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组合导航系统多重衰减因子自适应估计算法比较研究 被引量:7
1
作者 耿延睿 郭伟 崔中兴 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2004年第2期18-22,共5页
提出了多重衰减因子自适应估计卡尔曼滤波方法,用该方法对系统每个误差状态估计进行控制,提高滤波器的估计性能。仿真结果表明,新算法在系统噪声特性不准确的情况下,能够抑制卡尔曼滤波估计的发散,GPS/SINS组合导航精度比强跟踪滤波估... 提出了多重衰减因子自适应估计卡尔曼滤波方法,用该方法对系统每个误差状态估计进行控制,提高滤波器的估计性能。仿真结果表明,新算法在系统噪声特性不准确的情况下,能够抑制卡尔曼滤波估计的发散,GPS/SINS组合导航精度比强跟踪滤波估计的精度高。这种算法推导形式简单,计算量小,适合在线运算。 展开更多
关键词 组合导航系统 卡尔曼滤波 适应滤波 强跟踪滤波器 自适应估计算法 衰减记忆滤波算法
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组合导航系统卡尔曼滤波衰减因子自适应估计算法研究 被引量:20
2
作者 耿延睿 崔中兴 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2001年第4期8-10,27,共4页
提出了一种衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法 ,并在 GPS/SINS组合导航系统中进行了计算仿真。仿真结果表明 :该算法能够较好地估计出衰减因子的大小 ,有效地抑制滤波发散 。
关键词 捷联式惯性导航 卡尔曼滤波 自适应滤波 自适应估计算法 组合导航系统 GPS/SINS
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用于组合测姿的Kalman渐消因子自适应估计算法 被引量:2
3
作者 苏鑫 万彦辉 谢波 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1669-1673,共5页
提出了适用于姿态测量的Kalman滤波渐消因子自适应估计算法,滤波中采用序贯处理的方法计算出每个量测量对应的渐消因子,在位置速度组合导航系统中,只有位置、速度的误差状态是直接可观测的,用序贯滤波处理计算得到的渐消因子对协方差阵... 提出了适用于姿态测量的Kalman滤波渐消因子自适应估计算法,滤波中采用序贯处理的方法计算出每个量测量对应的渐消因子,在位置速度组合导航系统中,只有位置、速度的误差状态是直接可观测的,用序贯滤波处理计算得到的渐消因子对协方差阵中对应于位置和速度误差状态的对角元素进行自适应控制,抑制滤波发散,提高位置、速度和姿态的测量精度。半实物仿真表明,与原来的算法相比,修改后的方法不仅能够提供高精度位置、速度信息,而且还可以提供高精度姿态信息,其中航向误差在0.08°以下,俯仰和横滚误差在0.02°左右。 展开更多
关键词 GPS/SINS组合导航 Kalman滤波渐消因子自适应估计算法 序贯滤波 测姿 位置速度组合
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一种新的基于LMP准则的自适应正弦波频率估计算法 被引量:2
4
作者 张瑞华 欧阳缮 周德新 《信号处理》 CSCD 2003年第2期153-156,共4页
自适应IIR陷波器在许多不同的信号处理场合,尤其在估计淹没在噪声中的正弦波频率方面得到广泛应用。本文在研究了多种自适应IIR陷波器算法的基础上,提出了一种基于LMP准则的修正LMP-MNG算法,仿真结果验证了算法的有效性。
关键词 信号处理 LMP准则 自适应正弦波频率估计算法 噪声
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基于信道估计自适应算法的AVLC重发机制仿真
5
作者 郜林 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期289-295,共7页
航空甚高频链路控制(AVLC)是下一代民航地空数据链甚高频数据链模式2(VDL2)的链路服务规程.为了提高AVLC重发控制效率、减少误重发,提出了基于信道估计的监督帧发送时刻自适应算法.在OPNET平台上建立了物理层、数据链路层和子网层VDL2架... 航空甚高频链路控制(AVLC)是下一代民航地空数据链甚高频数据链模式2(VDL2)的链路服务规程.为了提高AVLC重发控制效率、减少误重发,提出了基于信道估计的监督帧发送时刻自适应算法.在OPNET平台上建立了物理层、数据链路层和子网层VDL2架构;利用动态进程建模方法,建立了AVLC模型.通过对无监督帧、监督帧发送时刻静态算法和自适应算法分别建模,开展对比仿真,验证了监督帧重发控制对于提高VDL2性能的有效性和自适应算法较静态算法的优越性.实验结果表明,在宽范围的系数合理区间内,所提出的算法可有效增加吞吐量,缩小包延时,同时可增强系统稳定性. 展开更多
关键词 航空甚高频链路控制(AVLC) 信道估计自适应算法 监督帧定时 动态进程 合理系数区间
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空间相关高斯噪声中基于四阶累积量的自适应时延估计方法 被引量:4
