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一种提高雷达远距离机动目标精度的算法 总被引:1,自引:1,他引:0
在分析雷达对远距离机动目标跟踪速度精度要求和存在困难的基础上,提出了一种提高三坐标雷达速度估计精度的滤波算法。该算法将三维空间中目标的运动描述为切向和法向加速度机动的非线性状态方程,采用机动目标"当前"统计模型,建立了基于雷达三坐标测量的自适应扩展卡尔曼滤波算法。仿真结果表明,该算法可明显提高远距离目标机动段的速度精度。 相似文献
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为解决扩展卡尔曼滤波在处理复杂非线性状态估计时,存在收敛速度慢、估计精度低及数值稳定性差等问题,引入一种改进的平方根容积卡尔曼滤波算法(A-SRCKF)。该算法在容积卡尔曼滤波基础上引入矩阵QR分解、Cholesky分解因数更新等技术,避免了矩阵分解、求逆及求导等复杂运算,极大降低了计算复杂度;并针对系统时变及统计特性未知情况下量测噪声协方差阵难以获取问题,通过引入自适应噪声估计器并结合小波卡尔曼滤波思想,构造出加权量测噪声协方差阵,提高了数值精度及稳定性。将A-SRCKF应用于机载定姿定位系统中,仿真结果表明:该算法有效地提升了估计精度,并且运行速度较快。 相似文献
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传统卡尔曼滤波应用于捷联惯导初始对准中由于模型参数、噪声的统计特性不确定,影响估计效果.而模糊自适应卡尔曼滤波能按照模糊推理原理逐步校正系统的观测噪声协方差阵,具体实现是通过观察残差的理论值是否接近于其实际值,系统调整观测噪声协方差的加权以达到修正观测噪声协方差阵的目的,进而提高系统的对准效率.在噪声统计特性未知时,比较了常规卡尔曼滤波与模糊自适应卡尔曼滤波在初始对准中的应用效果.仿真结果表明,这种算法能有效提高系统的滤波效果,是一种较理想的初始对准滤波方法. 相似文献
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针对容积卡尔曼滤波(CKF) 估计精度在系统状态或参数突变时下降的问题,结合均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(SICKF)和强跟踪滤波(STF)思想,提出了一种自适应SICKF(ASICKF)方法。在SICKF获得高估计精度的同时引入STF条件,根据系统输出残差获得自适应渐消因子,将其引入系统输出协方差均方根阵和互协方差阵中对滤波增益进行实时修正,强迫系统输出残差序列始终正交,从而使SICKF算法具备强跟踪能力。为验证所提ASICKF算法性能,利用数值仿真将其应用于存在突变情况的目标跟踪问题中。仿真结果表明,ASICKF在系统状态突变时仍能保持较高的估计精度,算法稳定性和适应能力较好。 相似文献
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非均匀天线组阵SUMPLE合成相位补偿及信号强度估计 总被引:2,自引:0,他引:2
SUMPLE相关算法是深空网天线组阵中信号合成最重要的方法之一.在对SUMPLE相关算法分析的基础上,将均匀天线阵SUMPLE相位漂移补偿方法推广到了非均匀天线阵.根据权值系数的计算方法,提出一种非均匀阵各天线信号强度的估计算法.理论分析与仿真结果表明,所推导的相位补偿方法能有效消除非均匀阵合成信号的相位漂移问题;所提出的天线信号强度估计方法具有较高的估计精度.进行补偿相位估计时,应对权值系数进行低通或卡尔曼滤波,以降低权值系数的随机噪声. 相似文献
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模式匹配算法是数据过滤系统的重要组成部分,其效率直接影响到海量数据过滤系统的性能.为了应对当前不断增加的网络数据量对网络安全造成的威胁,提出了一种新的模式匹配算法——改进的AC-BM算法,并将其应用到海量数据过滤系统中.改进后的算法明显减少了匹配时间,提高了海量数据过滤系统执行效率. 相似文献
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针对传统Vondrak滤波法易受粗差值影响的问题,提出了一种基于随机抽样一致性的Vondrak滤波算法来探测和剔除数据中的粗差。首先通过采用随机抽样一致性算法对需要滤波的观测数据进行预处理;然后对数据是否在阈值范围内进行判断,给相应的数据赋予不同的权值系数;最后利用Vondrak滤波估计预处理后的数据。为了验证所提滤波算法的有效性,通过计算机仿真的方法,采用两种不同的信号模型产生信号,并且在两种信号中都加入粗差,分别利用传统的Vondrak滤波、抗差Vondrak滤波和所提滤波算法对两种信号进行滤波。仿真结果表明,所提滤波算法具有良好的粗差探测能力。 相似文献
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In this paper, we put forward a new classification algorithm based on RGH-Tree search and perform the classification analysis and comparison study. This algorithm can save computing resource and increase the classification efficiency. The experiment shows that this algorithm can get better effect in dealing with three dimensional multi-kind data. We find that the algorithm has better generalization ability for small training set and big testing result. 相似文献
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In this paper, a new direct model reference adaptive control method for nonminimum phase systems is presented. The parameter estimation scheme combines adaptive data filtering with a recursive least-squares algorithm with parameter projection and signal normalization. The problem of minimum phase of the plant is handled by adaptive input output data filtering. This data filtering permits one to relocate the reros of the plant estimated model inside the unit circle and to define a good data model, which is a key issue for robust control. The scheme robustness with respect to unmodeled dynamics is also simultaneously improved. The performance of the control algorithm is illustrated by numerical examples. 相似文献
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On the equivalence of three reduced rank linear estimators with applications to DS-CDMA 总被引:4,自引:0,他引:4
Wanshi Chen Mitra U. Schniter P. 《IEEE transactions on information theory / Professional Technical Group on Information Theory》2002,48(9):2609-2614
This correspondence shows the equivalence of three previously proposed reduced-rank detection schemes for direct-sequence code-division multiple-access (DS-CDMA) communication systems. The auxiliary vector filtering (AVF) algorithm is simplified through a key observation on the construction of the auxiliary vectors. After simplification, it is shown that the AVF algorithm is equivalent to the multistage Wiener filtering (MWF) algorithm of Honig and Goldstein (2002). Furthermore, these schemes can be shown to be equivalent to the multistage linear receiver scheme based on the Cayley-Hamilton (CH) theorem when the minimum mean-square error (MMSE) criterion is applied to the reduced dimensional space of the received signal. 相似文献