尾流间隔对跑道容量有重要影响。为了提高近距平行跑道(Closely Spaced Parallel Runways,CSPRs)容量,在充分考虑尾流间隔影响因素的基础上,利用侧风对尾流运动的影响,综合考虑尾流运动消散及航空器尾流抵抗能力,建立了CSPRs起飞尾流间隔模型。以上海虹桥机场为例,B747-400为起飞前机,B737-700为起飞后机,利用MATLAB软件模拟仿真了不同侧风条件下的尾流运动轨迹,对起飞尾流间隔进行优化计算,确定有利侧风量≥2. 5 m/s为实施优化后无尾流影响起飞间隔的临界侧风值,采用欧控(Eurocontrol,European Organization for the Safety of Air Navigation)现行尾流间隔的遭遇风险与计算结果做对比,验证了其安全性能完全满足实际运行需求。
波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计是阵列观测数据研究领域的一个基本问题.对于观测数据服从复椭球对称分布的应用场景,现有的方法多采用l1-范数惩罚项来实现信号波达方向的稀疏估计,其中的l1-范数惩罚项仅考虑信号的稀疏性而没...
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波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计是阵列观测数据研究领域的一个基本问题.对于观测数据服从复椭球对称分布的应用场景,现有的方法多采用l1-范数惩罚项来实现信号波达方向的稀疏估计,其中的l1-范数惩罚项仅考虑信号的稀疏性而没有考虑信号的多样性,从而造成这些估计方法一般将弱信号(具有较低功率的信号)略去,可能无法准确地估计弱信号的波达方向.为解决这个问题,本文通过引入一个组合范数惩罚项构建了一个新的估计(模型)方法,其中的组合范数惩罚项是l1-范数惩罚项与l2-范数平方惩罚项的线性组合,其组合系数(惩罚参数)互不相关,l2-范数平方惩罚项则可以保留弱信号的多样性.然后,本文基于Majorization-Minimization(MM)算法设计了模型的求解算法,并证明该方法是收敛的.数值实验表明,相较于那些基于l1-惩罚项的估计方法,本方法具有更高的精度.
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