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571.
态势估计是数据融合体系中的一个重要层次,针对态势估计过程中的语义挑战,引入描述逻辑的概念作为语义推理的逻辑基础.通过描述逻辑良好的语义定义以及提供可判定的推理服务,来给符号分配意义并限制符号可能的解释,消除其中的语义障碍.介绍了描述逻辑的概念、体系和推理, 通过实例说明了这种应用的可能性,并给出功能模型. 相似文献
572.
573.
574.
本文首先讨论了态势估计中推理框架的现有形式,并从中抽取共性;然后讨论了推理算法的研究现状及存在的问题;最后在推理框架共性之下,提出了应用模糊理论和统计理论解决这些问题的步骤。 相似文献
575.
卫星观测数据中不可避免地存在着粗差 ,一般的Kalman滤波易受观测粗差的影响。首先推导Kalman滤波稳健估计公式 ,并分析了它的稳健性。然后用Kalman滤波稳健估计对Lageos卫星的激光实测资料进行了处理 ,证明它具有明显的抗粗差的能力和稳健性 相似文献
576.
依据三星时差定位精度分析的结论 ,提出了三星时差定位卫星簇的设计原则 ,分析了卫星簇几何形状的变化规律 ,讨论了全球定位卫星簇的设计 ,给出了一种快速简洁的设计方法。仿真分析表明 ,按照本文方法设计的卫星簇能够提供全球的高精度定位。 相似文献
577.
刘全 《国防科技大学学报》2001,23(5):89-92
构造了一种可以进行高分辨二维波达方向估计的累量域波达方向矩阵。利用该矩阵的特征值和特征向量 ,就可以求出信号源的方位角和俯仰角。同其它的波达方向矩阵法相比 ,放宽了对阵列结构的要求 ,提高了阵列孔径的利用率。同时 ,由于采用了累量来构造波达方向矩阵 ,因此新方法具有对高斯噪声的自然盲性。 相似文献
578.
579.
变结构多模型(VSMM)估计最重要、自然和实用的方法是递归自适应模型集合(RAMS)方法。它由两个功能部分组成:模型集合自适应和模型集合序列条件估计。本文是针对第二部分。具体一点,就是通过推广著名的交互多模型(IMM)算法得到基于任意时变模型集合序列的一般的最优单步高效的递归模型集合序列条件估计。这种递归提供了一种在RAMS中是最优的为新激活的模型分配概率并且对基于这些模型的滤波器进行初始化的自然和系统的方法。此外,还给出了基于任意两个模型集合(未必是不相交)获得整体估计的最优和高效的融合方法。最优递归和融合为模型集合序列条件估计问题提供了对于大多数实际问题都相当令人满意的解决方案。这里给出的结果已经应用在最近建立起来的两个变结构MM估计器,似然模型集合和模型群切换算法中。这些算法是普遍适用和容易实现,并且明显优于可用的最好的固定结构的MM估计器。 相似文献
580.
张建军 《海军工程大学学报》1996,(2)
针对病态线性模型病态的实质,提出回归系数的0-c型岭估计。首先研究它的均方误差的最优化问题,给出了参数的最优值或最优值的一个上界和下界,证明可以选择参数,使它在均方误差的意义下优于LS估计。其次,研究它的偏差,证明存在0-c型岭估计优于LS估计,且比岭估计β(k)具有较小偏差。最后证明它的可容许性,并讨论在实用中它的岭参数选择方法的优点。 相似文献