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基于双模型自适应估计的大气数据传感器故障诊断方法
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作者 肖盈飞 刘海颖 +1 位作者 程月华 李铁香 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期3792-3799,共8页
大气湍流是大气中一种不规则的随机运动,在机载大气数据传感器的测量过程中,大气湍流影响与传感器故障相互耦合,导致大气数据传感器故障诊断算法无法将故障与湍流影响解耦。针对大气湍流影响下的大气数据传感器故障诊断问题,基于惯性测... 大气湍流是大气中一种不规则的随机运动,在机载大气数据传感器的测量过程中,大气湍流影响与传感器故障相互耦合,导致大气数据传感器故障诊断算法无法将故障与湍流影响解耦。针对大气湍流影响下的大气数据传感器故障诊断问题,基于惯性测量单元和导航姿态解算,考虑湍流对大气系统的影响,建立新型大气系统模型及量测模型。在对双模型自适应估计算法进行扩展后,引入湍流对系统影响的协方差自适应更新方法,实现存在未知扰动情况下故障状态的无偏估计。仿真结果表明,该算法可以有效实现对固定偏差故障、漂移偏差故障和振荡故障的诊断。 展开更多
关键词 大气数据传感器故障诊断 大气湍流 双模型自适应估计 故障检测与诊断
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基于混合误差与限定函数的新型自适应估计算法
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作者 韩宇菲 《南京工程学院学报(自然科学版)》 2024年第3期77-82,共6页
收敛性能和稳态性能是评估自适应估计算法优劣的关键指标,步长则是直接影响它们的重要参数.相关学者为了改善算法性能,针对步长提出了变步长自适应估计算法.但现有变步长自适应估计算法中,存在理论分析不足、性能难以兼顾、参数依据缺... 收敛性能和稳态性能是评估自适应估计算法优劣的关键指标,步长则是直接影响它们的重要参数.相关学者为了改善算法性能,针对步长提出了变步长自适应估计算法.但现有变步长自适应估计算法中,存在理论分析不足、性能难以兼顾、参数依据缺失等问题,令算法实际性能大打折扣.因而,本文进一步挖掘算法关键性能与步长间的内在联系,基于混合误差代价函数,进行基础理论分析与推导,提出一种带有动态限定函数的新型变步长算法.同时,对算法中权值偏差与收敛稳定性进行深入的理论分析,在不同信噪比的各类系统环境下进行仿真测试,理论分析与仿真测试结果均表明,即使环境发生突变,算法仍具备较优的收敛速度,能够适应不断变化的各类环境.此外,算法在保证收敛速度的同时,具备较小的稳态误差,其步长调整过程较为稳定,避免了波动带来的发散问题. 展开更多
关键词 自适应估计算法 变步长算法 混合误差 限定函数
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卡尔曼滤波系统和量测噪声自适应估计的关联性 被引量:8
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作者 魏伟 秦永元 +1 位作者 张晓冬 张亚崇 《测控技术》 CSCD 北大核心 2012年第12期98-103,共6页
卡尔曼滤波是惯导系统(INS)/GPS组合导航的主要算法之一,Sage-Husa算法是在卡尔曼滤波基础上,为减少系统噪声和量测噪声的不确定性对误差估计的影响而采用的自适应估计方法。对Sage-Husa算法提出了4条改进措施;并通过在3种数据扰动情形... 卡尔曼滤波是惯导系统(INS)/GPS组合导航的主要算法之一,Sage-Husa算法是在卡尔曼滤波基础上,为减少系统噪声和量测噪声的不确定性对误差估计的影响而采用的自适应估计方法。对Sage-Husa算法提出了4条改进措施;并通过在3种数据扰动情形下的仿真计算发现,只对一类噪声做自适应估计更容易产生较大的偏差,对系统噪声和量测噪声两类噪声同时做自适应估计,其效果要优于只对一类噪声做自适应估计,把此现象定义为卡尔曼滤波的系统和量测噪声自适应估计的关联性。这个结果不同于一些文献的观点。此项研究对自适应卡尔曼滤波在INS/GPS组合导航的工程化应用有较高的实用价值。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 系统噪声和量测噪声 自适应估计 数据扰动情形