6
作者 梁红 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期416-420,共5页
针对高斯色噪声中零均值、具有非零三谱信号,提出了一种基于四阶(互)累积量的自适应时延估计方法,并分析了算法的收敛性。该方法不仅具有抑制空间相关(或不相关)高斯色噪声的能力,而且可估计正弦信号的时延,理论和仿真实验均证明了该方... 针对高斯色噪声中零均值、具有非零三谱信号,提出了一种基于四阶(互)累积量的自适应时延估计方法,并分析了算法的收敛性。该方法不仅具有抑制空间相关(或不相关)高斯色噪声的能力,而且可估计正弦信号的时延,理论和仿真实验均证明了该方法在空间相关高斯色噪声背景下,具有优越于互相关方法的时延估计性能。 展开更多
关键词 自适应时延估计算法 四阶累积量 互相关 高斯色噪声
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RIS辅助无线系统中基于压缩感知的稀疏度自适应级联信道估计方法研究 被引量:8
7
作者 米连锋 何雪云 孙林慧 《信号处理》 CSCD 北大核心 2022年第10期2173-2179,共7页
为了解决可重构智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)辅助无线通信系统中级联信道的估计问题,本文提出了一种基于压缩感知(Compressive Sensing,CS)的自适应双结构稀疏正交匹配追踪算法(Adaptive Double-Structured Orth... 为了解决可重构智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)辅助无线通信系统中级联信道的估计问题,本文提出了一种基于压缩感知(Compressive Sensing,CS)的自适应双结构稀疏正交匹配追踪算法(Adaptive Double-Structured Orthogonal Matching Pursuit,ADS-OMP)。已有的双结构稀疏正交匹配追踪算法(Double-Structured Orthogonal Matching Pursuit,DS-OMP)利用级联信道的双结构稀疏特性即行稀疏特性和列稀疏特性来提高算法估计性能,但需要已知相关信道稀疏度信息。本文提出的ADS-OMP算法在现有的DS-OMP算法基础上设计合理的判决准则和迭代阈值来估计相关稀疏度,从而能在角域级联信道的行稀疏度和列稀疏度均未知的情况下完成级联信道估计,有效克服了现有DS-OMP算法对相关信道稀疏度的依赖,算法实用性更强。仿真结果表明,本文提出的ADS-OMP算法和已有DS-OMP算法估计性能一致,算法复杂度在同一数量级上,前者复杂度略微提升。 展开更多
关键词 可重构智能超表面 级联信道估计 双结构稀疏特性 自适应信道估计算法
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自适应两步滤波算法在机载IRSTS被动定位中的应用
8
作者 冯国强 孙军红 +1 位作者 邹强 李伟仁 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2007年第6期74-76,共3页
在机载红外搜索跟踪系统被动定位研究中,针对扩展卡尔曼滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用两步滤波算法并结合Sage-Husa噪声估计器构建了适用于机载IRSTS被动定位特点的自适应两步滤波算... 在机载红外搜索跟踪系统被动定位研究中,针对扩展卡尔曼滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用两步滤波算法并结合Sage-Husa噪声估计器构建了适用于机载IRSTS被动定位特点的自适应两步滤波算法模型,算法不仅实时在线地估计了观测噪声的统计特性,而且避免了观测模型线性化误差。仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应两步滤波算法对目标运动参数的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,从而提高了机载IRSTS被动定位的精度。 展开更多
关键词 红外搜索跟踪系统 被动定位 扩展卡尔曼滤波 自适应两步滤波算法 噪声估计
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基于Ransac算法的捷变频联合正交频分复用雷达高速多目标参数估计 被引量:2
9
作者 全英汇 高霞 +3 位作者 沙明辉 方文 李亚超 邢孟道 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期1970-1977,共8页
