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1.
将强跟踪思想引入容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF),建立强跟踪CKF能有效克服CKF在模型不确定、状态突变等情况下,滤波性能下降的问题。通过分析现有多渐消因子计算方法,发现它们均只利用了协方差矩阵的对角线元素,并没有考虑各个状态之间的相关性,不能充分发挥多渐消因子的优势。为此,本文提出渐消因子矩阵,基于正交原理推导渐消因子矩阵的求解方法,提出多渐消因子强跟踪CKF算法。多渐消因子强跟踪CKF算法突破了传统多渐消因子为向量的限制,也不再要求渐消因子取值要大于1。仿真验证了算法具有更好的滤波精度何鲁棒性,能更好的满足工程应用的要求。 相似文献
2.
介绍改良型氧化沟的工艺及FAS-Jet射流曝气系统的原理和特点,并列举了几个改良型氧化沟工艺在造纸工业废水处理中的应用实例,最后指出了其良好的应用前景。 相似文献
3.
机动目标跟踪中一种新的自适应滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过分析基于“当前”统计模型的机动目标自适应跟踪算法,指出该算法对目标机动加速度极限值的依赖性,而实际中预先设定加速度的最大值是不可行的。为克服这一缺点,文中给出一种新的自适应滤波算法,该方法无需提前给定加速度最大值,可以直接利用位置估计值和加速度之间的函数关系进行加速度方差自适应调整。仿真结果表明,与标准的自适应滤波相比其跟踪精度有了较大提高。 相似文献
4.
为了解决大型机电设备电控系统故障诊断的难题,分析了采用分布式控制方式和模块化结构设计出的一种便携式电控系统故障诊断装置的硬件,介绍了利用多媒体技术的专家系统,该装置成功地解决了大型机电设备电控系统故障排除的难题,并且也可作为其它大型机电设备电控系统进行故障诊断的参考。 相似文献
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10.
基于粒子群优化算法的最佳熵阈值图像分割 总被引:20,自引:6,他引:14
图像分割是自动目标识别的关键和首要步骤。群智能作为一类新兴的演化计算技术已被越来越多的研究者关注。论文研究将群智能中的粒子群优化算法应用到图像分割中,提出了一种新的图像分割算法。新方法基于最佳熵阈值分割技术,用粒子群优化算法自适应选取分割阈值,基于Bayes定理和随机状态转移过程对新算法收敛性的分析表明,新方法能以概率1找到图像的最佳熵阈值。在仿真实验中,针对基准图像和SAR图像分割问题,将遗传算法与粒子群优化算法分别独立运行10次,对10次得到的阈值以及均值、方差进行了比较,并将运行时间作为算法复杂度的评价指标。统计结果显示,论文算法不仅能够对图像进行准确的分割,而且运行时间明显较短。仿真结果表明,基于粒子群优化的图像分割算法是可行的、有效的。 相似文献