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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
4
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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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
5
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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基于多模型自适应估计的混合策略微分对策制导 被引量:4
6
作者 花文华 陈兴林 宋申民 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期1582-1588,共7页
为有效降低多模型自适应估计器算法的计算量,本文采用目标机动命令构建其离散化假设空间,同时考虑到目标机动随机时间切换所需的检测时间要求,对多模型自适应估计器并行运行的成员滤波器数目进行了简化,基于这种简化的多模型自适应估计... 为有效降低多模型自适应估计器算法的计算量,本文采用目标机动命令构建其离散化假设空间,同时考虑到目标机动随机时间切换所需的检测时间要求,对多模型自适应估计器并行运行的成员滤波器数目进行了简化,基于这种简化的多模型自适应估计器对提出的混合策略微分对策制导方案进行了仿真研究。混合策略微分对策制导综合考虑了两种基本的微分对策制导律的优势和不足,针对最优目标机动随机切换时间段的不同而应用相应的制导策略。仿真结果表明简化的多模型自适应估计器方法可以实现系统状态的较好估计,包括目标加速度的估计,混合策略微分对策制导也具有较好的目标拦截性能。 展开更多
关键词 末制导律 多模型自适应估计 微分对策 检测时间
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自适应估计模糊参数的最大后验概率超分辨率复原算法 被引量:2
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作者 宋锐 贾媛 +2 位作者 吴成柯 封颖 张云锋 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期1254-1258,共5页
为降低最大后验概率(MAP)超分辨率图像复原算法中模糊参数调整的复杂度,减少迭代运算量,提出了一种超分辨率复原新算法.先抽取一幅低分辨率图像作为参考图像,用其余低分辨率图像估计参考图像,通过训练模糊参数使估计的均方误差最小,自... 为降低最大后验概率(MAP)超分辨率图像复原算法中模糊参数调整的复杂度,减少迭代运算量,提出了一种超分辨率复原新算法.先抽取一幅低分辨率图像作为参考图像,用其余低分辨率图像估计参考图像,通过训练模糊参数使估计的均方误差最小,自适应地估计最佳模糊参数.然后根据高分辨率图像和参考图像计算多项式之间的可类比性和估计误差变化的线性相关性,将训练结果直接用于超分辨率复原.复原时先利用最佳模糊参数将全部的低分辨率图像信息融合到高分辨率初始图像中,改进了复原运算的处理流程.相对于其他MAP复原算法,新算法不需要人工调整模糊参数,并且只需3次迭代即可获得稳定解,大大减少了迭代运算量.对真实图像序列的实验结果表明,新算法更好地保持了图像细节,复原图像的纹理更清晰. 展开更多
关键词 超分辨率 图像复原 自适应估计 模糊参数
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基于自适应估计的光电平台目标跟踪方法 被引量:3
8
作者 张静 王宏伦 盖文东 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期1465-1468,共4页
在基于图像的目标跟踪系统中,跟踪器延迟对系统的稳定性和跟踪精度产生不利影响.通过对光电平台伺服系统的理想控制指令的分析,给出了一种基于自适应估计的跟踪器延迟补偿方法.该方法采用自适应估计器快速估计目标速度,预测目标位置,同... 在基于图像的目标跟踪系统中,跟踪器延迟对系统的稳定性和跟踪精度产生不利影响.通过对光电平台伺服系统的理想控制指令的分析,给出了一种基于自适应估计的跟踪器延迟补偿方法.该方法采用自适应估计器快速估计目标速度,预测目标位置,同时结合无人机位置和姿态信息预测控制指令实现延迟补偿.仿真结果表明:该方法在目标机动和载机机动情况下能够有效提高光电平台的跟踪精度. 展开更多