在现代雷达电子战场中,目标检测与其参数估计有着非常重要的意义。因此,该文提出了一种基于随机抽样一致算法(Ransac)的捷变频联合正交频分复用(FA-OFDM)雷达高速多目标参数估计的方法。首先,在传统捷变频雷达的每个脉冲内同时发射多个... 在现代雷达电子战场中,目标检测与其参数估计有着非常重要的意义。因此,该文提出了一种基于随机抽样一致算法(Ransac)的捷变频联合正交频分复用(FA-OFDM)雷达高速多目标参数估计的方法。首先,在传统捷变频雷达的每个脉冲内同时发射多个频率随机跳变的窄带OFDM子载波。将单个脉冲内所有子载波的回波信号进行脉冲压缩后,采用迭代自适应谱估计(IAA)算法合成目标的高分辨距离。然后,分别对各个脉冲的回波进行脉冲压缩和迭代自适应谱估计,得到不同脉冲时刻的高分辨距离,构成观测数据集。再根据Ransac算法估计信号参数模型的步骤,拟合多条时间-距离直线,进而对高速运动的多个目标同时进行参数估计。最后,分别分析了信噪比(SNR)对检测概率以及目标自身速度对其相对估计误差的影响。仿真实验验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 参数估计 高速多目标 捷变频联合正交频分复用雷达 迭代自适应估计算法 随机抽样一致算法
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基于VSS-CDFE的三相非平衡电力系统频率无偏估计 被引量:1
10
作者 姚军 冯伟 +2 位作者 祁晖 夏亦犁 蒋玮 《电力工程技术》 2019年第6期130-136,共7页
为了实现含噪三相非平衡电力系统高精度频率无偏估计,引入了复数域直接频率估计(CDFE)算法,分析其原理并对其进行了改进。CDFE算法基于正弦信号的线性预测,求取误差函数的瞬时平方值关于频率的偏导数,并以该值作为频率估计的更新值。在... 为了实现含噪三相非平衡电力系统高精度频率无偏估计,引入了复数域直接频率估计(CDFE)算法,分析其原理并对其进行了改进。CDFE算法基于正弦信号的线性预测,求取误差函数的瞬时平方值关于频率的偏导数,并以该值作为频率估计的更新值。在此基础上,进一步提出变步长CDFE(VSS-CDFE)算法,根据最速下降法则动态更新步长因子来代替CDFE算法的固定步长。仿真分析及实验结果表明,在噪声干扰下,VSS-CDFE算法可以准确地对基于复数建模的三相非平衡电力系统进行频率追踪,其估计均方误差和理论值相吻合。相比CDFE算法,VSS-CDFE算法在相同的收敛速度下,估计均方误差更小,在相同的估计均方误差下,收敛速度更快。 展开更多
关键词 直接频率估计 自适应估计算法 时变步长因子 三相非平衡电力系统
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基于改进非参数核密度估计和拉丁超立方抽样的电动公共客车负荷模型 被引量:19
11
作者 缪鹏彬 余娟 +4 位作者 史乐峰 刘国平 梁明 李文沅 任洲洋 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期187-193,共7页
为了建立更精确的电动公共客车充电负荷模型,对起始荷电状态和起始充电时间的概率分布和抽样方法进行研究。首先针对概率分布,提出采用边界核的自适应非参数核密度估计算法,该方法无需概率分布的任何假设,能有效解决边界偏差和缺乏局部... 为了建立更精确的电动公共客车充电负荷模型,对起始荷电状态和起始充电时间的概率分布和抽样方法进行研究。首先针对概率分布,提出采用边界核的自适应非参数核密度估计算法,该方法无需概率分布的任何假设,能有效解决边界偏差和缺乏局部适应性的问题,从而提高了起始荷电状态和起始充电时间概率分布的准确度和适应性。其次针对抽样环节,提出结合三次样条插值法的改进拉丁超立方抽样算法,该方法不仅可以解决累积分布函数的反函数较难求解的问题,而且具有准确度高、抽样规模小等优点。最后,以这两种算法为基础,建立电动公共客车充电负荷模型,并将其与实测数据和传统参数估计方法所得结果进行对比。仿真结果证明了所提方法的适应性和有效性。 展开更多
关键词 电动公共客车 充电负荷 自适应非参数核密度估计算法 边界核 拉丁超立方抽样
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一类分布式零等待流水线自适应EDA调度 被引量:1
12
作者 张振磊 摆亮 +2 位作者 胡蓉 钱斌 车国霖 《控制工程》 CSCD 北大核心 2020年第2期374-379,共6页
随着经济的发展,在各行各业中分布式生产变得越来越普及,故将更多的注意力放在分布式生产模型之上。为求解带有序相关设置时间和到达时间的零等待分布式流水线调度问题(No-wait Distributed Flow Shop with Sequence Dependent Setup Ti... 随着经济的发展,在各行各业中分布式生产变得越来越普及,故将更多的注意力放在分布式生产模型之上。为求解带有序相关设置时间和到达时间的零等待分布式流水线调度问题(No-wait Distributed Flow Shop with Sequence Dependent Setup Times and Arrival Times,NDPFSP with SDSTs and RDs),提出了一种自适应的分布估计算法(Adaptive Estimation of Distribution Algorithm, AEDA),用于最小化最大完成时间。首先,提出了更加适合于带到达时间问题的最早完成工厂问题的带有到达时间的最早完成工厂(the Earliest Completion Factory with Arrival Time, ECFAT)规则,使得解的生成过程有适当的判断,更加快速地提高当前代生成解的质量。其次,针对不同的问题规模进行局部搜索的深度做出相应的调整,使得在不同的规模下算法都能有很好的局部搜索能力。 展开更多
关键词 零等待分布式流水线调度 到达时间 自适应分布式估计算法 分配规则
