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301.
按对角阵加权信息融合Kalman滤波器 总被引:1,自引:1,他引:0
为了克服按矩阵加权信息融合非稳态Kalman滤波器的在线计算负担大的缺点,和按标量加权融合Kalman滤波器精度较低的缺点,应用现代时间序列分析方法,提出了按对角阵加权的线性最小方差多传感器信息融合稳态Kalman滤波器.它等价于状态分量按标量加权信息融合Kalman滤波器,实现了解耦信息融合Kalman滤波器.它的精度和计算负担介于按矩阵和按标量加权融合器两者之间,且便于实时应用.为了计算最优加权,提出了计算稳态滤波误差方差阵和协方差阵的Lyapunov方程.一个三传感器的雷达跟踪系统的仿真例子说明了其有效性. 相似文献
302.
303.
对循环回用母液进行浓缩结晶制备高品质醋酸镧,并分离出循环一定次数的醋酸镧母液,进行P507萃取反应,随后用盐酸转型为氯化镧溶液.研究了相比、反应温度和时间对萃取效果的影响.结果表明,循环回用母液析出晶体对醋酸镧的品质没有影响;在O/A相比4∶1、萃取温度35℃、反应时间6 min的条件下,母液的稀土萃取效果最佳,可顺利... 相似文献
304.
多通道ARMA信号信息融合Wiener滤波器 总被引:2,自引:0,他引:2
应用Kalman滤波方法,基于白噪声估计理论,在线性最小方差最优信息融合准则下,提出了多通道ARMA信号的两传感器信息融合稳态最优Wiener滤波器、平滑器和预报器;给出了最优加权阵和最小融合误差方差阵.与单传感器情形相比,可提高滤波精度.一个雷达跟踪系统的仿真例子说明了其有效性. 相似文献
305.
306.
针对器件退化趋势预测,现有方法难以有效进行模型在线更新且趋势预测易受噪声和奇异值影响产生畸变的问题,构建了一种在线受限相关熵极限学习机,并在该模型基础上,提出了预测模型动态更新方法,完成了高可靠器件退化趋势建模及参数线动态更新。通过建立训练数据误差编码本,利用M-估计动态检测训练数据中的奇异值并进行相应的模型修正,进一步提高模型的鲁棒性。仿真实验及光电耦合器CTR实验均表明该方法相比于典型的预测方法,能够在避免实时噪声和奇异值干扰的情况下对预测模型作出有效的更新且能快速给出单步及多步的预测结果,有效地提升了实时预测的准确性。 相似文献
307.
308.
活性炭对水中典型环境内分泌干扰物的吸附 总被引:12,自引:0,他引:12
本文通过静态批量实验和柱吸附实验研究比较了一种颗粒活性炭(GAC)和粉末活性炭(PAC)对水中微量2,4-二氯苯氧乙酸(2,4-D)和壬基酚(NP)的吸附作用。结果表明两种活性炭可以快速有效去除2,4-D和NP。2,4-D的吸附符合一级反应动力学,在25℃和35℃的等温线符合Freundlich和Langmuir模型,饱和吸附量都大于100mg/g。GAC比PAC吸附2,4-D慢,但吸附能力和理论饱和吸附量大。NP吸附等温线不符合以上两种模型,振荡条件下,NP初始浓度大于20mg/L时,PAC吸附的NP出现解析,GAC上的NP吸附增强,GAC的吸附量大于PAC。柱实验结果表明,两种活性炭柱上的吸附态NP都增强水体中NP的进一步吸附,且PAC吸附量较大。 相似文献
309.
310.