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一种单站纯方位目标跟踪中的最小二乘递推方法 被引量:2
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作者 罗浩 赵厚奎 尹迪 《舰船科学技术》 北大核心 2008年第4期130-133,共4页
与成批处理的方位平差法相比,最小二乘递推方法无需矩阵求逆运算,具有计算简单、存储量小的优点,适合于在线估计目标运动要素。提出了一种用于单站纯方位跟踪的最小二乘递推方法,并对算法进行了仿真。仿真结果表明,该方法受初始值影响很... 与成批处理的方位平差法相比,最小二乘递推方法无需矩阵求逆运算,具有计算简单、存储量小的优点,适合于在线估计目标运动要素。提出了一种用于单站纯方位跟踪的最小二乘递推方法,并对算法进行了仿真。仿真结果表明,该方法受初始值影响很小,适用于含方位预处理的纯方位目标跟踪。 展开更多
关键词 纯方位目标跟踪 最小二乘递推 目标运动要素解算 方位平差法
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西辽河实时洪水统计预报模型 被引量:5
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作者 梁忠民 董增川 +1 位作者 王建群 宁方贵 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2004年第8期8-10,共3页
 应用相应流量法建立西辽河主要断面的洪峰预报方案,并采用线性动态系统模型理论方法建立洪水过程的实时预报方程,形成了完整的河系预报系统模型.在洪峰预报方案中,考虑引入不同预报因子以反映不同的洪水特性;在洪水过程预报方程中,联...  应用相应流量法建立西辽河主要断面的洪峰预报方案,并采用线性动态系统模型理论方法建立洪水过程的实时预报方程,形成了完整的河系预报系统模型.在洪峰预报方案中,考虑引入不同预报因子以反映不同的洪水特性;在洪水过程预报方程中,联合采用AIC准则和逐步回归算法确定模型结构,结合衰减记忆最小二乘递推算法的实时校正技术进行洪水过程预报.应用结果表明,开发的预报模型适用于西辽河的实时洪水预报问题,可供防洪决策参考. 展开更多
关键词 相应流量法 线性动态系统模型 实时预报 AIC准则 逐步回归 最小二乘递推 西辽河
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黄河中游龙门含沙量过程统计预报模型研究 被引量:6
3
作者 毛倩倩 梁忠民 +1 位作者 霍世青 许珂艳 《水电能源科学》 北大核心 2012年第4期83-86,共4页
针对黄河中游吴堡—龙门区间泥沙量过程的特点,基于统计模型方法,建立了多输入、单输出的龙门站含沙量过程预报方案,采用逐步回归方法进行预报因子筛选和模型率定,结合最小二乘递推算法的实时校正技术对含沙量过程进行预报,并根据实测... 针对黄河中游吴堡—龙门区间泥沙量过程的特点,基于统计模型方法,建立了多输入、单输出的龙门站含沙量过程预报方案,采用逐步回归方法进行预报因子筛选和模型率定,结合最小二乘递推算法的实时校正技术对含沙量过程进行预报,并根据实测资料对预报方案进行了检验。结果表明,该统计预报方案精度较高、适用性较好。 展开更多
关键词 含沙量 统计预报 逐步回归 最小二乘递推 黄河中游
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用于RAM目标跟踪数据滤波的模型参数自适应CMUKF算法 被引量:1
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作者 刘新宇 舒立鹏 曹莹星 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2022年第5期35-41,共7页
C-RAM系统对RAM目标跟踪数据滤波算法有精度高、收敛快的要求。弹道系数未知造成模型不准确会导致传统滤波方法难以满足要求,针对不能准确辨识弹道系数的情况,提出了一种模型参数自适应的RAM目标跟踪数据滤波方法。该方法使用量测转换... C-RAM系统对RAM目标跟踪数据滤波算法有精度高、收敛快的要求。弹道系数未知造成模型不准确会导致传统滤波方法难以满足要求,针对不能准确辨识弹道系数的情况,提出了一种模型参数自适应的RAM目标跟踪数据滤波方法。该方法使用量测转换无迹卡尔曼滤波算法(CMUKF)对系统状态进行估计,在无迹卡尔曼滤波(UKF)的框架下使用最小二乘递推辨识算法(RLS)在线辨识弹道系数,形成了模型参数自适应,并对辨识出的弹道系数进行二次滤波,提高了弹道系数的辨识精度。将本文算法与传统C-RAM中的跟踪数据滤波算法比较,仿真结果表明该算法提高了估计精度,且具有良好的鲁棒性和较少的执行时间。 展开更多
关键词 量测转换 无迹卡尔曼滤波 最小二乘递推辨识 外弹道 C-RAM
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An Effective Multiple Model Least Squares Method in Tracking of a Maneuvering Target 被引量:3
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作者 杨位钦 贾朝晖 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 1995年第1期35+29-34,共7页
A polynomial model, time origin shifting model(TOSM, is used to describe the trajectory of a moving target .Based on TOSM, a recursive laeast squares(RLS) algorithm with varied forgetting factor is derived for tracki... A polynomial model, time origin shifting model(TOSM, is used to describe the trajectory of a moving target .Based on TOSM, a recursive laeast squares(RLS) algorithm with varied forgetting factor is derived for tracking of a non-maneuvering target. In order to apply this algorithm to maneuvering targets tracking ,a tracking signal is performed on-line to determine what kind of TOSm will be in effect to track a target with different dynamics. An effective multiple model least squares filtering and forecasting method dadpted to real tracking of a maneuvering target is formulated. The algorithm is computationally more effcient than Kalman filter and the percentage improvement from simulations show both of them are considerably alike to some extent. 展开更多
关键词 Kalman filters tracking/recursive least squares maneuvering target polynomial model forgetting factor
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