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1988年 | 2篇 |
1987年 | 1篇 |
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151.
152.
针对使用标准Kalman滤波算法不能准确处理包含粗差的航空发动机测试数据的问题,在分析标准Kalman滤波算法准则和观测误差对滤波估计结果影响的基础上,采用动态调整观测信息在滤波估计结果中权重的方法,给出了基于抗差M估计理论的抗差Kalman滤波准则和递推公式。对不同的发动机测试数据分别采取序列滤波的方法,减少了运算量。基于常加速度模型,建立了测量参数的状态空间方程和测量方程。以包含粗差的某型涡扇发动机稳定工作过程的模拟测量数据为例,采用所设计的抗差Kalman滤波器对其进行预处理,与标准Kalman滤波算法处理的结果对比表明,在模型误差一定的情况下,抗差Kalman滤波算法具有更好的估计精度。 相似文献
153.
提出了一种基于杂波先验知识的降秩(RR)空时自适应处理(STAP)方法——KA-RR法,该方法首先利用载机平台运动参数、雷达系统参数及地形、地貌参数等先验知识构建机载雷达杂波模型,然后通过该模型对机载雷达杂波数据进行预白化处理,最后利用降秩STAP方法自适应抑制剩余杂波。仿真结果表明,相对于传统的降秩STAP方法,KA-RR方法具有更好的杂波抑制性能和更强的鲁棒性。 相似文献
154.
155.
基于交互式多模型和多传感器联合概率数据关联算法的机动目标跟踪,先用融合算法将红外和雷达的量测进行融合,然后利用融合后的数据,采用交互式多模型机动目标跟踪方法实现对机动目标的跟踪。仿真实验验证了算法具有良好的机动目标跟踪效果。 相似文献
156.
弹道目标跟踪问题中动态方程与观测方程皆为非线性,影响跟踪精度。使用最优线性无偏估计方法可以有效地解决观测的非线性问题,而蒙特卡罗滤波方法适用于目标状态的非线性估计。将快速高斯粒子滤波与最优线性估计方法作了有机结合,通过对典型的弹道目标跟踪模型进行仿真,发现新算法在精度与实时性上优于粒子滤波。 相似文献
157.
158.
交互式多模型粒子滤波算法综述 总被引:1,自引:0,他引:1
指出了交互式多模型方法和粒子滤波结合时存在的主要问题,围绕该问题,重点对国内外关于交互式多模型粒子滤波算法的相关研究成果进行整理和归纳,给出了典型的交互式多模型粒子滤波算法,综述了目前交互式多模型粒子滤波的应用情况,并指出了几个有价值研究方向。 相似文献
159.
提出基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量机算法(AGA-LS-SVM)的新方法,用于二维缺陷重构,建立由缺陷的漏磁信号到缺陷二维轮廓的映射关系。该方法实现人工裂纹缺陷的二维轮廓的重构,试验结果表明,该方法具有速度快、精度高和很好的泛化能力,为漏磁检测定量化提供了一种可行的方法。 相似文献
160.
在加速度信号的路面不平度测量过程中,由于测试轮的几何外形对路面的滤波作用,会对功率谱密度的测量产生误差。为解决这一问题,在仿真环境下,通过测量在给定路面等级的随机路上行驶的测试装置测试轮的响应,研究不同直径的测试轮对同一路面不平度的滤波作用,分析其影响关系,从而为路面不平度测试装置测试轮轮径的选择提供参考。 相似文献