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风场模拟中AR模型的若干问题 被引量:17
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作者 张文福 马昌恒 肖岩 《计算力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期124-130,共7页
自回归(AR)模型具有计算量小,模拟速度快等优良特性,在风场模拟中得到了广泛应用。本文对AR模型进行了系统的研究,将脉动风场模拟中广泛应用的AR模型归为两大类,对模型中的参数从理论上进行了合理的解释。对两种模型模拟脉动风场时涉及... 自回归(AR)模型具有计算量小,模拟速度快等优良特性,在风场模拟中得到了广泛应用。本文对AR模型进行了系统的研究,将脉动风场模拟中广泛应用的AR模型归为两大类,对模型中的参数从理论上进行了合理的解释。对两种模型模拟脉动风场时涉及到的Wiener-Khintchine公式的变换形式,通过分析对其进行了修正,指出算法上可以采用FFT技术来计算互相关矩阵的元素以提高计算效率。提出了AR模型编程中偶然发现的自回归顺序问题,算例表明两种不同方法的风速时程样本及其无偏自相关估计和自功率谱估计均有较大的影响,希望能引起更多同行对该问题的注意。尽管标量过程AR模型简单且易于掌握,但不能考虑时滞问题。相比之下,理论分析和数值实验都证明,向量过程的AR模型在精度总体要高于标量过程的AR模型,但其运算时间也相应增多。 展开更多
关键词 风场模拟 标量过程ar模型 向量过程ar模型 Wiener-Khintchine公式 FFT 自回归顺序
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基于AR模型模拟超高层建筑的脉动风速时程 被引量:29
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作者 李春祥 都敏 韩兵康 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2008年第3期87-94,共8页
风荷载是超高层建筑设计的主要荷载之一,而且通过风振时域分析可以更全面地了解超高层建筑风振响应特性,更直观地反映超高层建筑风致振动控制的有效性。因此,本文使用线性滤波法即白噪声滤波法(white noise filtration method,WNFM)中... 风荷载是超高层建筑设计的主要荷载之一,而且通过风振时域分析可以更全面地了解超高层建筑风振响应特性,更直观地反映超高层建筑风致振动控制的有效性。因此,本文使用线性滤波法即白噪声滤波法(white noise filtration method,WNFM)中的自回归(auto-regressive,AR)模型模拟超高层建筑的风速时程。首先,考虑超高层建筑风速时程的时间和空间相关性,导出了四阶AR模型的参数表达式。接着,基于AR模型模拟了一幢高度为200 m超高层建筑的风速时程。最后,通过比较模拟风速功率谱、模拟自相关函数和互相关函数与目标风速功率谱、目标自相关函数和互相关函数的吻合程度,验证基于AR模型模拟超高层建筑风速时程的可行性。 展开更多
关键词 超高层建筑 风荷载 风速时程 自回归模型 随机过程 模拟
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基于多维AR模型的桥梁随机风场模拟 被引量:13
3
作者 张田 夏禾 郭薇薇 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期1114-1121,共8页
基于自然风特性,通过考虑结构节点间风速时程的空间相关性,采用多维AR模型模拟主梁和桥墩节点随机脉动风速时程,利用FPE准则和AIC准则确定模型阶数,并对模拟过程中的自回归顺序、功率谱密度等问题进行研究。对兰新二线铁路白杨河大桥采... 基于自然风特性,通过考虑结构节点间风速时程的空间相关性,采用多维AR模型模拟主梁和桥墩节点随机脉动风速时程,利用FPE准则和AIC准则确定模型阶数,并对模拟过程中的自回归顺序、功率谱密度等问题进行研究。对兰新二线铁路白杨河大桥采用多维AR模型模拟各节点的脉动风速时程,结果表明:当AR模型阶数为4时,模拟功率谱与目标功率谱吻合较好;当自回归顺序颠倒时,模拟功率谱明显偏离目标功率谱。 展开更多
关键词 桥梁 脉动风 随机风场模拟 ar模型 定阶
