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461.
基于四阶累积量的约束自适应时延估计(FOC-ETDE)算法具有良好的时延估计性能,但它需要良好的时延估计初值。为了克服此缺点,引入遗传算法进行时延估计的寻优,无需时延的先验信息,在低信噪比的情况下可以准确地直接估计非整数倍采样间隔的时延。计算机仿真试验验证了新算法的有效性。 相似文献
462.
463.
针对炮兵对集群有生力量目标射击,提出一种基于仿真弹群的毁伤评估模型.首先仿真得到严格符合射击误差表征的弹群,然后应用坐标毁伤律计算毁伤概率.合理确定描述弹群的毁伤因素之后,采用自适应模糊神经网络系统(ANFIS)从仿真数据中得出毁伤因素与毁伤效果之间的映射关系,进而对毁伤效果进行评估.实验结果表明,该模型精度高,泛化能力好,具有很强实用性,有效解决了根据炸点信息进行毁伤评估的难题. 相似文献
464.
针对经典粒子滤波的样本退化问题,提出了基于预测残差的自适应Unscented粒子滤波.该方法将自适应因子与无迹卡尔曼滤波相结合构造粒子滤波的建议分布,即通过UT变化构造建议分布函数,利用预测残差作为自适应因子,在线调整测量预测协方差、状态测量互协方差和状态更新协方差的实时变化,从而调整其在滤波中的作用.非线性状态估计仿真实验表明,该算法具有较强的自适应性和较高的滤波精度. 相似文献
465.
提出自适应滤波算法是经典Kalman滤波与最小方差自适应控制结合的成果。通过引入一个可变因子,将线性系统的状态转移方程与观测方程合并,然后平滑估计未知白噪声,使原本不相关的估计量被映射在同一线性流型中,由此获得可变因子的最优值。可变因子的最优调节保证了滤波的自适应性。最后通过仿真将此算法与经典的Kalman滤波对同一目标状态进行比较,发现由于误差修正因子的引入,此算法在滤波精度上得到显著提高。 相似文献
466.
467.
结构损伤识别问题在数学上可以转化为一种带约束的目标函数优化求解。将基于混沌系统的优化理论和免疫系统的基本机制提出的自适应免疫遗传算法用于结构损伤识别,研究其有效性和可行性。通过平面框架单元损伤识别算例分析,表明该方法是实用可行的。 相似文献
468.
469.
将导弹防御指控网络看作变拓扑结构网络,引入小世界网络中"簇"的概念,以最短作战响应时间为优化指标,提出了一种基于平均连接度自适应分簇算法的信息流优化算法。仿真结果表明,该算法在保证信息优裕度的前提下,提高了信息可达度和信息交互质量,提高了指控网络遭受打击时的重构能力。 相似文献
470.