星间链路天线跟踪指向系统 epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

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编辑推荐

　　《星间链路天线跟踪指向系统》是从事卫星测控通信的技术研究和教学人员多年通力合作完成的兼具学术著作和教材性质的书。《星间链路天线跟踪指向系统》既可作为高等院校无线电跟踪测控工程、通信工程、自动控制工程、机械工程等专业本科生和研究生的教材或教学参考书，也可供相关专业的科研工程技术人员参考。《星间链路天线跟踪指向系统》主要阐述星上自主闭环天线跟踪指向系统的设计理论与方法。全书共由16章构成，分为三个部分。第一部分包括第1～3章，论述中继星星间链路天线跟踪指向系统的系统设计；第二部分包括第4～8章，论述分机（天线、结构与机构、跟踪接收机、控制处理器和驱动电路）的设计理论与方法；第三部分包括第9～16章，论述星上自主闭环天线跟踪指向系统中几个技术难题的解决途径。

内容简介

　　《星间链路天线跟踪指向系统》是空间电子信息科学与技术系列之一。全书阐述中继星星间链路天线跟踪指向系统的设计理论与方法，重点讲述星载Ka频段角跟踪系统的设计这一技术难题。
　　《星间链路天线跟踪指向系统》在分析研究星地大回路跟踪指向系统的同时，论述星上自主闭环跟踪指向系统的工程设计理论与方法。全书共16章，分为三个部分。第一部分第1～3章论述中继星星间链路天线跟踪指向系统组成、工作原理和技术性能；第二部分第4～8章论述分机(天线、结构与机构、跟踪接收机、控制处理器和驱动电路)的设计理论与方法；第三部分第9～16章分别介绍系统设计中几个技术难题的解决途径，如宽带数据传输信号的角跟踪理论，包括卫星姿态控制和天线指向控制的动力学数学模型及仿真分析，天线跟踪指向控制的解耦设计和鲁棒稳定性设计分析，角跟踪系统的在轨相位校准方法，星载角跟踪系统程控跟踪指向算法，星载角跟踪系统的扫描捕获方法，中继星天线星地大回路跟踪指向系统的性能等。
　　《星间链路天线跟踪指向系统》内容丰富，系统性和可读性较强，具有较高的实际应用价值。《星间链路天线跟踪指向系统》可作为高等院校跟踪测控工程、通信工程、自动控制工程、机械工程等专业本科生和研究生的教材或教学参考书，也可供相关专业的科研、工程技术人员参考。

目录

第1章 中继星星间链路天线指向系统概述
第2章 中继星天线指向系统设计
第3章 用户星天线跟踪指向系统设计
第4章 中继星Ka／S天线
第5章 用户星天线电气设计
第6章 结构与机构设计
第7章 角跟踪接收机
第8章 天线控制器设计
第9章 对宽带数据传输信号的角跟踪理论
第10章 大型天线指向控制运动与星体姿态运动的动力耦合分析
第11章 中继星大型天线指向控制设计分析
第12章 星间链路角跟踪系统校相技术
第13章 中继星天线程控指向用户星的方位角和俯仰角计算
第14章 用户终端Ka／s天线程控指向算法
第15章 星间链路天线扫描捕获方法
第16章 中继星单址天线星地大回路指向控制系统分析与仿真
参考文献

前言/序言

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内容比较苦味，没有工程的经验介绍

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　　本书秉承的原则是：实践出真知，只要多动手，没有攻克不了的技术难题。因此作者预期的阅读对象是如电脑黑客般的人，要求对技术有发自内心的求知欲和好奇心，愿意自己动手而非纸上谈兵。全书精心选择了12个机器学习案例，由浅入深，面面俱到，既有基础知识（如数据分析），也有当前热门的社交网站推荐案例。书中的每一个案例都由作者娓娓道来，逐一剖析关键算法的代码，没有丝毫学究气息，触动每个机器学习初学者的内心最深处。

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印刷不错，很好很实用

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　　全书案例既有问题，也有回归问题；既包含监督学习，也涵盖无监督学习。所选择的案例妙趣横生，如分析UFO目击记录、破译密码、预测股票、分析美国参议员“结党”的情况，等等，这里就不“剧透”了，大家自己去享受学习的乐趣吧。

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读完以后还是挺有收获的！

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书的外面没有封膜，书皮看起来很旧

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　　书中所有算法都采用R语言实现。R语言是一门用于统计学的开源脚本语言，基于它的开源性，有来自世界各地的开源拥护者贡献的各种统计学相关的程序包，稳定且方便，尤其是它对数据可视化的支持，更是一柄利器，既轻巧又实用。书中所有源代码和数据在原书的官方网站上都可以免费下载。在阅读过程中，犹如作者亲至身侧，为你讲解代码和思路，为你排除错误和优化效果。

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　当今各行业，尤其是互联网，数据规模越来越大，要从中有效地发现模式来提高生产力，用传统的方式已经几乎不可能，只能借助计算机来完成诸多使命。因此，机器学习这一新兴的学科变得越来越重要，它已经在搜索、推荐、数据挖掘等多个领域闪耀光芒。机器学习是一门交叉学科，内容涉及概率论、统计学、高等数学、计算机科学等多门学科。该学科致力于设计一种让计算机具有“学习”能力的算法，通过发现经验数据中隐藏的模式，实现对未知数据的预测。

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　　大数据时代是机器学习最美好的时代，因为数据不再是问题，各类问题都可以收集到海量的数据。但是，对于很多人来说，这一门交叉学科本身却神秘而陌生，对于没有系统学习过相关基础学科的人来说尤其感到“高不可攀”。如今已出版的机器学习相关书籍中，很多都有这个特点：公式多，晦涩难懂。这让很多程序员出身的人望而却步。然而，在第一次读到本书的英文版时，译者就彻底相信：机器学习完全可以讲解得通俗易懂，让知识的传递实现“润物细无声”。

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