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改进深度信念网络的组合导航系统故障诊断方法
13
作者 赵善飞 张华强 +2 位作者 贾明玉 芦男 陈雨 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期65-71,共7页
为提高INS/GNSS组合导航系统故障诊断的准确率与稳定性,提出一种基于改进深度信念网络的组合导航系统故障诊断方法。该方法基于状态χ2法对组合导航系统进行实时检测,将检测结果作为样本数据用于改进深度信念网络训练,利用深度信念网络... 为提高INS/GNSS组合导航系统故障诊断的准确率与稳定性,提出一种基于改进深度信念网络的组合导航系统故障诊断方法。该方法基于状态χ2法对组合导航系统进行实时检测,将检测结果作为样本数据用于改进深度信念网络训练,利用深度信念网络提取数据的深层特征和故障分类。引入径向基函数作为模型的激活函数,提高深度信念网络面对复杂数据分布的适应能力;采用自适应矩估计算法代替传统梯度下降算法来提高故障诊断的准确率。数值仿真结果表明,该算法对故障识别的准确率达到了98%,能有效地对INS/GNSS组合导航系统的故障类型做出诊断,确保系统的平稳运行。 展开更多
关键词 组合导航系统 故障诊断 深度信念网络 径向基函数 自适应估计算法
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基于动态EM-SHSMM的异常数据下设备健康预测研究 被引量:4
14
作者 吴健飞 刘勤明 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第7期2003-2006,共4页
针对设备退化过程中异常数据下的剩余有效寿命预测问题,提出了一种基于动态的期望最大化算法(EM)-分段隐半马尔可夫模型(SHSMM)预测方法。基于SHSMM的理论框架,采用期望最大化参数自适应估计算法估计模型中的未知参数;基于WGM(1,1)模型... 针对设备退化过程中异常数据下的剩余有效寿命预测问题,提出了一种基于动态的期望最大化算法(EM)-分段隐半马尔可夫模型(SHSMM)预测方法。基于SHSMM的理论框架,采用期望最大化参数自适应估计算法估计模型中的未知参数;基于WGM(1,1)模型,提出动态前向后向灰色填充算法处理样本中的异常数据,并利用健康预测过程预测设备的剩余有效寿命;通过实例分析对模型进行评价和验证。结果表明,提出的设备健康预测方法能有效解决异常数据的问题。 展开更多
关键词 分段隐半马尔可夫模型 期望最大化自适应估计算法 动态前向后向灰色填充算法 寿命预测
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基于CNN-aGRU融合模型的尾矿坝浸润线预测方法 被引量:10
15
作者 阮顺领 韩思淼 +2 位作者 张宁宁 顾清华 卢才武 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第S01期119-127,共9页
为预防尾矿库溃坝安全事故,关联分析在线监测数据的深度,提出将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)融合的尾矿库浸润线安全态势预测方法,以掌握坝体的稳定性状况与安全发展态势。该方法综合考虑尾矿库监测数据复杂非线性和时序关联... 为预防尾矿库溃坝安全事故,关联分析在线监测数据的深度,提出将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)融合的尾矿库浸润线安全态势预测方法,以掌握坝体的稳定性状况与安全发展态势。该方法综合考虑尾矿库监测数据复杂非线性和时序关联性等特点,利用一维卷积神经网络(1D CNN)模型获取多源数据的局部关联特征和空间特征,并利用GRU模型获取浸润线数据的时序特征,采用自适应矩估计权重衰减优化算法(AdamW)优化模型梯度的自适应性,提高预测模型泛化能力和预测精度,并以河南洛阳某金属露天钼矿尾矿坝进行试验验证。试验结果表明:对比传统BP神经网络、长短期记忆网络(LSTM)、GRU等预测模型,该预测模型在平均绝对百分比误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、R 2几项关键指标上,分别达到0.01391562、0.005432、0.000045、0.006702、0.998334,实现对浸润线变化态势快速精准预测。 展开更多
关键词 卷积神经网络(CNN) 门控循环单元(GRU) 尾矿坝 浸润线 自适应估计权重衰减优化算法(AdamW)
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几种机动目标运动模型的跟踪性能对比 被引量:7
16
作者 肖雷 刘高峰 魏建仁 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2007年第5期106-109,共4页
机动目标跟踪是目标定位与跟踪领域研究的难点问题之一。在分析S inger模型、“当前”统计模型、速度估计自适应模型的基础上,对这三种模型及算法进行仿真,给出了上述三种模型跟踪机动目标的精度与实时性的比较结果。
关键词 机动目标跟踪 Singer模型 “当前”统计模型 速度估计自适应算法
