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在分析语音信号的时变自回归模型的基础上,采用了一种新的滤波器即高斯粒子滤波器,该滤波器是基于粒子滤波方法得到一高斯分布来近似估计未知状态变量的后验分布,在符合高斯假设和一定粒子数的情况下,可以获得近似最优解,并用它来解决TVAR模型的语音信号增强问题.仿真结果表明,高斯粒子滤波器具有较强的估计TVAR模型参数的能力,降低了算法的计算量.采用高斯粒子滤波增强方法处理过的语音,信噪比明显提高,改善了语音增强系统的性能. 相似文献
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[目的]针对多自主水下航行器(AUV)在航行过程中的定位精度等问题,提出一种基于自适应渐消Sage-Husa扩展卡尔曼滤波的多AUV协同定位算法。[方法]首先,改进滤波算法中的自适应滤波器,由渐消记忆指数加权得到新息协方差估计值,并引入渐消因子修正预测误差协方差,以达到调节滤波增益的目的。然后,建立多AUV协同导航模型,得到基本的协同导航滤波过程,通过对速度、加速度及位置信息的融合,实现对跟随AUV位置状态的准确估计。最后,采用此算法与EM-EKF,EKF算法分别对AUV协同导航模型进行仿真,并对结果进行对比。[结果]结果表明,在噪声协方差不匹配时,所提算法与EM-EKF,EKF算法相比均方根误差(RMSE)分别减少17.82%和24.48%,平均定位误差分别减少17.87%和22.54%;在噪声协方差时变时,RMSE分别减少42.11%和51.23%,平均定位误差分别减少34.87%和46.90%。[结论]所提算法有效改善了滤波的可靠性、精确性和自适应性。 相似文献
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为了解决非线性、非高斯系统目标跟踪问题,研究了一种新的滤波方法——高斯粒子滤波算法。通过基于重要性采样和蒙特卡罗模拟方法得到一高斯分布来近似未知状态变量的后验分布。并讨论了此算法在机动目标非线性转弯运动中的跟踪应用,与粒子滤波算法相比,其优点是不需要重采样步骤。在闪烁噪声下比较了高斯粒子滤波器、粒子滤波器和扩展卡尔曼滤波器在滤波精度、运算时间等方面的差异,仿真结果表明该算法性能优于其他算法。 相似文献
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<正>10.机油泵总成机油泵总成如图19、图20和表11所示。作用:提供压力油。11.阀体总成阀体总成如图21、图22和表12所示。作用控制换挡元件的油路切换。三、A6F5变速器结构原理1.A6F5自动变速器执行元件工作原理(1)液力变矩器液力变矩器(如图23所示)包括变矩器壳、涡轮、泵轮、导轮和锁止离合器。液力变矩器通过内部的自动 相似文献
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为了提高船舶的航行安全性以及航行中的舒适性,设计了舵鳍联合减摇控制器.分析了船舶运动的非线性模型,根据实际情况进行假设,得到了船舶舵鳍联合减摇控制系统的状态方程,把非线性船舶鳍联合控制模型转化为可控正则型;将船舶运动模型看作是由横摇、艏摇、横荡3个子系统构成的大系统,进行了舵鳍联合控制,设计了分散变结构控制器,最后针对这类控制器进行了MATLAB仿真研究.仿真结果表明舵鳍联合控制器能够很好的抑制船舶的横摇和艏摇,并能尽可能大的减小横荡. 相似文献
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给出了GPS卫星测量模型,分析误差源,并推导出差分值,以便提高GPS的精度。求解GPS载波相位整周模糊度是高精度定位和导航的关键。计算效率至关重要,因为它直接影响求解模糊度的时间,而且还影响模糊度求解过程的可靠性。分析了搜索空间中的独立变量,并推导出新的传递矩阵。该矩阵将所有的测量残差直接和最小求解搜索空间相关联。该技术不仅可以改善计算效率以及缩短模糊度求解时间,还能提高可靠性。通过仅选择那些与卫星几何尺寸和测量残差一致的模糊度的组合,搜索空间被最小化,应用于高精度定位和导航。 相似文献
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舰船在水平面运动中非线性模型的建立 总被引:2,自引:1,他引:2
在选择了描述船舶运动坐标系的前提下,根据刚体动力学理论和牛顿第二运动定律,推导了舰船六自由度的非线性模型,并在此基础上建立了舰船在水平面中的非线性运动模型.同时,根据平稳随机过程理论对海浪的分析可知,利用白噪声驱动所设计的成形滤波器,能够获得海浪干扰的数学模型.上述模型既能很好地反映舰船的水动力特性,又能与原始波浪力、力矩相吻合,由此证明了模型的正确性. 相似文献
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采用整周模糊度的浮点解及相应的方差一协方差阵构成整数模糊度的搜索空间,在所有可能的候选值中以最小残差二次型为准则选出正确的整周模糊度。然后应用三角高斯整数变换降低协方差阵QN′中的数值,缩小了模糊度的搜索空间,最后采用Cholesky分解提高搜索效率,并简要讨论了模糊度搜索方法的统计特性。仿真结果表明,采用本文提出的方法,可以提高整周模糊度的搜索速度。 相似文献