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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
1
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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基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的多股螺旋弹簧动态响应模型参数辨识和分析 被引量:7
2
作者 丁传俊 张相炎 刘宁 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期28-37,共10页
针对传统方法在辨识多股螺旋弹簧(以下简称多股簧)非线性响应模型参数时效率较低、精度较差的问题,提出带噪声统计估计器的自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法。该算法通过对多股簧试验数据中的量测(过程)噪声进行递推和估计,能够确保非线... 针对传统方法在辨识多股螺旋弹簧(以下简称多股簧)非线性响应模型参数时效率较低、精度较差的问题,提出带噪声统计估计器的自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法。该算法通过对多股簧试验数据中的量测(过程)噪声进行递推和估计,能够确保非线性模型参数辨识的收敛性;结合多股簧动态试验对该算法进行检验。研究结果表明:即使在量测噪声级别较高的情况下,AUKF算法也可以准确地求出多股簧的动力学模型参数;在预测多股簧动态响应过程中,若预测振幅和参数辨识所用振幅相差太大则会导致较大的预测误差;当加载速度变化时,多股簧动力学模型中的迟滞部分参数基本不变,但0阶非线性刚度系数和非线性放大因子变化较大。 展开更多
关键词 多股螺旋弹簧 参数辨识 非线性迟滞模型 自适应无迹卡尔曼滤波算法
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直角坐标系下的水下被动目标跟踪自适应卡尔曼滤波算法 被引量:6
3
作者 石章松 王树宗 刘忠 《声学技术》 EI CSCD 2004年第3期173-177,共5页
针对纯方位被动目标跟踪中,直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散,导致滤波精度很差的情况,文章中提出了一种直角坐标系下自适应卡尔曼滤波算法,对虚拟噪声进行了估计,动态补偿观测模型的线性化误差,削减系统的观测误差,并对其滤波... 针对纯方位被动目标跟踪中,直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散,导致滤波精度很差的情况,文章中提出了一种直角坐标系下自适应卡尔曼滤波算法,对虚拟噪声进行了估计,动态补偿观测模型的线性化误差,削减系统的观测误差,并对其滤波理论及其算法进行了研究和仿真,结果表明,该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法。 展开更多
关键词 动目标跟踪 自适应卡尔曼滤波 算法 纯方位 扩展卡尔曼滤波 线性化 仿真 快速性 动态补偿 虚拟
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基于自适应卡尔曼滤波器的神经网络算法 被引量:1
4
作者 缑娜 王睿 付莹 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2006年第S5期272-274,共3页
针对传统神经网络算法速度慢,容易陷入局部极值的缺点,提出将自适应卡尔曼滤波应用于人工神经网络的训练算法中。把前馈网络中的所有权值、阈值作为自适应卡尔曼滤波算法的状态,网络输出为算法的观测。仿真结果表明,该算法比BP算法在收... 针对传统神经网络算法速度慢,容易陷入局部极值的缺点,提出将自适应卡尔曼滤波应用于人工神经网络的训练算法中。把前馈网络中的所有权值、阈值作为自适应卡尔曼滤波算法的状态,网络输出为算法的观测。仿真结果表明,该算法比BP算法在收敛速度方面有明显提高。 展开更多
