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卫星联合定轨的参数化融合模型
被引量：
2
1
作者
赵德勇
王正明
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第12期2344-2350,共7页
针对基于双星定位系统的近地卫星的多星高精度联合定轨问题,首先建立了不同轨道高度的卫星动力学的物理参数模型与基于稀疏参数表示和时间序列分析的数学模型相结合的轨道动力学高精度表示模型,然后建立了基于测量系统误差参数建模和模...
针对基于双星定位系统的近地卫星的多星高精度联合定轨问题,首先建立了不同轨道高度的卫星动力学的物理参数模型与基于稀疏参数表示和时间序列分析的数学模型相结合的轨道动力学高精度表示模型,然后建立了基于测量系统误差参数建模和模型误差非参数分量表示相结合的非线性半参数联合观测模型,在此基础上建立了联合定轨的参数化融合模型,设计了联合定轨参数化融合模型的非线性半参数联合估计算法.理论分析和仿真计算结果表明,卫星轨道动力学模型的高精度表示方法能够进一步提高动力学模型的表示精度,非线性半参数联合观测模型优化建模方法能够进一步细化观测模型,而基于此设计的参数化融合模型的联合估计算法能够使最终的卫星联合定轨精度得到较大程度的改善.
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关键词
联合定轨
参数
化
融合
模型
稀疏
参数
模型
非线性半
参数
联合估计算法
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职称材料
宽带认知无线电网络分布式协作压缩频谱感知算法
被引量：
12
2
作者
张正浩
裴昌幸
+2 位作者
陈南
李虎生
杨德鹏
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期67-71,114,共6页
针对宽带认知无线电网络中压缩频谱感知算法在低信噪比环境下频谱检测性能下降的问题,提出了一种基于高斯过程的分布式压缩频谱感知(PBCS)算法.首先应用层次化的正态分布概率模型来表示压缩频谱的重构,然后各个认知无线电用户交换模型...
针对宽带认知无线电网络中压缩频谱感知算法在低信噪比环境下频谱检测性能下降的问题,提出了一种基于高斯过程的分布式压缩频谱感知(PBCS)算法.首先应用层次化的正态分布概率模型来表示压缩频谱的重构,然后各个认知无线电用户交换模型参数并结合本地的压缩采样数据进行压缩频谱感知.有别于其他直接融合频谱感知结果或检测数据的协作式算法,PBCS算法通过模型参数融合来进行协作,能有效减小信噪比低的协作用户的影响,从而提高算法的抗噪性.仿真结果表明,PBCS算法可以在-5dB的信噪比条件下达到检测概率大于0.9、误检概率为0.1的频谱检测性能.
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关键词
宽带认知无线电网络
高斯过程
分布式压缩频谱感知
模型参数融合
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职称材料
题名
卫星联合定轨的参数化融合模型
被引量：
2
1
作者
赵德勇
王正明
机构
国防科技大学数学与系统科学系
军械工程学院管理工程系
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第12期2344-2350,共7页
基金
国家自然科学基金(No.60604020)
航天支撑基金(No.2006-HT-GFKD-02)
文摘
针对基于双星定位系统的近地卫星的多星高精度联合定轨问题,首先建立了不同轨道高度的卫星动力学的物理参数模型与基于稀疏参数表示和时间序列分析的数学模型相结合的轨道动力学高精度表示模型,然后建立了基于测量系统误差参数建模和模型误差非参数分量表示相结合的非线性半参数联合观测模型,在此基础上建立了联合定轨的参数化融合模型,设计了联合定轨参数化融合模型的非线性半参数联合估计算法.理论分析和仿真计算结果表明,卫星轨道动力学模型的高精度表示方法能够进一步提高动力学模型的表示精度,非线性半参数联合观测模型优化建模方法能够进一步细化观测模型,而基于此设计的参数化融合模型的联合估计算法能够使最终的卫星联合定轨精度得到较大程度的改善.
关键词
联合定轨
参数
化
融合
模型
稀疏
参数
模型
非线性半
参数
联合估计算法
Keywords
combined orbit determination
parameterized fusion model
sparse parameter model
nonlinear semi-parametric combined estimation algorithm
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
宽带认知无线电网络分布式协作压缩频谱感知算法
被引量：
12
2
作者
张正浩
裴昌幸
陈南
李虎生
杨德鹏
机构
西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室
田纳西大学电子工程与计算机科学系
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期67-71,114,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61072067
60970119)
+3 种基金
美国国家自然科学基金资助项目(CCF-0830451)
高等学校创新引智计划资助项目(B08038)
国家重点实验室专项资金资助项目(ISN1001004)
陕西省工业攻关计划资助项目(2009K01-46)
文摘
针对宽带认知无线电网络中压缩频谱感知算法在低信噪比环境下频谱检测性能下降的问题,提出了一种基于高斯过程的分布式压缩频谱感知(PBCS)算法.首先应用层次化的正态分布概率模型来表示压缩频谱的重构,然后各个认知无线电用户交换模型参数并结合本地的压缩采样数据进行压缩频谱感知.有别于其他直接融合频谱感知结果或检测数据的协作式算法,PBCS算法通过模型参数融合来进行协作,能有效减小信噪比低的协作用户的影响,从而提高算法的抗噪性.仿真结果表明,PBCS算法可以在-5dB的信噪比条件下达到检测概率大于0.9、误检概率为0.1的频谱检测性能.
关键词
宽带认知无线电网络
高斯过程
分布式压缩频谱感知
模型参数融合
Keywords
wideband cognitive radio networks
Gaussian process
distributive probabilistic Bayesian compressed spectrum sensing
model parameters fusion
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
卫星联合定轨的参数化融合模型
赵德勇
王正明
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
宽带认知无线电网络分布式协作压缩频谱感知算法
张正浩
裴昌幸
陈南
李虎生
杨德鹏
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
12
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职称材料
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