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文中提出了一种利用有限数量的相量测量单元(PMU)和相量数据集中器(PDC)设计最优监控结构的方法。通过在大量的设定值场景下,使电力系统可观测性曲线的期望值最大化,同时使通信基础设施成本最小化,最终确定PMU和PDC的最佳位置。提出了一种非线性动态扩展卡尔曼滤波(EFK)状态观测器。这种状态观测器可以将暂态行为转换为由代数微分方程描述的广域电力系统,而无需非线性反演技术。最后以IEEE-5电力系统为例,说明了该方法的有效性。 相似文献
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针对小型机载光电平台无法准确获取视轴指向问题,设计了一种基于激光测距的目标定位算法。利用机载光电侦察平台锁定跟踪目标的特性,对同一目标多次测量,采用激光测距装置获取目标与载机间的距离信息。根据WGS-84定义的地球椭球模型建立系统的测量方程。考虑到测量方程的非线性,利用扩展卡尔曼滤波对目标位置进行估计。该定位方法精度只受到GPS接收机定位精度和激光测距机测量精度的影响,目标定位误差与机载光电侦察设备视轴指向测量无关。采用蒙特卡洛法仿真分析载机位置测量误差及激光测距系统位置误差对目标定位的影响,结果显示该算法定位精度较高。采用飞行试验数据验证了该目标定位算法的有效性,在飞行高度8 000 m时,目标定位精度优于8 m。相比于传统定位算法,该方法可将定位精度明显提高。同时此定位方法易于部署,可操作性强,具有较大的应用价值。 相似文献
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针对雷达导引头末制导阶段抗干扰技术,建立了典型的距离-速度拖引干扰模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF),研究了基于速度、加速度、过载等指标的干扰目标智能识别技术。首先建立距离-速度拖引干扰模型,通过引入弹目相对距离、径向速度、高低角与方位角建立了系统跟踪模型。其次,给出了基于UKF实现目标跟踪与识别的滤波框架。在此基础上,以径向速度、径向加速度、角加速度与过载为评价指标,建立了目标智能识别指标体系。最后,通过典型的目标运动模型(目标跃升),对目标施加的四次距离-速度拖引干扰(两次前拖、两次后拖)进行目标识别。仿真结果表明,利用UKF滤波信息能够有效实现对距离-速度拖引干扰下的干扰和目标智能识别,仿真结果验证了该识别方法的可行性与有效性。 相似文献
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基于捷联惯性导航与轴编码器组合的采煤机惯性导航定位是综采工作面可行的采煤机定位技术。惯性导航提供姿态角参数,轴编码器提供速度参数,采煤机惯性导航定位利用航位推算算法解算出东北天坐标系下的位置坐标。为了进一步提高定位精度,在消除确定性偏差的基础上,根据惯性导航姿态误差方程,以东、北、天3个方向的平台失准角为状态量构建状态方程,根据动态零速修正技术的非完整约束条件,以采煤机坐标系横向和垂直方向速度值为观测量构建量测方程,建立卡尔曼滤波模型,并进行移动平台模拟采煤机运行试验验证。在试验条件下,第3刀导航东、北方向最大误差分别由0.639 7,0.856 7 m减小为0.456 4,0.594 2 m。第4刀导航东、北方向最大误差分别由0.644 4,0.910 6 m减小为0.466 5,0.603 0 m。东、北方向定位精度提升了30%。 相似文献
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