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基于云平台的制造资源智能匹配方法研究及应用 被引量:8
17
作者 郑杰 曹华军 +3 位作者 李洪丞 陈二恒 朱林全 邢镔 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2022年第12期3747-3757,共11页
为提高制造资源利用效率,智能制造环境下要求将离散分布的制造资源快速有效地连接并动态匹配制造服务。在云平台上通过词向量建模对制造资源和用户需求进行特征描述以及向量提取,并利用联合嵌入卷积神经网络(JE-CNN)将制造资源和用户需... 为提高制造资源利用效率,智能制造环境下要求将离散分布的制造资源快速有效地连接并动态匹配制造服务。在云平台上通过词向量建模对制造资源和用户需求进行特征描述以及向量提取,并利用联合嵌入卷积神经网络(JE-CNN)将制造资源和用户需求词向量映射到具备向量匹配基础的公共空间。以两组词向量匹配距离构建目标函数,采用自适应时刻估计法(Adam)优化该目标函数,再根据二分类(AUC)模型判断匹配度是否满足要求,从而实现制造资源的高质量、高效率匹配。最后,通过实例验证了该方法的可行性。 展开更多
关键词 制造资源 云平台 词向量 联合嵌入卷积神经网络 自适应时刻估计算法 二分类模型
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Adaptive backstepping control for levitation system with load uncertainties and external disturbances 被引量:6
18
作者 李金辉 李杰 +1 位作者 余佩倡 王连春 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第12期4478-4488,共11页
To explore the precise dynamic response of the levitation system with active controller, a maglev guide way-electromagnet-air spring-cabin coupled model is derived firstly. Based on the mathematical model, it shows th... To explore the precise dynamic response of the levitation system with active controller, a maglev guide way-electromagnet-air spring-cabin coupled model is derived firstly. Based on the mathematical model, it shows that the inherent nonlinearity, inner coupling, misalignments between the sensors and actuators, load uncertainties and external disturbances are the main issues that should be solved in engineering. Under the assumptions that the loads and external disturbance are measurable, the backstepping module controller developed in this work can tackle the above problems effectively. In reality, the load is uncertain due to the additions of luggage and passengers, which will degrade the dynamic performance. A load estimation algorithm is introduced to track the actual load asymptotically and eliminate its influence by tuning the parameters of controller online. Furthermore,considering the external disturbances generated by crosswind, pulling motor and air springs, the extended state observer is employed to estimate and suppress the external disturbance. Finally, results of numerical simulations illustrating closed-loop performance are provided. 展开更多
关键词 maglev backstepping control nonlinearity mass variation adaptiveness extended state observer
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