关键词 自适应卡尔曼滤波算法 BP算法 前馈神经网络
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基于自适应卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估算 被引量:4
5
作者 华俊 邵如平 +1 位作者 朱永涛 韩冰 《科技通报》 北大核心 2017年第5期77-80,共4页
针对目前锂离子电池的SOC估算方法精度较低、实用性不强等问题,在改进的PNGV模型的基础上,采用自适应卡尔曼滤波算法在线估计噪声的统计特性以提高估算精度。通过仿真试验表明,采用自适应卡尔曼滤波算法的SOC估算精度明显高于扩展卡尔... 针对目前锂离子电池的SOC估算方法精度较低、实用性不强等问题,在改进的PNGV模型的基础上,采用自适应卡尔曼滤波算法在线估计噪声的统计特性以提高估算精度。通过仿真试验表明,采用自适应卡尔曼滤波算法的SOC估算精度明显高于扩展卡尔曼滤波算法,其有效地降低了SOC估算过程中的噪声干扰,具有一定的可靠性和实用性。 展开更多
关键词 锂离子电池 电池荷电状态(SOC) 改进PNGV等效电路模型 自适应卡尔曼滤波算法(aekf)
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基于自适应容积卡尔曼滤波的交互多模型算法
6
作者 杜云 张静怡 《科技创新与应用》 2019年第25期22-25,共4页
ADS-B航迹处理主要包括航迹数据滤波和滤波后数据可靠性的判断。飞机飞行运动复杂,而报文需要在飞行过程中向外界发送,此时报文会受到来自外界的影响和干扰,从而使航迹信息出现误差或丢失。为提高ADS-B航迹报文的准确性,文章采用了交互... ADS-B航迹处理主要包括航迹数据滤波和滤波后数据可靠性的判断。飞机飞行运动复杂,而报文需要在飞行过程中向外界发送,此时报文会受到来自外界的影响和干扰,从而使航迹信息出现误差或丢失。为提高ADS-B航迹报文的准确性,文章采用了交互多模型滤波算法,将自适应容积卡尔曼滤波器作为交互多模型滤波算法的滤波器,并将当前统计模型作为交互多模型的子模型。仿真结果表明,论文改进的算法提高了滤波算法的滤波性能,相较于传统的交互多模型滤波算法具有更高的滤波精度。 展开更多
关键词 航迹滤波 当前统计模型 交互多模型 自适应容积卡尔曼滤波算法
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低复杂度自适应容积卡尔曼滤波算法 被引量:10
7
作者 李春辉 马健 +1 位作者 杨永建 甘轶 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期716-724,共9页
确定采样型滤波算法中的容积卡尔曼滤波(CKF)算法滤波性能优良,但是却难以克服目标模型不确定性或者目标状态突变带来的影响。构造强跟踪CKF能有效改善算法的自适应性,但是在求解渐消因子时大大增加了计算量。为此,提出一种低复杂度自适... 确定采样型滤波算法中的容积卡尔曼滤波(CKF)算法滤波性能优良,但是却难以克服目标模型不确定性或者目标状态突变带来的影响。构造强跟踪CKF能有效改善算法的自适应性,但是在求解渐消因子时大大增加了计算量。为此,提出一种低复杂度自适应CKF算法,通过设立基于新息的自适应修正判决准则和修正方式,直接对状态预测值进行修正,使滤波算法能及时跟上目标真实状态,以提高滤波精度。使用浮点操作数计算并分析了CKF算法、强跟踪CKF算法及所提算法的复杂度,同时将3种算法应用在建模不准确的目标跟踪中,并进行仿真验证。仿真结果表明:在目标建模不匹配的情况下,低复杂度自适应CKF算法和强跟踪CKF算法都能保持较好的滤波精度和数值稳定性,同时所提算法在算法复杂度上有明显改善。 展开更多
关键词 容积卡尔曼滤波(CKF) 目标模型不确定性 强跟踪滤波 自适应修正 算法复杂度
