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771.
多模自适应滤波算法的性能改进方法 总被引:1,自引:0,他引:1
多模自适应滤波算法基于已知的故障情况设计出一组卡尔曼滤波器预测系统对给定输入的响应,根据卡尔曼滤波器的预测输出和系统的测量值确定各滤波器的残差,从而检测出系统是否发生故障及其故障类型.采用传统的多模自适应滤波算法检测故障时会有一定的时间延迟,不利于系统故障的实时检测,因此提出了几种减少多模自适应算法故障检测时间的方法,并将其应用于某无人机执行器和传感器的故障检测和识别,仿真结果证明可以有效地减少故障检测时间. 相似文献
772.
柴油机微粒捕集器红外再生性能试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
设计了一种红外再生柴油机微粒捕集器系统(Diesel Particulate Filter,DPF),采用双过滤单元捕集排气微粒。以6110A柴油机为试验用机,进行捕集器红外再生特性的试验研究。结果表明:影响红外再生性能的主要因素有微粒累积量、预热时间、红外加热器加热功率及再生用废气量等。微粒累积量和再生用废气量主要影响再生过程中过DPF内部的最高温度与平均温度,预热时间和加热器功率主要影响再生时间。试验同时表明:微粒捕集器平均再生效率超过80%,且工况适应性好。 相似文献
773.
捷联式惯导系统由于自主性强等优势成为自主式水下航行器长航时、长航程导航的主要手段。针对水下环境中外部多导航传感器如多普勒计程仪提供的测速信息和水声单应答器提供的位置信息容易受到非高斯噪声污染的问题,提出基于马氏距离算法的联邦鲁棒卡尔曼滤波算法。在联邦鲁棒卡尔曼滤波算法中,通过马氏距离算法引入膨胀因子,对量测噪声协方差阵进行膨胀,以实现非高斯条件下水下组合导航系统鲁棒性的提升。同时基于子滤波器的滤波性能对信息分配系数进行自适应调整以确保水下组合导航系统的高精度。基于江试试验实测数据进行水下组合导航半物理仿真试验,试验结果表明:相比于传统的联邦卡尔曼滤波算法,联邦鲁棒卡尔曼滤波算法可在非高斯条件下实现更高精度、更加稳定的组合导航;能够满足水下组合导航系统对容错性和鲁棒性的要求。 相似文献
775.
针对传统最小均方误差(Least Mean Square, LMS)自适应滤波算法由于步长固定,在解决稳态误差与收敛性之间的关系时,始终处于矛盾状态的问题,在对传统的固定步长LMS自适应滤波算法分析的基础上,根据变步长LMS自适应滤波算法的步长调整原则,通过构造步长因子与误差信号的非线性函数,提出了一种基于正态分布曲线的分段式变步长LMS自适应滤波算法,并分析了参数取值对算法性能的影响。针对实际信号处理过程中参考信号难以选取的问题,提出了一种基于分裂阵的参考信号选取方法。理论和海试数据分析结果表明:该算法的收敛速度和稳态误差明显优于固定步长的LMS自适应滤波算法和基于Sigmoid函数的变步长LMS自适应滤波算法。 相似文献
776.
发生在20世纪60年代中期的越南战争和人民解放军援越抗美作战,转眼之间过去近40年.40年光阴不算短,但援越抗美作战的经验,尤其是防空作战经验,弥足珍贵. 相似文献
777.
778.
779.
针对密集杂波下现有的多机动目标跟踪算法计算量大且性能严重衰退的问题,提出了联合幅度信息的多模型标签多伯努利(AI-MM-LMB)滤波器。首先,对目标状态进行扩展,引入幅度信息;然后,建立幅度信息及位置信息的联合量测似然函数;最后,基于MM-LMB滤波器框架,给出新的更新方程。仿真实验结果表明:低杂波下,AI-MM-LM算法同MM-LMB算法跟踪性能相当;高杂波下,AI-MM-LMB算法性能明显优于MM-LMB算法。 相似文献
780.
针对固定翼无人机对地面目标进行保距跟踪过程中不能稳定获取目标图像的问题,设计了一种提高视觉目标跟踪稳定性的算法。该算法基于核相关滤波算法,提出了线性旋转子空间的概念,用于估计平面外旋转后的目标图像,在跟踪的过程中通过跟踪效果判断是否对线性旋转子空间进行校正。这种更新机制提高了在相对位置不断变化的情况下视觉跟踪的稳定性和准确性,有效地降低了跟踪漂移的程度。算法在无人机跟踪视角的视觉跟踪数据集中进行了测试,结果显示在跟踪的准确性和鲁棒性上明显好于当前主流跟踪算法。并使用固定翼无人机进行了实机飞行,验证了算法的可行性。 相似文献