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基于AR模型和谱熵的自适应小波包络检测 被引量:5
4
作者 何翔 高宏力 +1 位作者 郭亮 吴远昊 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期348-352,共5页
针对传统故障诊断的包络问题,提出了一种基于自回归(auto regressive,AR)模型和谱熵的自适应复解析小波包络检测方法。通过AR模型从数据内在规律性上剔除机械振动信号中可线性预测的平稳成分,提取共振衰减的非平稳成分,在不同频带下进... 针对传统故障诊断的包络问题,提出了一种基于自回归(auto regressive,AR)模型和谱熵的自适应复解析小波包络检测方法。通过AR模型从数据内在规律性上剔除机械振动信号中可线性预测的平稳成分,提取共振衰减的非平稳成分,在不同频带下进行复解析小波包络,结合谱熵在频域内与通带滤波的相关性选定最佳包络。仿真和试验数据分析结果表明,该方法能有效地提取故障特征频率,较传统方法自适应性更强,鲁棒性更高,包络效果更好,在工程应用中具有良好的前景。 展开更多
关键词 自回归预测 小波变换 谱熵 包络检测
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基于双树复小波包和AR谱的滚动轴承复合故障诊断方法 被引量:5
5
作者 胥永刚 孟志鹏 +1 位作者 陆明 张建宇 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期335-340,347,共7页
针对滚动轴承复合故障信号中故障特征难以分离的问题,提出了基于双树复小波包和自回归(autoregressive,AR)谱的故障诊断方法.首先,利用双树复小波包变换将复杂的、非平稳的复合故障振动信号分解为若干个不同频带的分量;然后,对包含故障... 针对滚动轴承复合故障信号中故障特征难以分离的问题,提出了基于双树复小波包和自回归(autoregressive,AR)谱的故障诊断方法.首先,利用双树复小波包变换将复杂的、非平稳的复合故障振动信号分解为若干个不同频带的分量;然后,对包含故障特征的分量进行希尔伯特包络;最后,对包络信号求其AR功率谱,由此实现对复合故障特征信息的分离和故障识别.实验结果表明:该方法可有效地分离轴承复合故障的特征频率,验证了该方法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 双树复小波包 ar功率谱 复合故障 故障诊断
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一种基于阶比域的AR模型盲辨识算法 被引量:3
6
作者 张新广 李志农 +1 位作者 王心怡 袁振伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期41-43,共3页
结合阶比分析和现有时序模型盲辨识方法各自的优点,提出了一种基于阶比域的AR模型盲辨识算法。该方法是将时域采样所得的非稳态信号按等角度重采样,从而得到阶域中的稳定信号,对其建立AR模型进行盲辨识。该方法继承了现有的时序模型盲... 结合阶比分析和现有时序模型盲辨识方法各自的优点,提出了一种基于阶比域的AR模型盲辨识算法。该方法是将时域采样所得的非稳态信号按等角度重采样,从而得到阶域中的稳定信号,对其建立AR模型进行盲辨识。该方法继承了现有的时序模型盲辨识方法的所有优点,同时克服了现有时序模型盲辨识方法在处理非平稳信号的不足。仿真结果表明,该方法是有效的,可很好地处理非平稳信号。 展开更多
关键词 盲系统辨识 ar模型 阶比采样 非平稳信号
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基于AR建模理论的汽车行驶姿态预测方法研究 被引量:3
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作者 罗石 王雷 朱力 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第16期2006-2010,共5页
采用AR模型开展了汽车运动参数预测研究,详细分析了其建模预测方法,并以侧倾角速度这一车辆行驶时的关键参数为例,讨论了AR模型在行驶安全运动参数预测中的应用,结果显示该模型取得了一定的效果。此外,AR模型仅利用自身的历史数据进行... 采用AR模型开展了汽车运动参数预测研究,详细分析了其建模预测方法,并以侧倾角速度这一车辆行驶时的关键参数为例,讨论了AR模型在行驶安全运动参数预测中的应用,结果显示该模型取得了一定的效果。此外,AR模型仅利用自身的历史数据进行建模预测,故具有简便易行、通用性好、可操作性强的特点。 展开更多
