法将具有新的观测量与敏感器误差处理环节的改进的天文导航算法加以实现。通过某在轨中轨道卫星数据校验表明,改进后的自主定轨算法定轨精度在千米量级,可在工程中有效实施。
简介:研究一类失效状态为吸收状态及重试率为常数的M^[X]/M/1排队模型的主算子在左半实轴上的特征值,证明:当顾客的到达率λ,服务员的服务率v,服务员的服务完成率b,顾客的重试率α满足一定的条件时,-α是该主算子的几何重数为1的特征值.
简介:今天是大数据的时代,更是一个要求精准的时代,在工作和生活中总会遇到类似在线影片租赁公司Netflix对若干电影进行人气排名的问题.他们试图通过回收影迷打分的问卷调查来解决,可惜许多影迷并没有观看全部电影,因此如何通过这份不完整的问卷调查数据来对电影人气进行排序,就引起了人们的高度关注,其关键点在于矩阵缺失元素的填充.近几年来,数学家们发明了一种崭新的方法——矩阵填充方法,建立数学模型,较好地解决了该问题.类似问题在机器学习、图像和视频处理等领域也会遇到,涉及面较广.本文基于矩阵填充方法,处理2017年12月28日教育部发布的第4轮学科评估数据,建立核范数最小化模型,选取SVT算法,对参评的所有490所高校未参评或未设置学科的得分进行预测,进而计算高校的学科平均得分,得到高校综合排名.同时,由填充后的学科得分也能回答一所高校如果想扩大学科数量,下一个最应该设置的学科是哪一个,从而达到学科优化布局的效果.
简介:设函数φ和Ф是复平面单位圆盘D上的解析函数且φ(D)■D,则将加权复合算子定义为Wφ,Ф:f→Фf°φ.当1