关键词 图像目标跟踪 延迟补偿 自适应估计 跟踪精度 光电平台
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再入飞行器弹道系数的自适应估计 被引量:3
9
作者 杨华波 张士峰 蔡洪 《现代防御技术》 2003年第5期18-22,共5页
运用Kalman滤波方法对再入飞行器的跟踪问题进行了分析,在动力学噪声已知的情况下,给出了一种弹道系数的自适应估计方法;在动力学噪声未知时,给出了弹道系数和动力学噪声方差的自适应估计方法。仿真算例表明这种方法是合理有效的。
关键词 再入飞行器 弹道系数 自适应估计 自适应Kalman滤波 动力学噪声
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带自适应估计器的微电网逆变器跟踪控制 被引量:2
10
作者 闫士杰 闫伟航 高文忠 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期10-17,共8页
针对电压型微电网逆变器接入本地非线性负载产生输出电压波形畸变问题,提出一种基于自适应估计器的微电网逆变器跟踪控制策略。在该控制策略中,构造一个自适应估计器,用它来估算出因各种扰动产生的微电网逆变器电压降,并进行前馈补偿,... 针对电压型微电网逆变器接入本地非线性负载产生输出电压波形畸变问题,提出一种基于自适应估计器的微电网逆变器跟踪控制策略。在该控制策略中,构造一个自适应估计器,用它来估算出因各种扰动产生的微电网逆变器电压降,并进行前馈补偿,求出逆变器的电压控制矢量。为了实现对微电网电压的实时跟踪,引入虚拟阻抗概念,将谐波压降、滤波器电感和电阻参数变化以及各种外部扰动等产生的压降等效成虚拟阻抗上产生的压降。以此为基础,估算出相关的等效虚拟阻抗,并修改自适应估计器中的参数,提高逆变器输出电压波形质量。在各种负载条件下进行了仿真和实验,取得了良好的控制效果。 展开更多
关键词 微电网逆变器 自适应估计 虚拟阻抗 非线性负载 跟踪控制
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基于学习自适应估计环的迭代学习控制 被引量:2
11
作者 池荣虎 侯忠生 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第z1期800-802,共3页
针对一类具有强非线性和不确定性的离散时间系统,文章给出了一种基于学习自适应估计环的迭代学习控制方法。在迭代学习控制器的基础上设计了一个学习自适应估计环,用来镇定系统,给出迭代学习控制初始的控制输入值,同时根据估计出的系统... 针对一类具有强非线性和不确定性的离散时间系统,文章给出了一种基于学习自适应估计环的迭代学习控制方法。在迭代学习控制器的基础上设计了一个学习自适应估计环,用来镇定系统,给出迭代学习控制初始的控制输入值,同时根据估计出的系统参数来确定迭代学习增益的取值范围。文章基于状态空间描述,分析了迭代学习控制系统的收敛性。仿真研究表明,该控制器能够实现完全跟踪,减少系统的初始输出误差,并加快了收敛速度。 展开更多
关键词 学习自适应估计 迭代学习控制 非线性离散系统 状态空间
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时变时延的在线自适应估计 被引量:7
12
作者 周东华 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第12期61-63,共3页
本文提出了一种时变时延的在线自适应估计新方法.首先,本文给出了一种修正的强跟踪滤波器算法,并且建立了时变时延的估计模型.基于此模型,时变时延可以被当成系统状态由修正的强跟踪滤波器算法直接进行估计.所提出的方法具有使用... 本文提出了一种时变时延的在线自适应估计新方法.首先,本文给出了一种修正的强跟踪滤波器算法,并且建立了时变时延的估计模型.基于此模型,时变时延可以被当成系统状态由修正的强跟踪滤波器算法直接进行估计.所提出的方法具有使用简单、跟踪迅速、精度高等特点.最后,仿真实验结果验证了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 时变 时延 自适应估计 信号处理
