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面向航天器等核心设备设计智能运维方法是构建自主运维能力的关键.得益于机器学习技术的发展,近年来出现的数据驱动智能运维方法极大提升了设备自主能力.然而,航天器设备日益呈现集群化的趋势,传统的智能运维方法面临分布式建模和隐私保护2个关键挑战.利用联邦学习框架构建智能运维模型是解决上述挑战的一种可行思路.航天器设备通常处于计算、通信等资源极为受限的工作环境,不同设备在数据分布、计算能力等方面呈现明显的异构特点,会极大影响联邦学习的性能.因此,针对上述异构特点,利用模型聚簇的思想,设计异构场景下的联邦学习方法,支持各航天器节点间的训练节奏调整,减少不同节点间的同步等待时间,支持面向各节点特征的模型构建,提升运维模型的构建性能.实验结果表明所提出的方法是有效的. 相似文献
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L-D分解求逆法在联邦卡尔曼滤波中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
求逆是联邦卡尔曼滤波算法中数据融合的关键步骤.它的计算精度的高低和运算速度的快慢将直接影响到整个滤波算法的成功与否.经过数字仿真,把矩阵分析中的L-D分解算法运用到联邦卡尔曼滤波中的矩阵求逆当中能得到良好的效果,不但运算速度和精度有提高,整个滤波算法的容错性也有明显改善. 相似文献
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基于HLA的卫星组网通信与对抗仿真系统设计 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了一种基于HLA的卫星组网通信与对抗仿真系统设计框架,并较为详细地描述了其联邦与成员设计。基于此设计框架的目的系统能够提供虚拟空间战场环境,使部队进行可信度较高的空间信息作战演习,并进行相应的技术和战术研究。 相似文献
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INS/GPS/TERCOM组合制导系统中的信息融合方法研究 总被引:10,自引:1,他引:10
提出由坐标变换、误匹配检测和卡尔曼滤波三个单元构成的一种新型INS/GPS/TERCOM系统优化结构,并对INS/GPS/TERCOM组合系统自适应联邦滤波信息融合和分散式信息融合两种算法分别进行了研究,将这两种算法与传统的集中滤波算法进行了比较。结果表明,系统无故障情况下三种方法精度相同;而在有故障情况下自适应联邦融合法优于另两种方法。 相似文献
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基于北斗双星定位辅助的SAR/INS组合导航系统研究 总被引:8,自引:0,他引:8
由于SAR/INS/北斗组合导航系统中图像匹配定位需要耗用不等的匹配计算时间,而现有的北斗定位系统输出也具有一定的延时,因此,SAR/INS/北斗组合导航系统中的量测信息输出具有不同步和滞后的特点。针对上述问题,采用常规的联邦滤波算法将难以获得高精度滤波结果。为此,本文在分析SAR/INS/北斗组合导航系统工作过程的基础上,结合卡尔曼滤波的具体原理,设计了针对不同步量测信息的基于联邦滤波理论的组合滤波方案,并进一步提出了解决量测信息滞后问题的算法,从而可以有效处理SAR/INS/北斗组合导航系统中的信息融合问题。协方差分析结果表明提出的组合滤波方案可行,该方案对SAR/INS/北斗组合导航系统的实际应用具有重要的理论参考价值。 相似文献
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林雪原 《中国空间科学技术》2012,32(1):21-26
传统的多传感器组合导航系统大都采用集中式、分布式与混合式信息融合方法,而多级式信息融合算法是上述3种算法的发展,可完成高层次空间融合。文章首先研究了基于无反馈信息的多传感器组合导航系统的多级式信息融合算法,然后理论分析证明该算法与无反馈形式的联邦卡尔曼滤波算法等价,最后以SINS/GPS/ SST/高度表多组合导航系统为例,对上述算法及结论进行了仿真与验证。 相似文献
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选取捷联惯导系统误差作为系统状态,利用捷联惯导系统(SINS)与电荷耦合器件(CCD)星敏感器各自的姿态矩阵输出构造量测,设计SINS/CCD组合导航算法;利用SINS与全球定位系统(GPS)各自的速度、位置输出构造量测,设计SINS/GPS组合导航算法。然后,利用联邦型卡尔曼滤波技术,将各子滤波器输出的系统状态局部最优估计值送入主滤波器,通过全局最优融合算法计算得到系统状态的全局最优估计值。仿真结果表明,基于SINS/CCD/GPS的组合导航系统具有很高的导航精度,达到了3.5m的定位精度和9″的航向精度,非常适用于飞行器的高精度导航定位。 相似文献
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