共查询到19条相似文献,搜索用时 203 毫秒
1.
黄友澎 《舰船指挥控制系统》1995,(2):29-37
最小二乘滤波方法常被用于对低速目标的跟踪滤波。本文通过对最小二乘滤波法的系数矩阵性态分析,指出在一定的条件下,最小二乘滤波法是不稳定的,并给出了一种稳定的改进的最小二乘滤波法。 相似文献
2.
最小二乘滤波方法常被用于对低速目标的跟踪滤波。本文通过对最小二乘滤波法的系数矩阵性态的分析,指出在一定的条件下,最小二乘滤波法是不稳定的,并给出了一种稳定的改进的最小二乘滤波法。 相似文献
3.
在海上进行探测水雷的试验中,常常因为船体的摇摆而使回波图像中目标的位置不固定,影响了水雷探测的准确性。研究基于Kalman滤波理论的渐消记忆递归最小二乘法,探讨渐消记忆递归最小二乘法在图像重建中的应用,并用于实现对回波图像的更新。结果表明,渐消记忆滤波器通过引入旧数据对图像更新的影响,使得回波图像中目标位置的变化具有连续性。 相似文献
4.
矩阵滤波技术是通过设计一个全局优化的空域滤波器,使得该滤波器对不感兴趣的区域响应尽可能小,对感兴趣的区域响应尽可能不失真,基于该原理可以消除阻带区域的干扰噪声,并且保留通带区域的弱目标信息,是一种比较实用的弱目标定位检测方法,但其定位精度受很多因素制约。本文首先介绍最小二乘矩阵滤波器的设计原理、匹配场噪声抑制原理及归一化通阻带误差的计算公式,然后针对矩阵滤波器应用于海底水平阵的方法,分别从声源频率、阵元个数和阵元间距3个方面分析研究影响海底水平阵性能的因素,总结出使滤波器能够达到比较好的滤波状态时的因素条件,进而提高滤波性能。 相似文献
5.
基于EKF的纯方位目标状态滤波器的性能依赖状态初值的选取,为了有效地提高估计的收敛速度,提出了一种滤波器状态初始化方法.首先,简要阐述了修正极坐标系下的推广卡尔曼滤波算法(EKF).然后,基于非线性最小二乘法的思想,推导了一种滤波器状态初始化方法.针对实际应用背景,提出一种组合滤波器结构并进行了仿真验证.结果表明,该算法收敛速度快,滤波精度与EKF相当. 相似文献
6.
本文提出一种基于智能Goertzel算法和自适应RLS滤波器的谐波提取算法,用于控制有源电力滤波器。快速Goertzel算法可用于从负载电流中提取特定次谐波的幅值和相位信息,再利用递归最小二乘法滤波器进行滤波可得到参考谐波电流值。这种混合FG-RLS控制算法可适应不平衡负载及突变负载的补偿工作。本文通过仿真验证了这种算法的优越性能。 相似文献
7.
8.
9.
10.
11.
GPS动态定位中自适应卡尔曼滤波模型的建立及其算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用描述机动载体运动的“当前”统计模型,建立了一种新的GPS动态定位自适应卡尔曼滤波模型。为了进一步提高滤波器的动态性能,提出一种改进的自适应滤波算法,大大提高了GPS动态定位卡尔曼滤波器的跟踪能力,改善了滤波效果。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。 相似文献
12.
In the normal operation condition, a conventional square-root cubature Kalman filter (SRCKF) gives sufficiently good estimation results. However, if the measurements are not reliable, the SRCKF may give inaccurate results and diverges by time. This study introduces an adaptive SRCKF algorithm with the filter gain correction for the case of measurement malfunctions. By proposing a switching criterion, an optimal filter is selected from the adaptive and conventional SRCKF according to the measurement quality. A subsystem soft fault detection algorithm is built with the filter residual. Utilizing a clear subsystem fault coefficient, the faulty subsystem is isolated as a result of the system reconstruction. In order to improve the performance of the multi-sensor system, a hybrid fusion algorithm is presented based on the adaptive SRCKF. The state and error covariance matrix are also predicted by the priori fusion estimates, and are updated by the predicted and estimated information of subsystems. The proposed algorithms were applied to the vessel dynamic positioning system simulation. They were compared with normal SRCKF and local estimation weighted fusion algorithm. The simulation results show that the presented adaptive SRCKF improves the robustness of subsystem filtering, and the hybrid fusion algorithm has the better performance. The simulation verifies the effectiveness of the proposed algorithms. 相似文献
13.
14.
对于水下机器人动力学模型辨识问题,如果其观测方程的系数矩阵包含随机扰动,则其最小二乘估计一般是有偏的。为此,该文提出一种基于多传感器递推总体最小二乘融合的水下机器人动力学模型辨识算法(RTLS_F)。首先,给出了集中式总体最小二乘融合的算法;然后,在总体最小二乘框架下,推导出多传感器递推融合估计算法。通过仿真实验对RTLS_F与其它水下机器人动力学参数辨识算法进行了比较。实验结果表明,在系数矩阵和观测向量都含有误差的情况下,最小二乘融合是有偏估计且难以提高估计精度,而RTLS_F算法可以有效改善参数辨识性能。 相似文献
15.
16.
17.
自适应算法在单轴激光惯导初始对准中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的卡尔曼滤波在单轴旋转激光惯导动基座初始对准中当系统噪声和量测噪声未知时,会导致滤波精度下降甚至发散的问题,设计了简化Sage-Husa自适应滤波算法,建立了动基座条件下的单轴旋转激光捷联惯导的误差方程,利用设计的算法进行了仿真,结果表明在误差模型较大时,自适应滤波算法可以很好的提高滤波精度和稳定性。 相似文献
18.