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用于非线性跟踪问题的一种新的粒子滤波器 总被引:4,自引:0,他引:4
机动目标跟踪系统通常是非线性而且不完全观测的 ,所以问题的关键在于每一时刻的目标机动性都是高度不确定的。提出了一种新的平滑粒子滤波算法 ,该算法在粒子滤波器中加入了对系统模型的概率分布密度的平滑处理 ,从而很好的解决了目标的机动性估计问题。在仿真研究中 ,与辅助粒子滤波器的比较验证了本文算法处理非线性跟踪问题的优越性 相似文献
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本文通过求解Navier-Stokes方程,解决二维超声速及高速声速流动问题。通过采用坐标交换技术,可以方便地将有限体积TVD格式应用到各种形状的流动问题中,各种典型算例的计算表明该方法数值计算稳定,捕捉激波分辩率高,能很好地模拟超声速和高速超声流动中激波反射及激波与边界层的干扰等各种复杂流动现象。湍流计算中采用BaldwinLomax湍流。数值结果与实验结果及理论解的对比令人满意。 相似文献
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阐述了在导弹系统存在不确定性情况下,基于自适应反演控制技术和模糊神经网络理论,提出了一种导弹滑模控制系统设计方法。设计过程中将不确定性对系统的影响合成为一项,然后应用模糊神经逼近器来逼近系统的不确定项;考虑了已知信息,利用自适应模糊神经控制理论和滑模控制设计了控制器,应用Lypunov稳定性理论保证了闭环系统的稳定性,并推导出模糊神经逼近器各参数的自适应调节律。 相似文献
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