关键词 汽车主动安全 运动参数预测 ar建模预测 侧倾角速度
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基于SVD-AR模型与VPMCD的轴承故障诊断方法 被引量:5
8
作者 刘英杰 范玉刚 +1 位作者 黄国勇 毛敏 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第12期46-49,共4页
针对强噪声背景下振动信号故障特征难以提取的问题,提出了基于奇异值分解的自回归(SVD-AR)模型,用于提取振动信号的特征,并与变量预测模型模式识别(VPMCD)方法相结合应用于轴承故障诊断。对轴承振动信号进行SVD;然后,利用奇异值差分谱... 针对强噪声背景下振动信号故障特征难以提取的问题,提出了基于奇异值分解的自回归(SVD-AR)模型,用于提取振动信号的特征,并与变量预测模型模式识别(VPMCD)方法相结合应用于轴承故障诊断。对轴承振动信号进行SVD;然后,利用奇异值差分谱对分量信号进行筛选,对能够反映故障信息的分量信号建立AR模型,提取轴承振动信号的特征信息;采用VPMCD对滚动轴承运行状态进行识别。实验证明了方法的合理性和有效性。 展开更多
关键词 奇异值分解 自回归模型 变量预测模型 奇异值差分谱 故障诊断
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基于广义逆矩阵的AR模型参数估计算法 被引量:1
9
作者 张莹 王太勇 黄国龙 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期890-893,共4页
AR(auto-regressive)模型是时序建模分析中常用的时间序列模型。在模型参数的最小二乘估计和定阶的过程中,要求线性方程组必须有解。针对这一问题,文中引入自相关系数矩阵对线性方程组进行化简,并提出基于广义逆矩阵理论的参数估计方法... AR(auto-regressive)模型是时序建模分析中常用的时间序列模型。在模型参数的最小二乘估计和定阶的过程中,要求线性方程组必须有解。针对这一问题,文中引入自相关系数矩阵对线性方程组进行化简,并提出基于广义逆矩阵理论的参数估计方法。该算法对线性方程组是否有解没有限制,无需事先判定,从而解决建模过程中线性方程组无解情况下的参数估计问题。实验证明该法可有效地对设备运行状态进行趋势预测,具有一定的工程意义。 展开更多
关键词 时间序列 ar(auto-regressive)模型 参数估计 广义逆矩阵
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基于ARSαS模型参数估计的雷达目标检测方法 被引量:2
10
作者 郑作虎 王首勇 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期782-788,共7页
由于杂波非高斯特性和相关特性的影响,传统的动目标检测(moving target detection,MTD)技术的检测性能严重下降,针对该问题,基于对称α稳定分布(symmetricαstable,SαS)杂波模型和自回归(auto regressive,AR)模型理论,提出了一种基于AR... 由于杂波非高斯特性和相关特性的影响,传统的动目标检测(moving target detection,MTD)技术的检测性能严重下降,针对该问题,基于对称α稳定分布(symmetricαstable,SαS)杂波模型和自回归(auto regressive,AR)模型理论,提出了一种基于ARSαS模型参数估计的雷达目标检测方法。该方法基于SαS模型,通过幂变换抑制杂波的非高斯特性,以及通过基于广义尤拉-沃克方程参数估计的AR模型白化杂波,应用快速傅里叶变换实现对目标信号的积累,以提高信杂比。仿真实验和实测数据验证表明,所提方法在非高斯相关杂波背景下的检测性能明显优于传统的MTD方法。 展开更多
关键词 非高斯相关杂波 Α稳定分布 自回归模型 杂波白化
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基于EMD-AR谱和GA-BP的滚动轴承故障诊断研究 被引量:11
11