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改进的自适应卡尔曼滤波算法 被引量:18
8
作者 刘桂辛 《电子设计工程》 2016年第2期48-51,共4页
为了消弱由测量噪声的变化对导航估计的影响,本文提出了一种自适应滤波法。该算法利用阈值自动选择开窗窗口的长度调节自适应因子,以此调整扩展卡尔曼滤波法(EKF)与无迹卡尔曼滤波法(UKF)中的滤波增益,进而合理利用测量信息,由此分别形... 为了消弱由测量噪声的变化对导航估计的影响,本文提出了一种自适应滤波法。该算法利用阈值自动选择开窗窗口的长度调节自适应因子,以此调整扩展卡尔曼滤波法(EKF)与无迹卡尔曼滤波法(UKF)中的滤波增益,进而合理利用测量信息,由此分别形成AEKF与AUKF算法。将两种方法分别应用于全球导航系统(GPS)和航位推算(DR)紧组合导航系统中,仿真结果证明了与UKF相比,可以有效地避免滤波发散。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 GPS/DR组合导航 自适应滤波 aekf AUKF
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基于噪声估计的自适应无迹卡尔曼滤波算法 被引量:4
9
作者 叶泽浩 宋亚伟 +1 位作者 陈传生 何成伟 《空天预警研究学报》 2022年第4期242-246,251,共6页
针对无迹卡尔曼滤波算法(UKF)需要借助较为准确的系统模型和噪声才能给出较为良好的滤波结果这一问题,提出了一种基于噪声估计的自适应无迹卡尔曼滤波算法(NEA-UKF).首先将SAGE-HUSA算法原理引入到UKF算法中,使UKF算法具有自适应估计状... 针对无迹卡尔曼滤波算法(UKF)需要借助较为准确的系统模型和噪声才能给出较为良好的滤波结果这一问题,提出了一种基于噪声估计的自适应无迹卡尔曼滤波算法(NEA-UKF).首先将SAGE-HUSA算法原理引入到UKF算法中,使UKF算法具有自适应估计状态噪声和量测噪声的能力;然后在状态噪声和量测噪声估计方程中引入记忆指数衰减加权以及协方差匹配判据,提高了噪声的实时估计精度和稳定性;最后针对状态模型和状态噪声不准确情况下的目标进行跟踪仿真.仿真结果表明,NEA-UKF算法能较好地自适应调节状态噪声和状态噪声协方差矩阵去匹配目标的运动状态,且几乎不受目标状态的突变影响,保持了对目标的良好跟踪. 展开更多
关键词 无迹卡尔曼滤波算法 SAGE-HUSA算法 自适应估计 目标跟踪
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一种改进的自适应卡尔曼滤波及在组合导航中的应用 被引量:21
10
作者 马瑞平 魏东 张明廉 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2006年第6期37-40,共4页
总结了常用的自适应滤波的方法,并提出一种新的自适应卡尔曼滤波技术,它克服了传统滤波器的不稳定问题,因为传统的卡尔曼滤波过程依赖于系统过程和测量过程的数学模型和其统计模型的正确性的滤波技术。自适应过程是利用测量新息序列和... 总结了常用的自适应滤波的方法,并提出一种新的自适应卡尔曼滤波技术,它克服了传统滤波器的不稳定问题,因为传统的卡尔曼滤波过程依赖于系统过程和测量过程的数学模型和其统计模型的正确性的滤波技术。自适应过程是利用测量新息序列和状态修正序列在估计移动窗内是分段静态,来直接估计系统噪声协方差Q和测量噪声协方差(R)。仿真结果表明此方法可以提高GPS/INS组合导航系统的精度和可靠性。 展开更多
关键词 组合导航 GPS/INS 自适应算法 卡尔曼滤波
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复杂环境下基于自适应卡尔曼滤波的时间比对跟踪算法 被引量:1
11
作者 程燕 王海峰 +3 位作者 王学运 郭梁 张升康 葛军 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期4110-4116,共7页