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月球上升段PEG参数自适应估计 被引量:2
13
作者 王志文 张洪华 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2015年第5期28-32,共5页
针对月球上升器主动段制导中面临的上升器实际参数与制导计算机中存储参数不一致的问题,研究并提出PEG参数自适应估计的方法.通过分析,将对PEG制导有影响的参数如质量、质量流量、比冲、推力等转化为两个参数vex和τ,并利用加速度计输... 针对月球上升器主动段制导中面临的上升器实际参数与制导计算机中存储参数不一致的问题,研究并提出PEG参数自适应估计的方法.通过分析,将对PEG制导有影响的参数如质量、质量流量、比冲、推力等转化为两个参数vex和τ,并利用加速度计输出对其进行估计.最后通过对使用参数自适应估计的PEG和未使用参数自适应估计的PEG的对比仿真,验证了PEG参数自适应估计的必要性和有效性. 展开更多
关键词 参数 自适应估计 月球上升器主动段 PEG制导
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基于多模型自适应估计的机动目标拦截 被引量:1
14
作者 花文华 陈兴林 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2011年第3期326-330,354,共6页
针对频率随机且初始相位未知的正弦机动目标,采用多模型自适应估计方法构建相应的成员滤波器,以实现对于机动频率的辨识和相关状态的估计.考虑到估计延迟等多种因素作用下,拦截导弹加速度无法达到最大容许值,从而不能充分发挥其性能,提... 针对频率随机且初始相位未知的正弦机动目标,采用多模型自适应估计方法构建相应的成员滤波器,以实现对于机动频率的辨识和相关状态的估计.考虑到估计延迟等多种因素作用下,拦截导弹加速度无法达到最大容许值,从而不能充分发挥其性能,提出了一种有界控制修正增益制导策略.基于Monte Carlo试验法进行了仿真,结果表明,所给出的多模估计方法可以实现目标机动的有效辨识和状态估计,有界控制修正增益制导策略也具有较好的目标拦截性能. 展开更多
关键词 末制导律 多模型自适应估计 微分对策 机动辨识 正弦机动 有界控制 状态估计 目标拦截
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再入弹道参数自适应估计 被引量:1
15
作者 蔡洪 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第3期29-34,共6页
本文研究再入弹道参数的自适应估计。所采用的方法对动力学模型噪声的未知统计特性进行补偿,并对状态参数与测量设备的系统误差交叉进行估计。仿真结果表明,无论是状态参数的估计还是测量系统误差的估计,都具有较高的精度。
关键词 再入弹道 参数估计 飞行试验 自适应估计
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噪声统计自适应估计的改进 被引量:3
16
作者 高勤 王志云 都学新 《雷达与对抗》 2001年第3期30-35,共6页
通过研究噪声统计特性 ,提出对噪声统计特性自适应估计的改进方法。通过仿真 ,该方法能够适应不同的机动目标 ,并能够提高处理增益 ,满足适时性要求。
关键词 自适应滤波 噪声统计特性 机动目标 自适应估计
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基于稀疏电磁矢量传感器阵列的相干目标DOA自适应估计和跟踪
17
作者 刘兆霆 何劲 刘中 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2010年第6期686-693,共8页
研究了利用阵元稀疏分布的电磁矢量传感器阵列对相干目标二维波达方向(DOA)进行自适应估计和跟踪的问题.首先,提出了一种新的解相干预处理方法——极化差分平滑算法(PSDA),并结合传播算子给出一种相干目标DOA的估计方法(PSDA-propagato... 研究了利用阵元稀疏分布的电磁矢量传感器阵列对相干目标二维波达方向(DOA)进行自适应估计和跟踪的问题.首先,提出了一种新的解相干预处理方法——极化差分平滑算法(PSDA),并结合传播算子给出一种相干目标DOA的估计方法(PSDA-propagator),无需特征值分解以获得信号/噪声子空间,与基于极化平滑算法(PSA)的同类子空间方法相比,提出的方法在非均匀噪声环境有更好的估计性能.其次,为了实现DOA的自适应估计或对时变DOA的跟踪,论文结合最小均方(LMS)或归一化最小均方(NLMS)算法估计瞬时传播算子,并且通过近似牛顿(approximate Newton)算法更新方位角/仰角的估计.实验结果显示了算法有良好的自适应估计和跟踪性能. 展开更多
