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基于鲁棒非线性卡尔曼滤波的自适应SLAM算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统非迹卡尔曼滤波算法缺乏在线自适应调整能力,在噪声模型出现误差时滤波精度下降的问题,提出了一种基于鲁棒无迹卡尔曼滤波的同步定位与地图创建算法。该算法引入了一个多维观测噪声尺度因子,能根据观测噪声统计特性的实际变化情况对每种传感器的噪声模型做出自适应调整,使其逼近真实噪声水平,进而将滤波增益调整到一个适当值,实现滤波器的最优估计。SLAM仿真实验结果表明,在噪声统计特性发生变化的情况下,该算法相比其它几种SLAM算法具有更好的自适应能力,估计精度更高,鲁棒性更强。 相似文献
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针对传统的X射线脉冲星信号检测算法计算量大及在低信噪比下检测性能差的问题,提出了一种结合S变换的恒虚警率检测算法。首先,根据高斯白噪声的S变换域功率谱分布特性对累积信号的时频功率谱进行阀值滤波;然后累加阀值滤波后的信号功率谱作为检测统计量,从理论上对检测统计量的分布特性进行分析,得出检测统计量服从高斯分布,并用蒙特卡罗方法进行了验证。在此基础上,利用检测统计量的概率密度函数计算判决门限,从而实现了恒虚警率检测。理论分析和实验结果表明,本文算法的检测性能优于同类基于高斯分布的恒虚警率检测算法,并且具有较低的复杂度。 相似文献
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针对常用的卫星通信信号的调制方式识别问题,提出了一种新的自动识别算法.该算法基于统计特性分类原理,通过建立一组统计特征参数,在无需先验信息的条件下,实现对信号调制方式的自动识别.对实际采集数据进行了实验验证,结果表明该算法在低信噪比环境下仍有较高的识别率,简单易用,具有较强的工程可行性和良好的扩展性. 相似文献
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本文讨论了合成孔径雷达(SAR)图像中目标的统计特性,并验证了如何利用这一特性进行自动SAR目标分类及识别。文中介绍了一种用于估计目标雷达横截面积的目标平滑算法,这种算法可以与适当的噪声模式相结合以针对给定的成像构造产生多个目标,这就允许对目标特性进行统计分析,用于改进基于特征的分类,并通过对真实目标进行简单的分类实验进行了验证。 相似文献
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针对雷达窄带回波信号的循环互相关估计多普勒频移问题进行了研究。利用信号循环平稳特性,分析了存在多普勒频移条件下雷达窄带回波信号的循环统计特性,在此基础上提出了基于循环互相关变换的多普勒频移估计算法,该方法能有效地估计多普勒频移参数。最后利用计算机进行了仿真实验,验证了该算法的有效性。 相似文献
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《宇航学报》2015,(6)
针对GPS/北斗-2(BD-2)卫星导航系统中机动载体运动模型和噪声统计特性不确定性导致滤波精度低的问题,为提高导航定位的精确性和稳定性,提出一种自适应的滤波方法。首先,提出了一种新的自适应UKF(AUKF)算法,该方法将残差序列的协方差矩阵视为过程噪声协方差矩阵的不确定量,基于此采用平滑滤波的方法设计自适应因子,并利用该自适应因子实时调整过程噪声协方差矩阵,减弱了噪声统计特性不确定性对滤波精度的影响;其次,采用交互式多模型(IMM)算法设置模型集M,并通过实时调整模型概率来实现各个模型间的软切换,解决了单一模型对载体运动状态描述不全面而导致滤波精度低的问题。仿真结果证明该算法能有效提高载体在复杂机动状态下的定位精度。 相似文献
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针对传统目标跟踪算法鲁棒性较差等问题,提出了一种基于当前统计模型的无迹卡尔曼滤波交互式多模型(IMM-CS-UKF)融合算法。在交互式多模型算法框架内,计算当前统计模型的概率,提高了统计模型的目标加速度和自适应性。该算法结合了交互式多模型和无迹卡尔曼滤波算法,具有对不同机动模式目标的自适应跟踪能力和精度高等优点。仿真结果表明,该算法对以多种机动策略实时机动的目标具有较好的跟踪性能。 相似文献
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