在雷达、车载等动态协同组网系统中,高精度时间同步是该系统正常工作的基本条件。但是在动态组网系统或者低截获场景下,时间比对信号强度弱,并处于动态场景,此时时间同步系统鲁棒性差、同步精度低。因此,需要提高时间同步系统在复杂的... 在雷达、车载等动态协同组网系统中,高精度时间同步是该系统正常工作的基本条件。但是在动态组网系统或者低截获场景下,时间比对信号强度弱,并处于动态场景,此时时间同步系统鲁棒性差、同步精度低。因此,需要提高时间同步系统在复杂的动态组网系统下的时间同步精度。调制解调器是双向时间比对系统的核心设备,而跟踪环路是其中关键部分。复杂场景下跟踪环路很容易失锁,为了提高跟踪环路鲁棒性,该文提出一种基于自适应卡尔曼滤波(AKF)的跟踪算法。该算法引入自适应因子来调节系统噪声协方差矩阵,从而应对外部变化的输入信号。试验结果显示,与传统锁相环跟踪环路(PLL)和标准卡尔曼滤波跟踪环相比,在弱信号和动态信号同时存在时该算法跟踪鲁棒性和自适应性更好,并且算法复杂度不高。该算法对于提高动态协同组网系统的时间同步精度具有重要意义。 展开更多
关键词 双向时间同步 时间比对信号跟踪环路 复杂动态和弱信号场景 自适应卡尔曼滤波算法
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车载DR系统自适应扩展卡尔曼滤波模型的建立及仿真研究 被引量:10
12
作者 房建成 申功勋 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 1998年第3期24-28,共5页
提出了车载DR系统的自适应扩展卡尔曼滤波模型及其滤波算法,计算机仿真结果表明,应用该模型和算法与简单航位推算方法相比,可以明显提高DR系统的定位精度。
关键词 陆地导航 舰位推算 卡尔曼滤波 自适应算法
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H ∞ 模糊自适应容积卡尔曼滤波 被引量:3
13
作者 刘胜 牛鸿敏 +1 位作者 张兰勇 郭晓杰 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期404-410,共7页
针对滤波过程中噪声统计特性不准确及非零均值噪声统计特性的情况,本文依据H∞卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波理论,设计了一种H∞模糊自适应容积卡尔曼滤波方法,有效地提高滤波的精度以及对系统未建模动态的鲁棒性。考虑到容积卡尔曼滤波... 针对滤波过程中噪声统计特性不准确及非零均值噪声统计特性的情况,本文依据H∞卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波理论,设计了一种H∞模糊自适应容积卡尔曼滤波方法,有效地提高滤波的精度以及对系统未建模动态的鲁棒性。考虑到容积卡尔曼滤波过程中需要已知噪声的先验统计特性的情况,提出了一种模糊自适应方法对系统噪声和测量噪声进行估计,从而提高滤波的稳定性和收敛的快速性。通过仿真实验表明:本文提出的H∞自适应容积卡尔曼滤波能够对噪声特性进行有效的估计,在系统存在参数摄动的情况下具有更高的鲁棒性。 展开更多
关键词 H∞滤波 容积卡尔曼滤波 非线性滤波 模糊规则 自适应算法 噪声统计估计 线性化 鲁棒性
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基于协同定位和自适应卡尔曼滤波的定位算法研究--以煤矿井下人员定位算法为例 被引量:2
14
作者 庞明瑞 高振航 +1 位作者 刘璐 臧悦程 《现代信息科技》 2021年第24期74-80,共7页
