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为了避免经验模式分解(EMD)过程中不同时间尺度函数间的模式混叠,采用基于高斯白噪声加入的经验模式分解方法,并将之应用于旋转机械故障诊断中。该方法主要是对同一信号重复若干次加入相互独立的高斯白噪声序列,并分别筛选固有模式函数,而后把各个对应的固有模式函数进行平均计算,消除白噪声对分解结果的影响。最后,通过对固有模式函数进行包络解调,从中提取故障特征。对实际旋转机械故障振动信号的分析结果表明,该方法能有效避免固有模式函数间模式混叠,提高故障诊断效果。 相似文献
615.
针对舰载电子设备布线所导致的电磁兼容问题,以及传统电子设备布线设计效率和布线施工效率低等问题,在介绍布线设计技术的基础上,提出了一种舰载电子设备布线设计的方法。在此基础上,给出了在没有进行三维布线设计的情况下,布线设计的替代方案——一种简化的布线设计方法。通过舰载电子设备布线设计,给出了解决电子设备电磁兼容问题的方法,提高了电子设备布线设计效率和布线施工效率。 相似文献
616.
617.
针对在机动目标跟踪中当目标作高度机动飞行时卡尔曼滤波可能会出现严重发散的情况,提出利用BP神经网络校正其滤波结果,并将遗传算法应用于BP网络的训练过程,以解决BP网络训练速度慢的缺陷,提高算法的实时性。仿真表明该方法是可行的、有效的。 相似文献
618.
简要介绍了目前存在的一些机动模型和基于状态估计的滤波算法。将Jerk模型与强跟踪滤波算法有机地结合起来,并提出了一种通过时空综合分析的测量方差自适应估计方法以优化强跟踪滤波算法中次优渐消因子和滤波增益的在线选择,同时结合多传感器数据融合具有改善滤波精度的性质,最终给出了一种基于Jerk模型的改进多传感器数据融合算法。最后,通过蒙特卡罗仿真验证了该算法的有效性。 相似文献
619.
针对传统雷达目标跟踪算法在处理闪烁噪声时面临的性能下降问题,提出一种将容积卡尔曼估计器与交互多模框架相结合的高性能滤波算法。该算法将目标状态建模为高斯分布,将闪烁噪声建模为混合高斯分布,同时将其发生概率建模为一阶马尔可夫过程;在此基础上,利用交互多模框架实现对不同高斯噪声分量的匹配滤波处理。为了减轻非线性观测条件对目标跟踪精度的影响,进一步采用容积卡尔曼估计器作为高斯近似滤波器,对目标状态进行递推预测和更新。仿真结果表明:所提算法较传统高斯混合滤波器和粒子滤波器具有更高的跟踪精度和更好的实时性能,同时还能对闪烁噪声出现时刻进行有效的估计。 相似文献
620.
针对集中式多输入多输出(collocated multiple-input multiple-output, CMIMO)雷达在实际探测过程中,未有效结合目标雷达散射截面(radar cross section, RCS)高动态变化特性导致雷达跟踪精度不高甚至失跟的问题,提出一种基于目标RCS高动态特性的CMIMO雷达功率资源自适应分配方法。考虑到目标RCS特征的角度敏感性,利用目标运动状态的可预测性动态获取实际观测角度,从而完成跟踪帧的极化方式优选;在此基础上构建包含功率与RCS的多目标跟踪误差后验克拉美罗下界,将其作为目标函数进行优化,利用内点惩罚法求解该凸优化问题即可实现RCS高动态情况下的功率优化分配。实验结果表明:该方法可结合目标不同方向RCS动态分集特性实现功率的有效分配,相比于传统RCS模型分配方案,有效解决了分配方案与实际跟踪场景之间的失配问题,从而提升了CMIMO雷达的多目标跟踪性能。 相似文献