选型手册: 24-24.5GHz 双通道振荡器—CHV2421-QDG

CHV2421-QDG

        CHV2421-QDG 集成了 X 波段的“推推”振荡器、两个 K 波段缓冲器和一个 8 分频器,这使得它能够轻松地生成双通道频率信号,并进行分频处理。就像一位音乐家,能够演奏出美妙的旋律,让微波信号更加清晰和稳定。

频率范围: 24-24.5 GHz
输出功率 (TX1 & TX2): 典型 15 dBm
相位噪声 (TX1 & TX2): -90 dBc/Hz @ 100 kHz
杂散抑制 (TX1 & TX2): 非谐波杂散 70-80 dBc,分频器杂散 45-55 dBc
电源电压: 4.7-5.3 V


CHV2243a99F
CHP3010-QFG
CHP3010a98F
CHP6013-SRF
CHP4012-QEG
CHP4012a98F
CHP4014-QEG
CHP4014-98F
CHP4511-99F
CHP4010-99F
CHP3015-99F
CHP3015-QDG
CHW4212-QKA
CHW4213-QAG
CHW4312-QKA
CHW4313-QAG
CHC6054-QQA

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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