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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.
3.
针对现有的基于局部特征的图像匹配算法对光照变化敏感、匹配正确率低等问题,提出一种具有光照鲁棒性的图像匹配算法。首先使用实时对比保留去色(RTCP)算法灰度化图像,然后利用对比拉伸函数模拟不同光照变换对图像的影响从而提取抗光照变换特征点,最后采用局部强度顺序模式建立特征点描述符,根据待匹配图像局部特征点描述符的欧氏距离判断是否为成对匹配点。在公开数据集上,所提算法与尺度不变特征变换(SIFT)算法、加速鲁棒特征(SURF)算法、"风"(KAZE)算法和ORB算法在匹配速度和匹配正确率上进行了对比实验。实验结果表明:随着图像亮度差异的增加,SIFT算法、SURF算法、"风"(KAZE)算法和ORB算法匹配正确率下降迅速,所提算法下降缓慢并且正确率均高于80%;所提算法特征点检测较慢和描述符维数较高,平均耗时为23.47 s,匹配速度不及另外四种算法,但匹配质量却远超过它们。对实时性要求不高的系统中,所提算法可以克服光照变化对图像匹配造成的影响。 相似文献
5.
本文给出了一种兼顾系统鲁棒性和暂态特性的自适应律,我们称之为增益模糊修正自适应律,分析及仿真表明,它除保持了死区修正方案相对于有界扰动的鲁棒性之外,又克服了死区修正方案及原始的积分式自适应律方案暂态品质差的问题,尤其是对一类严重欠阻尼的二阶对象,与死区修正适应方案或积分式自适应方案相比,它显著地提高了系统的暂态品质。 相似文献
6.
工业过程随机稳态优化控制算法的鲁棒性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文给出了一种随机稳态优化算法的灵敏度分析,讨论算法解对参数变化的关系。这些参数代表系统结构参数或噪声向量的某些数字特征. 相似文献
7.
8.
广义系统一类鲁棒观测器的设计 总被引:3,自引:0,他引:3
本文讨论了用观测器消除广义系统中由于模型误差、非线性因素、参数不确定及输入输
出噪声产生的量测误差的可能性,给出了这类鲁棒观测器的存在条件,得到了相应的算法. 相似文献
9.
10.
将变结构控制策略应用于交流伺服系统的调速和定位。仿真实验的结果表明,采用变结构控制的伺服系统响应速度快,控制精度高,对负载变化和自身参数扰动具有良好的鲁棒性,其调速和定位性能明显优于传统的控制方法。 相似文献