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针对扩展Kalman滤波(EKF)训练小波网络存在收敛慢、精度不高、计算Jacobian矩阵困难等问题,在自适应Kalman滤波理论基础上,提出一种基于自适应无迹Kalman滤波(UKF)的小波网络训练算法。该算法在在UKF框架内引入自适应因子,通过其调整观测协方差与状态参数协方差的比例,使状态向量预测值的协方差更趋向真实值,有效地提高了小波网络的精度。仿真结果表明,基于自适应UKF的小波网络的收敛速度快,估计精度高,无需计算Jacobian矩阵,适于解决非线性系统的建模预测问题。 相似文献
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阵列雷达的主瓣干扰抑制是雷达抗干扰领域的一个难题。提出了一种基于子阵域的盲源分离主瓣抗干扰算法。该算法以特征矩阵近似联合对角化(joint approximate diagonalization of eigen-matrices,JADE)盲源分离算法为基础,与传统的全向阵列算法相比,该算法提供了较低的复杂度,尤其是针对大型阵列时,算法的优势更加显著。其设计思路是先将全向阵列划分到子阵域;然后在子阵域的基础上利用多重信号分类和恒虚警检测,设计了一种新的盲源分离信道数预估计方法,为JADE提供先验信息;最后设定盲源分离通道数,使接收信号分离,并将分离信号分别进行脉冲压缩、信号检测等步骤,从而达到雷达主瓣抗干扰的目的。通过仿真分析可知,该方法可以实现目标信号和干扰信号的有效分离,且计算量对比全向阵列有显著降低,具有一定的工程应用前景。 相似文献
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航天器无拖曳控制是实现引力波空间探测科学平台超静超稳运行的核心关键技术之一。目前,国内外各研究机构对航天器系统的动力学与控制进行了深入研究,并针对不同的探测频段需求提出了不同的探测任务。根据探测任务进行了航天器编队设计与控制的详细介绍和分析,对涉及的无拖曳与姿态控制、高精度惯性传感器与执行机构等原理和理论方法进行了深入的剖析。针对现已开展的空间引力波探测无拖曳航天器在轨飞行的演示验证整体情况进行详述和分析。在此基础上,提出后续开展相关研究中亟待解决的关键问题,指出未来无拖曳航天器系统动力学与控制的研究热点和趋势。 相似文献
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