关键词 极化差分平滑算法 波达角 最小均方/归一化最小均方 自适应估计 跟踪
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基于多模型自适应估计的导弹导引律辨识方法
18
作者 张誉 周中良 +1 位作者 李飞 苟新禹 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2015年第8期104-107,161,共5页
为了辨别空战过程中敌方来袭导弹的导引律,准确打击目标,提出了一种基于多模型自适应估计的导弹导引律辨识方法。首先,采用二自由度质点模型建立了导弹的运动方程,并确立雷达的量测方程;其次,建立了基于并行UKF滤波、模型概率更新和状... 为了辨别空战过程中敌方来袭导弹的导引律,准确打击目标,提出了一种基于多模型自适应估计的导弹导引律辨识方法。首先,采用二自由度质点模型建立了导弹的运动方程,并确立雷达的量测方程;其次,建立了基于并行UKF滤波、模型概率更新和状态估计混合输出的多模型自适应估计算法;最后,在给定导弹和战机初始对抗态势的条件下进行建模仿真,仿真主要针对三种常用的导引律,对其类型和参数进行辨识。仿真结果表明,多模型自适应估计方法能够有效的辨识导弹导引律的类型和参数,为准确打击来袭目标提供了保障。 展开更多
关键词 辨识方法 多模型 自适应估计 导弹导引律
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一种机动目标位置自适应估计模型
19
作者 许彦伟 张春华 +2 位作者 蔡惠智 王永丰 刘云涛 《声学技术》 CSCD 2012年第5期459-462,共4页
目标运动模型是机动目标跟踪的基本要素之一。现有的机动目标运动模型有的无法自适应目标运动模式,有的模型复杂,计算量较大。根据牛顿运动定律、声纳目标加速度短时间内一般不会剧烈变化的特性和高阶马尔可夫过程,推导出了适应于加速... 目标运动模型是机动目标跟踪的基本要素之一。现有的机动目标运动模型有的无法自适应目标运动模式,有的模型复杂,计算量较大。根据牛顿运动定律、声纳目标加速度短时间内一般不会剧烈变化的特性和高阶马尔可夫过程,推导出了适应于加速度渐变、不变等多种机动形式的声纳机动目标位置自适应估计模型。该模型采用单一的状态变量,不存在状态耦合,因此模型简单,计算实时性强。通过对不同运动模式的目标数据进行仿真估计,证明了此估计模型的正确性和自适应性。 展开更多
关键词 马尔可夫过程 运动模型 自适应估计
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适用于时变不确定系统的并行模型自适应估计
20
作者 熊凯 魏春岭 刘良栋 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2018年第2期36-41,共6页
针对受到潜在模型不确定性影响的系统,设计一种并行模型自适应估计(PMAE)算法.以往基于不确定性系统模型设计的滤波算法,在模型精确的情况下,性能往往不及传统卡尔曼滤波(KF).为了解决该问题,设计基于多个并行滤波器的自适应状态估计算... 针对受到潜在模型不确定性影响的系统,设计一种并行模型自适应估计(PMAE)算法.以往基于不确定性系统模型设计的滤波算法,在模型精确的情况下,性能往往不及传统卡尔曼滤波(KF).为了解决该问题,设计基于多个并行滤波器的自适应状态估计算法,其中一个滤波器为KF,用于在未出现模型不确定性的情况下,对系统进行最优状态估计;另一个滤波器为扩维卡尔曼滤波(AKF),用于在出现模型不确定性的情况下,对不确定性模型参数进行辨识.以空间目标监视为例,分析算法的性能.仿真结果表明,利用PMAE算法能够自适应地对两个并行滤波器进行切换和折衷,从而有效应对模型中存在不确定性和不存在不确定性两种情况. 展开更多
关键词 多模型自适应估计 不确定系统 扩维卡尔曼滤波 空间监视
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