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951.
分析了现有自适应滤波算法,并且提出了在有色噪声背景下能够快速收敛的频域自适应新算法.使用牛顿法搜索性能表面和近似于递归最小二乘(RLS)算法的结构,利用现有的拟牛顿QN(Quasi-Newton)时域自适应算法原理,通过快速傅里叶变换(FFT)将其应用于频域.结合快速块最小均方自适应滤波算法FBLMS(Fast Block Least Mean Square)中的并行处理方法对算法的运算过程进行了改进.由于调整了数据格式和增益矩阵的系数加快了迭代过程的收敛,并且提高了信号处理的效率.附加的计算机仿真结果分别给出了在白噪声和有色噪声输入相同汉明窗条件下,新算法、LMS算法和拟牛顿算法QN的自适应系统辨识的效果比较图,表明新算法能有效用于色噪声下的自适应滤波. 相似文献
952.
多目标识别跟踪的关键问题是特征提取和目标匹配.为了提取生产线上堆积棒材的特征,提出粘连目标分割和多目标识别的方法.采用中值滤波和形态学滤波去除噪声,自适应阈值化和分水岭变换分割粘连目标;然后采用区域统计、参数识别、噪声区域去除以及聚类分析等手段进行目标特征识别,提取出棒材的质心点坐标作为特征;对棒材图像序列提出采用模板匹配、相近位移匹配和Kalman滤波的方法建立跟踪链,通过插入、删除、更新链节点进行目标跟踪;对于图像处理中可能出现的漏检目标和虚增目标,进行了计数结果校正.在现场采集了100帧连续图像后,采用此方法跟踪计数的精度为96.2%. 相似文献
953.
在实际工程应用中,编队卫星由于任务的要求使得部分测量设备(例如,激光设备)不可用,这就造成系统的观测性下降。文章将条件数应用于编队卫星系统的可观测度的定量计算;并针对编队卫星进行轨道机动时仅采用无线电进行测量的工况,采用强跟踪离散卡尔曼滤波(UKF)算法进行仿真计算。仿真结果表明该方法具有很强的跟踪能力,并且鲁棒性、稳定性和精度与常规UKF算法相当。 相似文献
954.
基于电离层暴时f_0F_2经验模型Kalman滤波短期预报 总被引:1,自引:0,他引:1
利用时间累积地磁指数印ap(T),建立了强地磁扰动条件下电离层f0F2与月中值相对偏差经验模型.该经验模型只在春秋季节和夏季特强地磁扰动条件ap(T)>100,即时间累积地磁指数大于100时达到理想精度.尝试利用气象预报中常用的Kalman滤波方法对模型的系数进行实时修正,以提高预报精度,并对长春站1986-1995年近一个太阳周f0F2数据进行提前一小时预报试验.冬季预报均方根误差为0.76MHz,春秋季节为0.68MHz,夏季为0.61MHz.在特强地磁扰动条件下,预测误差在0.87~1.43MHz之间.该预报方法同时与包含暴时修正模型STORM的国际参考电离层IRI2001进行了比较,展示了Kalman滤波方法实时修正模型系数的能力和良好的应用前景. 相似文献
955.
956.
粒子滤波(PF)在卫星姿态估计中解决了非高斯分布的情况,在粒子滤波的基础上,利用修正罗德里格参数(MRPs)表示姿态,用动力学方程进行角速率的传播,提出将采样粒子滤波(UPF)算法应用到基于MRPs的卫星姿态估计中,该方法通过UKF得到粒子滤波的重要性采样函数,更充分地利用了最新的量测信息。仿真结果表明,这种基于UPF的姿态估计方法能够获得比UKF和标准PF更高的滤波精度,并且具有更好的滤波稳定性。 相似文献
957.
自适应两级UKF算法及其在时变偏差估计中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对存在时变偏差的非线性系统状态估计问题,提出了一种新型的自适应两级UKF算法(ATUKF,adaptive two—stage unscented Kalman filter).该算法利用衰减因子补偿模型的不确定性,对状态和偏差实施分离估计,并利用估计偏差对状态进行更新.将该算法用于存在随机时变偏差的近地卫星自主导航系统的状态估计问题中,仿真结果验证了其有效性,并利用可观测性分析方法对导航系统的可观测性进行了分析. 相似文献
958.
围绕对卫星导航信号实施转发式欺骗所需的卫星导航信号提纯要求,提出了一种数字波束形成的优化设计方法。通过向阵列天线接收信号的数据协方差矩阵加载由非目标卫星方向信息和阵列布局构造的“虚拟”干扰信号协方差矩阵,增大了协方差矩阵特征值的差异。用新构造的协方差矩阵计算最小方差无失真响应波束形成的加权向量,使波束指向方向的目标卫星信号无失真通过,并同时零陷其他非目标卫星的信号。通过计算机仿真试验验证了所提方法的正确性和有效性。 相似文献
959.
960.