作者 任学平 霍灿鹏 《机电工程》 CAS 北大核心 2021年第7期892-896,共5页
为了提高滚动轴承振动信号的故障特征提取能力,快速有效地诊断出轴承的故障类型,提出了一种基于EMD-AR谱和GA-BP神经网络的滚动轴承故障诊断模型,以美国凯斯西储大学轴承数据中心的轴承振动加速度数据为例,对滚动轴承各种状态进行了理... 为了提高滚动轴承振动信号的故障特征提取能力,快速有效地诊断出轴承的故障类型,提出了一种基于EMD-AR谱和GA-BP神经网络的滚动轴承故障诊断模型,以美国凯斯西储大学轴承数据中心的轴承振动加速度数据为例,对滚动轴承各种状态进行了理论分析和实验测试研究。首先,通过经验模态分解,将采集到的轴承振动信号进行了分解,获得了不同阶次的固有模态函数分量;然后,通过自回归模型对这些分量进行了故障特征提取,并由AR模型的参数和残差的方差组成了故障特征向量矩阵;最后,将故障特征作为遗传算法优化BP神经网络的输入数据和输出数据,分别对该故障诊断模型进行了训练和测试。研究结果表明:基于EMD-AR谱和GA-BP的滚动轴承故障诊断方法可以有效识别不同类型的故障特征;相较于传统的基于BP神经网络、GA-BP神经网络诊断方法,其诊断的效率更高,并且诊断准确率可达到95%。 展开更多
关键词 滚动轴承 经验模态分解 自回归模型 GA-BP神经网络 故障诊断
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基于EMD与AR模型的柴油机故障诊断 被引量:1
12
作者 陆金铭 王醇涛 马捷 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2009年第5期70-73,共4页
采用经验模式分解(EMD)方法对振动信号进行分解,得到固有模态函数(IMF),对每一个IMF分量分别建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量,用支持向量机(SVM)进行分类,判断柴油机的工作状态和故障类型。实验结果分析表明,该... 采用经验模式分解(EMD)方法对振动信号进行分解,得到固有模态函数(IMF),对每一个IMF分量分别建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量,用支持向量机(SVM)进行分类,判断柴油机的工作状态和故障类型。实验结果分析表明,该方法即使在小样本情况下也能准确有效地诊断柴油机故障,能实现故障的实时自动化诊断。在不同转速时,需选用新转速工况下的数据作为训练样本,以保证分类准确率。 展开更多
关键词 振动与波 柴油机 故障诊断 经验模式分解(EMD) ar模型 支持向量机(SVM)
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面向自相关过程的改进ARMAST控制图与Grubbs调和规则的集成 被引量:1
13
作者 张锐 杜世昌 +3 位作者 奚立峰 任斐 梁鑫光 刘维红 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期151-159,共9页
为解决多品种小批量生产方式存在过程输出自相关和机器设置的频繁调整通常导致过程均值偏离目标值两个问题。提出以改进的稳态自回归滑动平均控制图为监控技术、以基于稳态卡尔曼滤波器的Grubbs调和规则为调整技术的集成理论。其中,针... 为解决多品种小批量生产方式存在过程输出自相关和机器设置的频繁调整通常导致过程均值偏离目标值两个问题。提出以改进的稳态自回归滑动平均控制图为监控技术、以基于稳态卡尔曼滤波器的Grubbs调和规则为调整技术的集成理论。其中,针对稳态自回归滑动平均控制图在高阶自回归滑动平均过程下难以求解稳态方差的问题,建立了通用的任意阶平稳自回归过程下稳态方差的求解方法,使其适用范围更广;针对稳态自回归滑动平均控制图的参数设计方法效率较低,提出了基于条件概率的参数设计方法,使其监控效率更好。当控制图预警后,采用Grubbs调和规则对生产过程进行调整。通过仿真实验和实例研究验证了改进的参数设计方法和集成方法的有效性。 展开更多
关键词 稳态自回归滑动平均控制图 ar(P)模型 状态空间模型 稳态卡尔曼滤波器 Grubbs调和规则 自相
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基于AR模型和谐波小波的扭振固有频率提取
14
作者 温广瑞 张西宁 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2003年第1期25-27,共3页
