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题名非平稳Gauss环境激励下模态参数识别的新方法
被引量：2
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作者
杜秀丽
汪凤泉
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机构
南京师范大学数学科学学院
东南大学土木工程学院
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出处
《应用数学和力学》
CSCD
北大核心
2009年第10期1213-1222,共10页
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基金
国家自然科学基金(重点)资助项目(50278017)
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文摘
结合多元连续时间自回归模型,针对受均匀调制Gauss随机激励的线性时不变系统,提出了一种时域模态识别的新方法.该方法仅从响应数据就能够识别系统的物理参数.首先把结构动力学方程转化为一个3阶的连续时间自回归模型;接着基于在非常短的时间段内均匀调制函数接近于一个常数矩阵以及随机微分方程强解的性质,得到均匀调制函数的估计,并针对两种特殊情况进行讨论;然后利用Girsanov定理,对条件似然函数进行极大化,得到物理参数的精确极大似然估计.数值结果表明,该估计不仅具有极高的精度和稳健性,而且计算效率非常高.
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关键词
模态识别
均匀调制函数
连续时间自回归模型
BROWN运动
精确极大似然估计
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Keywords
modal identification
uniformly modulated function
continuous time autoregressive model
Brownian motion
exact maximum likelihood estimator
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分类号
O324
[理学—一般力学与力学基础]
O211.63
[理学—概率论与数理统计]
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题名三维传感器极大似然配准算法
被引量：1
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作者
王琦
冯新喜
杜钦峰
孙鹏
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机构
空军工程大学电讯工程学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2007年第11期54-56,共3页
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文摘
基于测量噪声的影响,提出一种精确极大似然法(EML)。配准估计是通过求最大似然函数获得的。说明了EML准则包含两类部分可分变量(实际目标位置和传感器配准误差),提供了两步递归优化算法,并通过计算机仿真证明了极大似然算法用于多传感器配准处理的估计精度高,适用的范围广,解决了最小二乘配准算法中存在的局限性;当多个传感器相距较远时,该算法明显优于传统的最小二乘配准算法。
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关键词
多传感器校准
最大似然函数
改进高斯牛顿优化算法
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Keywords
multiple sensor registration
exact maximum likelihood（eml） function
modified Gauss Newton optimization algorithm
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分类号
TP212.9
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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