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基于窄带物联网的农业种植测控系统研究 被引量:1
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作者 李威 李海虹 孙胜 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第8期64-66,70,共4页
针对农作物种植环境信息在大面积采集时存在传感器节点多、不同区域环境波动大的问题,搭建了基于5G标准的智能窄带物联网(NB-IoT),设计了一种动态的环境检测系统。采用定点传感器搭配NB巡检车移动采集,减少节点的数量;使用改进的滤波算... 针对农作物种植环境信息在大面积采集时存在传感器节点多、不同区域环境波动大的问题,搭建了基于5G标准的智能窄带物联网(NB-IoT),设计了一种动态的环境检测系统。采用定点传感器搭配NB巡检车移动采集,减少节点的数量;使用改进的滤波算法对环境数据进行处理,提高准确性。以温度数据为例进行仿真。结果表明:改进的滤波算法均方误差(MSE)相比于卡尔曼滤波(KF)算法下降81.8%。对系统进行实地试验,结果表明:NB无线数据传输平均丢包率为0.39%,系统通信稳定。 展开更多
关键词 窄带物联网 多传感器融合 卡尔曼平滑算法 嵌入式系统
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三维数据关联情况下外辐射源雷达多目标跟踪研究 被引量:2
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作者 李晓花 李亚安 +1 位作者 金海燕 鲁晓锋 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期2840-2847,共8页
不同于传统多目标跟踪,除了量测-目标数据关联模糊问题外,外辐射源雷达跟踪系统新增了量测-发射机数据关联模糊问题。针对此问题,该文通过引入一个新的关联变量来表示量测和发射机之间的数据关联关系,提出了目标-量测-发射机3维数据关... 不同于传统多目标跟踪,除了量测-目标数据关联模糊问题外,外辐射源雷达跟踪系统新增了量测-发射机数据关联模糊问题。针对此问题,该文通过引入一个新的关联变量来表示量测和发射机之间的数据关联关系,提出了目标-量测-发射机3维数据关联改进概率多假设跟踪(PMHT)算法。该算法利用期望极大化(EM)算法的独立性假设条件得到最大后验概率意义下的最优跟踪。为了增加目标-量测-发射机之间数据关联的准确性,提高多目标与量测后验关联概率的精确度,将量测信息设定为均值相同协方差不同的混合高斯分布。针对距离-多普勒量测的非线性性,利用无味卡尔曼平滑(UKS)算法进行多目标状态估计。仿真结果表明,对于FKIE外辐射源雷达数据集(杂波密度很高),所提算法的目标与航迹关联成功率高,抗杂波性能强,证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 外辐射源雷达 多目标跟踪 概率多假设跟踪 无味卡尔曼平滑算法 数据关联
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舰船姿态辅助DGPS的传递对准精度评估方法 被引量:4
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作者 程建华 陈岱岱 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期1509-1514,共6页
针对舰载武器传递对准的精度评估方法对载体线运动特性要求高的问题,结合舰船的机动能力,提出了一种舰船姿态辅助差分GPS(DGPS)的传递对准精度评估方法.该方法以舰船主惯导提供的姿态信息来辅助DGPS提供的速度、位置信息进行评估.以准... 针对舰载武器传递对准的精度评估方法对载体线运动特性要求高的问题,结合舰船的机动能力,提出了一种舰船姿态辅助差分GPS(DGPS)的传递对准精度评估方法.该方法以舰船主惯导提供的姿态信息来辅助DGPS提供的速度、位置信息进行评估.以准惯性坐标系为子惯导导航坐标系,推导评估系统状态方程,并建立精度评估的滤波方程;以舰载主惯导和GPS输出为观测量,建立基于"姿态+速度+位置"观测量的精度评估观测方程;设计卡尔曼固定区间平滑算法分别对引入舰船水平姿态信息及引入"水平+方位"姿态信息2种方法进行仿真,并与传统的精度评估方法进行了对比分析.仿真结果表明,该方法借助舰船的摇摆运动即可完成传递对准的精度评估,降低了精度评估对舰船机动强度的要求,是一种有效实用的精度评估方法. 展开更多
关键词 捷联式惯导系统 传递对准 卡尔曼固定区间平滑算法 船舶姿态 精度评估
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强干扰环境单观测站水下纯方位多目标跟踪 被引量:3
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作者 李晓花 苏骏 李秀秀 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第17期253-259,共7页
针对概率多假设跟踪(Probabilistic Multiple Hypothesis Tracking,PMHT)算法对多目标状态初始值敏感问题,结合确定性退火技术,提出了改进的PMHT算法。该算法借鉴确定性退火过程,在多目标的条件概率函数中引入退火因子,增加了多目标与... 针对概率多假设跟踪(Probabilistic Multiple Hypothesis Tracking,PMHT)算法对多目标状态初始值敏感问题,结合确定性退火技术,提出了改进的PMHT算法。该算法借鉴确定性退火过程,在多目标的条件概率函数中引入退火因子,增加了多目标与纯方位量测数据关联的准确性,提高了多目标后验关联概率的精确度。针对纯方位量测的非线性性,利用无味卡尔曼平滑(Unscented Kalman Smoother,UKS)算法进行滤波。仿真结果表明,当多目标状态初始值与真实值相差较大时,对于强干扰环境下单观测站纯方位水下交叉和邻近运动多目标,所提算法的目标与航迹关联成功率高,抗干扰性能强,并且运算量小,实时性高,证明了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 概率多假设跟踪 纯方位 多目标跟踪 无味卡尔曼平滑算法
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