提出用谱估计的方法分析利用激光多普勒扭振测量仪获取的扭振信号。首次采用 AR模型和谐波小波分解相结合处理低信噪比的扭振信号。首先介绍了 AR模型对信号消噪、重构和谐波小波分解的原理 ,然后利用一组模拟信号来验证该方法的实用性... 提出用谱估计的方法分析利用激光多普勒扭振测量仪获取的扭振信号。首次采用 AR模型和谐波小波分解相结合处理低信噪比的扭振信号。首先介绍了 AR模型对信号消噪、重构和谐波小波分解的原理 ,然后利用一组模拟信号来验证该方法的实用性。最后用来处理从实验台上获得的扭振信号 ,提取出了该转子实验台的扭振固有频率 ,与利用传递矩阵法计算的理论结果比较吻合。 展开更多
关键词 固有频率 ar模型 谐波小波 扭振 汽轮机 振动测量
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虎门桥主梁挠变之AR(P)模型分析
15
作者 曾繁祥 徐兮 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第3期16-17,62,共3页
以虎门大桥主梁施工为工程背景,针对其采用挂篮悬臂中的各梁块挠变必须加以控制,以防止桥跨挠曲发展至超限的程度的需求,采用适合边施工边测量边预报的AR(P)模型方法进行监控,旨在支持相关施工方案的及时调整,使悬臂的施工状态尽可能稳... 以虎门大桥主梁施工为工程背景,针对其采用挂篮悬臂中的各梁块挠变必须加以控制,以防止桥跨挠曲发展至超限的程度的需求,采用适合边施工边测量边预报的AR(P)模型方法进行监控,旨在支持相关施工方案的及时调整,使悬臂的施工状态尽可能稳定地接近设计状态。分析表明:主梁的合龙精度满足规范与技术标准的要求,验证了自回归理论在桥梁施工监测分析中的实用性和严谨性。 展开更多
关键词 桥梁工程 ar(P)模型 挠变 挠曲 挠度
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基于AR-DBN的建筑分项能耗短期预测 被引量:20
16
作者 钱青 唐桂忠 +2 位作者 张广明 邓歆 尹海培 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期290-296,共7页
针对现有总能耗预测方法不能准确分辨建筑能耗的消耗去向且预测精度较低的问题,根据能耗用途,将总能耗分为4项,提出一种建筑能耗分项预测模型。基于时间序列自回归模型,对建筑物的照明能耗进行短期预测。构建深度置信网络模型,根据照明... 针对现有总能耗预测方法不能准确分辨建筑能耗的消耗去向且预测精度较低的问题,根据能耗用途,将总能耗分为4项,提出一种建筑能耗分项预测模型。基于时间序列自回归模型,对建筑物的照明能耗进行短期预测。构建深度置信网络模型,根据照明能耗预测结果、室外逐时平均温度、室外逐时平均相对湿度、天气特征值、节假日、逐时平均风速以及一天24个整点时刻,分项预测空调能耗、动力能耗和特殊能耗。实验结果表明,相比总能耗预测模型iPSO-BP和BP,该模型能更加精确、有效地预测建筑能耗中的各分项能耗。 展开更多
关键词 时间序列 自回归模型 分项能耗 深度学习 深度置信网络
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基于AR双谱的溢流阀故障诊断 被引量:9
17
作者 彭志君 黄宜坚 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2007年第7期908-912,共5页
叙述了高阶谱应用于溢流阀故障诊断,并提出一种诊断溢流阀故障的方法。介绍了双谱的定义,进一步强调了高阶谱在提取故障信号的应用,文章对采样的数据进行处理后,用高阶累积量对数据建立AR模型,再进行双谱分析,针对溢流阀的双谱结构图、... 叙述了高阶谱应用于溢流阀故障诊断,并提出一种诊断溢流阀故障的方法。介绍了双谱的定义,进一步强调了高阶谱在提取故障信号的应用,文章对采样的数据进行处理后,用高阶累积量对数据建立AR模型,再进行双谱分析,针对溢流阀的双谱结构图、等高线图和其双谱切片图在正常情况和故障情况的不同进行对比,差异明显。结果说明,用高阶谱来诊断溢流阀故障是可行的,有效的。 展开更多
关键词 溢流阀 高阶累计量 ar模型 故障诊断
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批次加权软化分的多阶段AR-PCA间歇过程监测 被引量:3
18