针对煤矿井下复杂环境中非视距误差对无线信号定位的干扰,文章设计了区域判定和校正策略减小标签和基站之间的无效通信,提高了定位效率;提出基于UWB的煤矿井下协同定位算法,移动的标签充当定位基站,减少定位盲区提高定位精度;提出改进... 针对煤矿井下复杂环境中非视距误差对无线信号定位的干扰,文章设计了区域判定和校正策略减小标签和基站之间的无效通信,提高了定位效率;提出基于UWB的煤矿井下协同定位算法,移动的标签充当定位基站,减少定位盲区提高定位精度;提出改进的自适应卡尔曼滤波算法对协同定位结果进行优化,获取信息向量检验非视距环境误差,并对协方差矩阵进行修正。仿真验证结果表明:改进后的自适应卡尔曼滤波算法结合协同定位算法相比卡尔曼滤波算法结合协同定位算法定位误差更小,可以更好地应用于煤矿井下人员定位中。 展开更多
关键词 超宽带 煤矿井下定位 区域判定和校正策略 协同定位算法 自适应卡尔曼滤波
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新型自适应容积卡尔曼滤波算法及其在目标跟踪中的应用 被引量:1
15
作者 黄硕 李冠男 +1 位作者 荆涛 曹洁 《现代信息科技》 2018年第2期62-66,共5页
针对标准容积卡尔曼滤波(CKF)在目标跟踪中出现的问题,根据系统噪声统计特性不准确或未知的特点,提出一种基于协方差匹配原则的自适应容积卡尔曼滤波算法。该算法通过利用新息序列与残差序列来实现对观测噪声协方差和过程噪声协方差矩... 针对标准容积卡尔曼滤波(CKF)在目标跟踪中出现的问题,根据系统噪声统计特性不准确或未知的特点,提出一种基于协方差匹配原则的自适应容积卡尔曼滤波算法。该算法通过利用新息序列与残差序列来实现对观测噪声协方差和过程噪声协方差矩阵的实时跟踪,进而进行在线调整噪声统计特性,能够有效的改善由于噪声特性未知所引起的滤波发散相关问题。将该算法应用在目标跟踪仿真实验中,结果表明,与标准CKF算法相比,在系统噪声统计特性未知的情况下,该算法具有更好的实时性,不仅抑制了滤波器的发散问题,而且提高了对目标的跟踪精度。 展开更多
关键词 容积卡尔曼滤波算法 协方差匹配 自适应滤波 目标跟踪
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卡尔曼滤波改进虚拟同步机控制研究
16
作者 艾鹏飞 吕志鹏 +1 位作者 周珊 陈企楚 《现代电子技术》 北大核心 2024年第14期89-93,共5页
虚拟同步发电机(VSG)通过模拟同步发电机的动态特性为电网提供惯性支持,但是VSG系统中通信传输过程的噪声会影响精度,从而造成频率抖动。针对上述问题,在传统的VSG控制系统上加入卡尔曼滤波环节,形成一种新型的抗扰控制方式。在控制中... 虚拟同步发电机(VSG)通过模拟同步发电机的动态特性为电网提供惯性支持,但是VSG系统中通信传输过程的噪声会影响精度,从而造成频率抖动。针对上述问题,在传统的VSG控制系统上加入卡尔曼滤波环节,形成一种新型的抗扰控制方式。在控制中利用遗传算法将卡尔曼滤波器的协方差矩阵Q和R作为遗传算法的个体编码,设计适应度函数来评估不同参数组合下的滤波效果,以提升VSG系统的性能。仿真结果表明,所提出的控制策略能够有效提高运行稳定性,消除机端频率抖动。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 虚拟同步发电机 噪声消除 遗传算法优化 适应度函数 并网运行
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一种可快速再跟踪的无延时频域卡尔曼滤波啸叫抑制算法
17
作者 陆彩霞 杨飞然 杨军 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期1954-1959,共6页
分块的频域卡尔曼滤波算法收敛速度快、稳态失调误差低、算法内在延时小,但跟踪能力较差.本文分析了其跟踪速度慢的原因,并提出一种改进的基于分块频域卡尔曼滤波的啸叫抑制算法来解决该问题.我们还提出一种低复杂度的无延时算法来更高... 分块的频域卡尔曼滤波算法收敛速度快、稳态失调误差低、算法内在延时小,但跟踪能力较差.本文分析了其跟踪速度慢的原因,并提出一种改进的基于分块频域卡尔曼滤波的啸叫抑制算法来解决该问题.我们还提出一种低复杂度的无延时算法来更高效地实现无延时结构.仿真实验证实了所提算法的优越性. 展开更多
关键词 频域自适应算法 啸叫抑制 卡尔曼滤波 跟踪性能
