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1.
多传感器异步采样系统的顺序融合   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对现有基于伪量测的异步融合算法存在实时性差、融合时刻计算负荷大以及人为引入噪声相关等问 题,提出了一种新的基于采样点顺序离散化思想的顺序式异步融合算法.该算法首先将各个传感器的测量值在融合 中心的坐标系中和时钟下进行映射统一;然后,选取融合周期内各采样时刻对连续状态系统进行顺序离散化,从而 获得本周期内各采样点间的状态方程和相应的测量方程.最终,使用线性最小均方误差意义下最优的线性卡尔曼滤 波器实现本周期内异步采样量测的顺序滤波融合.仿真分析表明,该算法和基于伪量测的异步融合算法相比具有较 少的计算量、较好的实时性和较高的估计融合精度.  相似文献
2.
基于EKF的集中式融合估计研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
以一类非线性多传感器动态系统为对象, 基于扩展Kalman滤波器(Extend Kalman filter, EKF)介绍三种典型非线性集中式融合算法, 并以此为基础研究部分线性动态系统融合理论在非线性系统中的推广与完善. 首先,利用EKF的一种信息滤波器形式(Extend information filter, EIF)给出测量值扩维融合、测量值加权融合和顺序滤波融合算法公式, 进而研究三种非线性融合算法的估计性能比较以及测量值融合更新次序是否满足可交换性. 结果表明: 当各传感器的测量特性相同时, 集中式测量值扩维和测量值加权融合算法的估计精度功能等价;非线性顺序滤波融合与其他两种融合算法之间不再具备线性多传感器系统中估计功能的完全等价特性;在融合精度不变前提下非线性顺序滤波融合中, 各传感器观测更新次序不再完全满足可交换性. 4个基于纯方位目标跟踪的数值仿真被用来验证文中所得结论的有效性和正确性.  相似文献
3.
噪声相关的一步滞后无序量测递推融合算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
因传感器网络特殊的通信方式,以及传感器节点预处理量测的时间也各有不同,常会出现源于同一目标有序的测量数据却经网络传输后无序地到达融合中心的现象,即无序量测问题.加之,现有的相关融合算法大都是在各量测数据间噪声独立情况下建立的.为此,针对一个由多个子系统组成的传感器网络无序量测系统;其中假定每个子系统均是由两个分别与融合中心同步与异步且采样率相同的传感器组成;并在考虑各传感器测量噪声相关条件下,利用顺序加权融合技术,在融合中心建立一个能实现对目标状态实时估计且在线性最小均方误差意义下最优的递推加权融合算法.理论分析与计算机仿真表明,与现有方法相比,新算法在适用范围、实时处理能力、存储量和融合估计精度等方面均有显著的优势.  相似文献
4.
针对非合作目标跟踪问题,为解决无线传感器网络有限带宽和相关噪声造成的精度影响,在集中式融合框架下提出了三种基于量化信息的目标跟踪算法.首先,局部传感器节点采用自适应的量化策略将观测值量化成消息,并发送到融合中心;然后,融合中心利用状态方程恒等变换和Cholesky分解技术解除任意噪声的相关性;最后,引入强跟踪滤波技术、矩阵求逆引理和顺序滤波技术设计融合方法.几个仿真实验表明,三种新方法的估计精度完全等价,新算法还具备应对目标状态突变等不确定因素的能力,增强了算法的鲁棒性.  相似文献
5.
目前建筑楼宇内的应急疏散标志灯具基本都是以单体的形式存在,具有局限性强和检修工作量大,以及火灾发生时不能及时正确地指引被困人员逃生等问题。基于物联网技术的无线应急灯系统研发可以将上述问题通过无线网络把所有应急灯具连成一个大型的网络,可极大地增强应急灯指示系统的有效性,并可有效减少各种检修的工作量。本文介绍一种针对该类无线系统上位机软件的基本架构,并给出开发的基本步骤与过程。企业专用实验网络测试显示了该软件的有效性和优越性。  相似文献
6.
根据飞行试验测试要求及航迹测量设备承担的任务特点,对飞行试验航迹测量的关键及难点问题进行了深入研究,研制了一套完整的飞行试验航迹测量及监控系统。首先给出了飞行试验航迹测量监控系统的组成和框架结构;然后给出了难点问题的解决方案及实现方法,最后,通过仿真及实际跟踪数据的处理验证了该方法的有效性。此研究成果已经用于飞行试验测试过程中,获得了很好的应用效果。  相似文献
7.
结合多采样率系统理论中的子带分解技术与贝叶斯估计理论中的无迹粒子滤波技术,提出了一种基于子带无迹粒子滤波的语音增强方法。该方法首先将语音信号分解成子带信号,建立各子带信号的低阶时变自回归模型;然后利用无迹粒子滤波估计模型参数,对子带信号进行滤波处理;最后根据滤波后的子带信号重构语音信号,实现语音增强。仿真结果表明,该方法能明显改善语音信号的信噪比和质量,且易于实现。  相似文献
8.
传感器网络环境下的融合系统在进行信息采集、传输和处理的过程中,将不可避免的受到网络约束,如节点信息的相关性,信息传输的延迟无序性等。延迟的随机性必然使得有序采样的信息到达融合中心时呈现无序的现象,而信息的无序将导致传统基于有序到达的Kalman滤波算法无法直接有效的应用于无序信息系统。然而,现有的基于传统Kalman滤波框架下的无序量测更新算法的研究复杂性相当高,其推导过程和最后的算法公式也都比较复杂,所以,开展新型框架下的融合算法显得非常迫切,也是当前亟待解决的问题。本文较详细的介绍了当前国内外网络环境下无序量测融合算法的研究现状以及存在的问题,并在此基础上提出了进一步研究的方向以及未来的发展趋势。  相似文献
9.
针对现有单舰船组合导航定位技术存在的不足,如过度依赖GPS、差的可靠性和容错性以及缺乏网络系统概念等,将无线网络系统概念引入到舰船组合导航中,从而基于海上智能交通系统(MITS)提出一种新颖的网络舰船相对组合导航定位方法。该方法不再将海上舰船视为MITS中的孤立节点,因此目标舰船可使用来自网络内其它舰船节点的导航估计并采用最优分布式加权融合来改善自身的组合导航定位估计性能。与现有的单舰船组合导航方法相比,新方法具有更好的导航估训‘精度、更好的稳定性和容错性。  相似文献
10.
针对现有非线性网络化目标跟踪融合算法存在的精度低和实用性差等不足,以一类带有噪声相关的非线性网络化目标跟踪系统为对象,研究基于测量新息量化策略和容积粒子滤波(Cubature particle filter,CPF)的目标跟踪融合算法. 首先,利用状态方程恒等变换和矩阵相似变换理论解除过程噪声与测量噪声以及测量噪声之间的相关性;其次,各个传感器节点采用自适应策略量化局部测量新息并将其发送到融合中心(Fusion center,FC);随后,在集中式融合框架下采用容积粒子滤波器设计基于测量值扩维的量化融合跟踪算法,进而给出相应的顺序滤波量化融合算法,上述算法可有效解决因自适应量化引起的非高斯问题;最后,通过两个计算机仿真实验验证了所提出跟踪算法的有效性.  相似文献
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