检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

采用隐性卡尔曼滤波器的自适应子结构试验方法被引量：1: 1; 作者王涛张健吴斌《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期328-334,共7页; 在传统子结构拟动力试验基础上,提出采用隐性卡尔曼滤波器的自适应子结构试验方法,以减小由于数值子结构中相应构件的恢复力模型误差所带来的不利影响。在子结构试验过程中,在线识别试验子结构模型参数,实时更新数值子结构中相应构件的... 展开更多; 关键词子结构试验拟动力试验恢复力模型在线识别隐性卡尔曼滤波器; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于UKF的无线传感器异步数据融合优化算法被引量：10: 2; 作者张辉黄向生《重庆大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期115-123,共9页; 提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的无线传感器异步数据融合算法,利用RNAT机制识别无线传感器网络中的冗余节点,构造数据冗余树来实现冗余数据的去除。根据重复数据消除的结果,在每个传感器检测范围半径相等的环境下,采用四圆定位法,... 展开更多; 关键词 ukf 无线传感器数据融合卡尔曼滤波器异步数据定位; 在线阅读下载PDF 职称材料

UKF算法在星载GPS低轨卫星定轨中的应用被引量：2: 3; 作者吴志华申功勋丁杨斌《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第33期215-217,共3页; 对于扩展卡尔曼滤波在非线性系统中由于线性化过程引入了线性化误差,从而导致滤波器性能下降甚至造成滤波发散的情况,利用Unscented卡尔曼滤波器对非线性系统进行直接滤波,该方法无需对非线性系统进行线性化,避免了线性化误差。并将该... 展开更多; 关键词非线性系统 Unscenteel卡尔曼滤波器(ukf) 星载GPS 定轨; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于UKF的GNSS高动态载波跟踪环路设计与性能分析: 4; 作者王文静陈曦孟维晓《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2011年第9期898-902,共5页; 对高动态环境下的全球卫星导航系统（GNSS）载波信号跟踪方法进行了研究，提出了一种基于无迹卡尔曼滤波器（UKF）的开环载波跟踪方法。此方法采用四维相位估计模型提高跟踪精度，同时对估计值进行开环补偿以减少滤波器估计滞后性，并... 展开更多; 关键词全球卫星导航系统(GNSS) 高动态载波跟踪无迹卡尔曼滤波器(ukf) 开环补偿; 在线阅读下载PDF 职称材料

