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在机动目标跟踪与定位中,结合EKF和自适应理论的优点和目标跟踪的非线性特征,提出了一种非线性系统的基于“当前”统计模型的自适应扩展卡尔曼滤波算法,根据机动目标的测量信息修正加速度方差,消除随机误差和噪声的干扰,提高预测的精度。通过Monte Carlo对比仿真实验表明该算法正确有效,定位精度较高,滤波效果得到改善,同时增强了稳定性,优于一般的EKF和MVEKF算法,为机动目标精确跟踪与定位的实现提供一种新的方法。 相似文献
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科里奥利质量流量计以其直接测量质量流量的特点,成为近年来发展最为迅速的流量仪表之一,已经成为贸易结算的首选计量器具。虽然科里奥利质量流量计的测量精度很高,但是其存在零点漂移的缺陷,降低了仪表的长期稳定性。本文以典型的U型振动管传感器为例,基于振动管的幅频和相频特性,分析了传感器的各阶模态对于工作频率的响应,以此建立了传感器的初始相位模型。通过样机实验证明,该理论模型在应用于薄壁振动管时具有较高的计算精度和适用性,并将科里奥利质量流量计在低温介质测量中的测量误差降低到±0.3%以内,也为抑制科里奥利质量流量计零点漂移提供了理论依据。 相似文献
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