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针对频率、幅值和相位均发生变化的时变信号,现有自适应陷波器(ANF)频率估计方法存在信号频率跟踪精确性和稳定性不足的问题,为此提出了一种基于新误差函数的ANF时变信号频率跟踪方法,通过新误差函数改善自适应算法收敛至最优频率解的精度与速度,以提高时变信号频率跟踪的精确性和稳定性。给出了新误差函数分析结果,新ANF方法实现步骤和该频率估计方法的Cramer-Rao下限。通过计算与现有ANF的时变信号频率跟踪方法性能进行了比较分析,并针对科里奥利质量流量计时变信号进行了现场实验验证。结果表明,该方法具有收敛速度快、跟踪精度高、更接近Cramer-Rao下限和抗噪性好的优点。 相似文献
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为解决现有跟踪算法的复杂性和不实用性等问题,提出了一种新的自适应PSO粒子滤波算法。该算法能动态调整粒子数,根据三角特征提取目标信息,准确估计目标状态位置。在此算法基础上设计了智能跟踪系统,该系统以DSP为视频图像处理的核心,由FPGA预处理视频图像数据,实现了对目标的识别与跟踪。 相似文献
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为解决传统两轴光电跟踪系统的跟踪盲区问题,实现空间目标的全方位跟踪,提出一种存在冗余自由度的三轴光电跟踪系统。在详细分析三轴光电跟踪系统运动学特性的基础上,运用四元数方法建立三轴光电跟踪系统运动学模型,并提出一种基于自适应差分进化算法的三轴全方位光电跟踪策略。通过对系统运动学模型进行分析,得到三轴转动角度之间的关系,从而将求取三轴转角增量组合的三变量优化问题简化为单变量优化问题,并将自适应差分进化算法应用于求取三轴角增量的最优组合当中。仿真和试验结果证明,此三轴光电跟踪策略避免以往三轴跟踪系统在跟踪过程中进行两轴切换的不连续性,可以真正实现系统的三轴联动全方位连续跟踪运动;同时,与现有的其他跟踪策略相比较,该三轴跟踪策略能够以更小的三轴转动角度实现目标的跟踪定位;因而提高了系统的快速性和跟踪性能,具有良好的工程应用价值。 相似文献
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基于道路信息,使用驾驶员预瞄模型产生执行器输入是无人驾驶车辆在路径跟踪中使用的主要方法之一,但对于车速较高与转弯半径小等工况,模型误差会导致较差的驾驶舒适性,车辆甚至失去稳定性。为提高无人驾驶车辆路径的跟踪精度,同时兼顾转向频度和车辆稳定性,提出基于粒子群多目标优化(Particle swarm optimization,PSO)算法的预瞄距离自适应驾驶员模型,并将之应用于路径跟踪控制。首先,基于单点预瞄偏差模型,采用滑模变结构设计转向控制器;其次,以路径跟踪精度、转向频度和车辆稳定性为综合性能指标,设计了PSO优化算法,实现了驾驶员模型预瞄距离的自适应寻优。最后,在搭建的CarSim-Simulink联合仿真平台与台架试验上,对所提出的预瞄距离自适应驾驶员预瞄模型进行了仿真和硬件在环试验验证。结果表明,经优化后的预瞄距离能够适应不同车速和道路曲率,驾驶员预瞄模型能兼顾路径跟踪精度、转向频度和车辆稳定性等需求。预瞄距离自适应驾驶员模型结合道路与车速信息,增大对路况与车况适应性,为无人驾驶车辆路径跟踪控制提供可靠的输入。 相似文献
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为实现液晶可变延迟器(LCVR)对入射光相位精确调制,分析了LCVR的双折射率色散特性,得到相位延迟量由驱动电压项和色散项组成的关系式;采用支持向量机SVM(support vector machines)算法,并用粒子群算法PSO(particle swarm optimization)对支持向量机的参数(c和g)进行优化,构建粒子群-支持向量机的LCVR相位延迟特性中驱动电压项的预测模型,并将其预测模型用于以568 nm激光作为光源的验证实验中;结果表明,在568 nm激光照射下,LCVR延迟量的实验值与标定理论值偏差不大于0.005 4λ,因此,说明PSO-SVM方法可作为LCVR相位延迟特性标定的有效手段。 相似文献
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无线传感器网络的分布式目标跟踪研究 总被引:1,自引:1,他引:0
针对无线传感器网络节点计算能力和能量受限问题,提出一种分布式并行扩展卡尔曼粒子滤波算法.在网络动态分簇模型上,簇头将粒子集划分为多个子集,并分配到簇内各个传感器节点中并行运行,最后在簇头进行信息融合,得到目标状态估计.算法提高了粒子滤波效率,避免单个节点能量过度消耗,均衡了网络能耗.同时,算法利用扩展卡尔曼滤波器来产生粒子滤波的重要性密度函数,使得重要性密度函数抽样样本更加接近后验概率密度产生的样本.仿真结果表明,算法对运动目标能实现较好的预测和跟踪,跟踪精度高,并能有效平衡网络能耗.实验结果说明了提出算法的有效性和可行性. 相似文献
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在研究粒子群优化神经网络训练算法的基础上,训练BP神经网络使网络的收敛速度大大提高,避免陷入局部最优解;根据振动实验室两级传动箱实测数据,分析研究信号以及提取信号特征值,应用训练后的BP神经网络诊断传动箱的故障,实验表明效果良好。 相似文献
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