钢筋混凝土结构的模型更新混合试验方法被引量：5: 5; 作者梅竹吴斌 +1 位作者杨格刘洋《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期65-70,共6页; 当结构在极端荷载作用下进入强非线性时,混合试验数值子结构是否能够准确模拟结构的强非线性成为关注焦点。模型更新从本构模型参数准确性的角度出发,提出了在线更新数值子结构本构模型参数的概念。由于构件本构模型与截面本构模型具有... 展开更多; 关键词混合试验参数在线识别隐性卡尔曼滤波器(ukf) OPENSEES 混凝土框架; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名采用隐性卡尔曼滤波器的自适应子结构试验方法被引量：1: 1; 作者王涛张健吴斌; 机构哈尔滨工业大学土木工程学院黑龙江科技学院建筑工程学院; 出处《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期328-334,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(51161120360) 黑龙江省教育厅科技资助项目(12511485); 文摘在传统子结构拟动力试验基础上,提出采用隐性卡尔曼滤波器的自适应子结构试验方法,以减小由于数值子结构中相应构件的恢复力模型误差所带来的不利影响。在子结构试验过程中,在线识别试验子结构模型参数,实时更新数值子结构中相应构件的恢复力模型参数。快速准确的恢复力模型在线识别方法成为自适应拟动力子结构试验的关键,将试验子结构恢复力模型的模型参数作为试验子结构系统状态变量的一部分,采用隐性卡尔曼滤波器在线识别其模型参数。通过数值仿真检验采用隐性卡尔曼滤波器在线识别的自适应子结构试验方法性能。结果表明:所提出的自适应子结构试验方法具有很好的精度和较快的识别速度,试验结果较传统子结构试验结果有较大改善。; 关键词子结构试验拟动力试验恢复力模型在线识别隐性卡尔曼滤波器; Keywords substructure testing pseudo-dynamic testing hysteretic model online identification unscented Kalman filter; 分类号 TU317 [建筑科学—结构工程] TU973.31 [建筑科学—结构工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于UKF的无线传感器异步数据融合优化算法被引量：10: 2; 作者张辉黄向生; 机构山西大学商务学院中国科学院自动化研究所; 出处《重庆大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期115-123,共9页; 基金国家重点研发计划课题(2019YFB1706103)资助国家自然科学基金资助项目(61573356)。; 文摘提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的无线传感器异步数据融合算法,利用RNAT机制识别无线传感器网络中的冗余节点,构造数据冗余树来实现冗余数据的去除。根据重复数据消除的结果,在每个传感器检测范围半径相等的环境下,采用四圆定位法,任意选择2个检测目标信息的节点,计算2个圆形检测区域边界的交点,根据迭代法找到并近似目标。设定了不同传感器的原始传感器相互独立、同一传感器不同原始量测量值相互独立的前提条件,计算出各通道的测量值,利用未测量卡尔曼滤波器以滤波的形式更新测量值,引入卡尔曼滤波增益矩阵,并结合异步数据定位结果实现数据融合。实验结果表明,融合后的数据利用率高于现有结果,算法耗时短、能耗低,且具有较高的数据融合精度,整个融合的准确率在90%以上。; 关键词 ukf 无线传感器数据融合卡尔曼滤波器异步数据定位; Keywords ukf wireless sensor Kalman?lter data fusion asynchronous data positioning; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名UKF算法在星载GPS低轨卫星定轨中的应用被引量：2: 3; 作者吴志华申功勋丁杨斌; 机构北京航空航天大学宇航学院中北大学电子与计算机科学技术学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第33期215-217,共3页; 基金国家部委创新项目。; 文摘对于扩展卡尔曼滤波在非线性系统中由于线性化过程引入了线性化误差,从而导致滤波器性能下降甚至造成滤波发散的情况,利用Unscented卡尔曼滤波器对非线性系统进行直接滤波,该方法无需对非线性系统进行线性化,避免了线性化误差。并将该算法用于星载GPS低轨卫星定轨中,建立了仿真模型,在初始条件相同的情况下,与EKF算法仿真结果相比较,结果表明在一定观测噪声水平下,UKF定轨结果更准确,定轨精度更高。; 关键词非线性系统 Unscenteel卡尔曼滤波器(ukf) 星载GPS 定轨; Keywords nonlinear system Unscented Kalman Filter space-borne GPS orbit determination; 分类号 P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于UKF的GNSS高动态载波跟踪环路设计与性能分析: 4; 作者王文静陈曦孟维晓; 机构哈尔滨工业大学通信技术研究所; 出处《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2011年第9期898-902,共5页; 基金 863计划（2007AA12Z338）和国家自然科学基金（60772010）资助项目.; 文摘对高动态环境下的全球卫星导航系统（GNSS）载波信号跟踪方法进行了研究，提出了一种基于无迹卡尔曼滤波器（UKF）的开环载波跟踪方法。此方法采用四维相位估计模型提高跟踪精度，同时对估计值进行开环补偿以减少滤波器估计滞后性，并能够消除BPSK相位翻转对UKF造成的不良影响。通过模拟高动态运动下的GPS接收信号，从跟踪精度、失锁概率和误码概率三个方面，与基于UKF的闭环载波跟踪结构的环路性能进行了比较。结果表明，基于UKF的开环跟踪方法可显著提高相位跟踪精度，误差仅为基于UKF的闭环结构的50％，并具有更强的收敛性，可以降低环路失锁率，同时误码率提升1．5dB。; 关键词全球卫星导航系统(GNSS) 高动态载波跟踪无迹卡尔曼滤波器(ukf) 开环补偿; Keywords global navigation satellites system （GNSS）, filter （ukf）, open-loop compensation high dynamic, carrier tracking, unscented Kalman; 分类号 TN914.42 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名钢筋混凝土结构的模型更新混合试验方法被引量：5: 5; 作者梅竹吴斌杨格刘洋; 机构四川大学建筑与环境学院武汉理工大学土木工程与建筑学院哈尔滨工业大学土木工程学院; 出处《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期65-70,共6页; 基金国家重点研发计划资助项目(2016YFC0701106) 国家自然科学基金重大国际(地区)合作研究资助项目(51161120360); 文摘当结构在极端荷载作用下进入强非线性时,混合试验数值子结构是否能够准确模拟结构的强非线性成为关注焦点。模型更新从本构模型参数准确性的角度出发,提出了在线更新数值子结构本构模型参数的概念。由于构件本构模型与截面本构模型具有一定局限性,现有构件、截面本构模型更新的混合试验很难满足大型复杂结构的需求。作者从材料层次出发,采用混凝土本构模型参数的识别方法,并将其应用于钢筋混凝土结构的在线更新混合试验中。通过完成平面混凝土框架3种工况的混合试验,对混凝土材料本构参数识别方法和在线模型更新混合试验进行了验证。试验结果表明该参数识别方法具有较好的收敛速度和稳定性;混凝土本构模型参数的在线更新提高了数值子结构的准确性,进而提高了混合试验的可靠性。; 关键词混合试验参数在线识别隐性卡尔曼滤波器(ukf) OPENSEES 混凝土框架; Keywords hybrid simulation online parameter identification unscented Kalman filter OpenSEES RC frame; 分类号 TU323.1 [建筑科学—结构工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	采用隐性卡尔曼滤波器的自适应子结构试验方法	王涛张健吴斌	《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心	2013	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于UKF的无线传感器异步数据融合优化算法	张辉黄向生	《重庆大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	10	在线阅读下载PDF 职称材料
3	UKF算法在星载GPS低轨卫星定轨中的应用	吴志华申功勋丁杨斌	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2008	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于UKF的GNSS高动态载波跟踪环路设计与性能分析	王文静陈曦孟维晓	《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心	2011	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	钢筋混凝土结构的模型更新混合试验方法	梅竹吴斌杨格刘洋	《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心	2018	5	在线阅读下载PDF 职称材料