H∞滤波γ因子对舰载惯导自对准的影响研究

舰载惯导系统自对准中鲁棒滤波参数的选取问题,直接关系到惯导系统对准性能.基于矩阵链乘规则和重力加速度信息的惯性系分解方法,梳理了舰载捷联惯导系统自主精对准算法流程,并针对舰载条件下风浪等外界未知干扰,分系泊和等速航行两种情形,研究了H∞滤波器调节因子的选取规律和调节因子恒定时不同海况对对准性能的影响规律,为实际应用中γ...     

基于Bi-LSTM模型的车载ATC设备故障诊断方法

以某地铁1号线车载列车自动控制系统设备故障记录数据为样本,提出了一种基于双向长短时记忆网络模型的车载列车自动控制系统设备故障诊断方法,利用Bi-LSTM网络的记忆特性,学习故障描述语句间的故障特征信息,提取其中的语义依赖,然后用未学习样本数据对模型验证,最后用十折交叉验证法计算模型精度,该模型的准确率为98.9％,故障...     

在组合导航中应用H∞滤波来提高精度的研究

目前,Kalman滤波在组合导航中的应用已很广泛,但是,在系统模型和干扰噪声不确定的情况下,误差出现发散,精度下降.H∞滤波由于对系统模型不确定性和外界干扰具有较强的鲁棒性,可以提高滤波性能和精度.对这两种滤波方法用于导弹组合导航中的性能进行了分析.     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

通过建立步长因子μ与误差信号e之间的非线性关系,提出一种新的基于抽样函数的变步长LMS算法,并进行了计算机仿真.结果表明,该算法除了具有传统LMS算法计算量小、稳定性较好、简单易于实时处理等优点外,其收敛速度、稳定性以及跟踪速度均优于传统固定步长LMS算法抽样函数、SVSLMS算法.     

基于方根分解形式的UKF算法在目标跟踪中的应用

UKF作为一种新的非线性滤波方法已在目标跟踪问题中得到应用,在状态的时间更新阶段直接使用非线性模型,不引入线性化误差,而且不必计算Jacobians矩阵,相对于扩展卡尔曼滤波(EKF)不仅能提高滤波精度,而且更容易实现.提出了一种基于方根分解形式的UKF算法(SRD-UKF),算法的方根形式增加了数字稳定性和状态协方差的半正定性.通过BOT(bearing of target)仿真实验结果表明,该算法与UKF和PF算法相比具有更好的滤波性能.     

信息技术课教学中发挥学生主动性的几点认识

为适应时代发展的新要求,国家教育部对中小学开设了信息技术课,而且还将其列为中小学生的一门必修课.对于这样一门实践性很强的学科,我们教师怎样将这40分钟充分组织、运用好,怎样将课堂真正变成学生的一种有趣、宽松、活泼、自主、高效的学习环境呢?我认为我们教师的关键是在教法上一定要有别于其它学科,尤其在引导学生学习知识时,要充分调动学生主观能动性,使他们养成自主学习,积极思考,主动探索的学习习惯,才能取得良好的效果.下面谈一谈我的几点认识.……     

基于MIMO的信号检测技术在宽带数据链中的应用

分析了多输入多输出系统中空分复用和空时分组码的解码算法,提出了一种空分复用和空时分组码相结合的方案,探讨了这种方案的解码算法并对该算法进行了仿真验证.结果表明,这种方案的BER性能在高信噪比时要好于其它方案,因而可以应用到需要高传输速率以及高链路可靠性的宽带数据链中.     

基于赋时Petri网的自动测试系统建模

提出了利用赋时Petri网(Tim ed Petri Net)对自动测试系统建模和性能分析的方法。采用启发式算法,对系统的可达树进行搜索,实现测试序列的优化,不仅降低了计算的复杂度,而且获得了满意的并行度,提高了自动测试系统的测试效率。