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基于变权新息协方差的自适应卡尔曼滤波器
18
作者 朱文超 何飞 《西华大学学报(自然科学版)》 CAS 2019年第4期83-87,共5页
针对传统卡尔曼滤波器鲁棒性差,无法实时精确跟踪系统突变状态的现实,设计了一款基于变权新息协方差的自适应卡尔曼滤波器。在传统卡尔曼滤波器的基础上,分析了突变状态无法跟踪的缘由;基于滤波发散判据,分析储备系数与均权新息协方差... 针对传统卡尔曼滤波器鲁棒性差,无法实时精确跟踪系统突变状态的现实,设计了一款基于变权新息协方差的自适应卡尔曼滤波器。在传统卡尔曼滤波器的基础上,分析了突变状态无法跟踪的缘由;基于滤波发散判据,分析储备系数与均权新息协方差之间的关系,对状态突变程度进行分层;基于Sage-Husa估计原理与加权最小二乘准则,对于不同程度的突变状态,采用实时调整各历元新息协方差权重的策略,优化渐消因子,激活滤波增益,增权量测新息。实例研究表明,自适应卡尔曼滤波器鲁棒性强,能够精确跟踪系统突变状态,其状态收敛速度优于抗差卡尔曼滤波器,稳态精度提升了42.05%。 展开更多
关键词 新息协方差 卡尔曼滤波 自适应算法 突变状态 精确跟踪
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基于自适应卡尔曼滤波的叉车质心侧偏角估计
19
作者 葛然 肖本贤 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2018年第7期870-874,共5页
质心侧偏角是叉车动力学研究中的重要状态参数,工程上常采用卡尔曼滤波器估算获取该参数值。文章以CPD15型电动叉车为研究对象,考虑到叉车质心以及前、后轮侧偏刚度会随货物的质量和形状产生较大的变化,建立了带有模型误差的线性二自由... 质心侧偏角是叉车动力学研究中的重要状态参数,工程上常采用卡尔曼滤波器估算获取该参数值。文章以CPD15型电动叉车为研究对象,考虑到叉车质心以及前、后轮侧偏刚度会随货物的质量和形状产生较大的变化,建立了带有模型误差的线性二自由度叉车模型,基于该模型设计了自适应卡尔曼滤波器估计叉车质心侧偏角,并采用遗传算法在线优化滤波器参数,有效地解决了当叉车模型参数发生变化时卡尔曼滤波器估计精度降低的问题。Matlab仿真结果表明,自适应卡尔曼滤波器不仅能滤除叉车运动中的随机不确定性噪声,还能有效抑制未知的模型误差给估计带来的不利影响,增强了滤波器的估计精度。 展开更多
关键词 叉车 质心侧偏角 卡尔曼滤波 自适应卡尔曼滤波 遗传算法
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基于卡尔曼滤波器的高动态GPS载波跟踪环 被引量:20
20
作者 沈锋 贺瑞 +1 位作者 吕东泽 周宇 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1041-1047,共7页
为解决传统锁相环(PLL)在高动态环境下对全球定位系统(GPS)信号的跟踪精度问题,将自适应渐消滤波和二级卡尔曼滤波相结合研究了一种新的自适应二级卡尔曼滤波算法,并且提出了一种利用新息协方差计算渐消因子的方法,通过自适应渐消因子... 为解决传统锁相环(PLL)在高动态环境下对全球定位系统(GPS)信号的跟踪精度问题,将自适应渐消滤波和二级卡尔曼滤波相结合研究了一种新的自适应二级卡尔曼滤波算法,并且提出了一种利用新息协方差计算渐消因子的方法,通过自适应渐消因子在线调节误差协方差矩阵补偿不完整信息的影响,使滤波器在系统模型不完整或者噪声统计特性不准确时仍接近最优。基于自适应二级卡尔曼滤波算法提出了一种高动态GPS载波跟踪环的设计方案。仿真结果表明,提出的方案较传统PLL的跟踪精度有显著提高,频率跟踪精度提高到9.28Hz。 展开更多
关键词 高动态GPS 二级卡尔曼滤波 渐消因子 自适应算法 载波跟踪
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