作者 胡永兵 高学金 +2 位作者 李亚芬 齐咏生 王普 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期1291-1300,共10页
由于多阶段间歇过程在每个操作阶段主导变量和过程特性的巨大差异性,也为了降低传统方法只进行阶段硬划分以及过程建模不考虑过程动态性导致的漏报率和误报率,提出了基于批次加权软划分的多阶段自回归主元分析(AR-PCA)间歇过程监测方法... 由于多阶段间歇过程在每个操作阶段主导变量和过程特性的巨大差异性,也为了降低传统方法只进行阶段硬划分以及过程建模不考虑过程动态性导致的漏报率和误报率,提出了基于批次加权软划分的多阶段自回归主元分析(AR-PCA)间歇过程监测方法。方法引入了反距离加权(IDW)和单变量控制图对仿射传播聚类(AP)进行改进,避免以单批次作为AP输入不能表征整个生产过程阶段特性的局限性,并且解决了AP不能辨识过渡阶段的缺陷。然后针对过渡阶段和稳定阶段分别建立ARPCA模型和MPCA模型,较传统方法以整批次数据建立唯一模型具有更高的模型精度,同时消除了过渡阶段的动态性,可有效降低误报和漏报。实验设计由青霉素发酵仿真平台和重组大肠杆菌实际生产过程完成,结果显示了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 自回归主元分析 间歇过程 仿射传播聚类 反距离加权 过程监测
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AR预测模型的IMM跟踪算法 被引量:2
19
作者 竹博 周游 +1 位作者 仵国锋 胡捍英 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第24期222-226,共5页
针对LOS/NLOS混合条件下对机动目标的鲁棒跟踪问题,提出一种基于AR预测模型的交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)跟踪算法(ARIMM)。该算法利用AR预测模型对运动状态建模,针对LOS与NLOS条件下观测噪声的分布不同分别使用无迹... 针对LOS/NLOS混合条件下对机动目标的鲁棒跟踪问题,提出一种基于AR预测模型的交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)跟踪算法(ARIMM)。该算法利用AR预测模型对运动状态建模,针对LOS与NLOS条件下观测噪声的分布不同分别使用无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter,UKF)和改进的无迹卡尔曼滤波器(Robust Unscented Kalman Filter,RUKF),通过IMM方法估计出移动台的位置,利用该位置更新AR模型的参数,使AR模型与真实运动状态更加匹配,实现精确跟踪。仿真结果表明,在LOS/NLOS混合条件下,与传统的UKF和RUKF算法相比,该算法对机动目标跟踪的鲁棒性更好。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 交互式多模型 自回归(ar)预测模型 无迹卡尔曼滤波器
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AR模型参数的抗差递推估计 被引量:2
20
作者 王玉丽 包为民 +2 位作者 沈丹丹 周俊伟 孙逸群 《中国农村水利水电》 北大核心 2017年第6期74-77,共4页
将抗差理论引入到自回归模型(AR)的参数估计中,在实时洪水预报的误差修正中,可以利用抗差理论估计AR模型的参数,抵御异常观测值对参数估计的影响,以保证实时洪水的预报精度。选取闽江水吉流域的5场实测洪水资料,通过递推最小二乘法和抗... 将抗差理论引入到自回归模型(AR)的参数估计中,在实时洪水预报的误差修正中,可以利用抗差理论估计AR模型的参数,抵御异常观测值对参数估计的影响,以保证实时洪水的预报精度。选取闽江水吉流域的5场实测洪水资料,通过递推最小二乘法和抗差递推最小二乘法来率定AR模型参数,结果表明:当观测资料无异常值时,递推最小二乘法和抗差递推最小二乘的结果相近,都比较满意;当观测资料中有异常值时,递推最小二乘的结果明显不合理,抗差递推最小二乘法能获得最优估值。 展开更多
关键词 ar模型 实时洪水预报 水吉流域 递推最小二乘法 抗差递推最小二乘法
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