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891.
从试验手段能力角度引入了可信度的定义,针对可信度改进了贝叶斯算法,同时把试验阶段内所有试验同等对待,推导出了多源数据融合算法,有效解决了大样本验前信息压制小子样现场试验的问题。 相似文献
892.
提出了一种以太阳方向矢量为基准的偏振光导航方法,该方法利用太阳方向矢量物理意义明确的特点,消除了直接利用偏振光进行导航定向时存在的180°模糊性问题。为完全观测载体姿态,同时引入了重力观测量,提出了利用偏振光及重力矢量联合辅助定姿的方法,并详细推导了该方法的观测方程,同时给出了当姿态误差较小时,观测方程的简化线性形式。利用该姿态观测方程,设计了基于偏振光及重力辅助定姿的偏振光/GPS/SINS组合导航算法。理论分析及仿真表明,通过引入偏振光及重力矢量进行辅助定姿,导航系统可以直接观测载体的平台姿态误差,进而增强了系统对载体姿态的估计性能,且使得组合导航系统可以完成大初始姿态误差时的导航任务。 相似文献
893.
针对多段差频正弦信号提出一种基于频谱相关的频率估计算法,用以提高低信噪比条件下短时正弦信号的频率估计精度,扩展多段信号融合法的适用范围.首先,设计差频修正矩阵消除各段信号频率不等对频谱融合的影响,使同频化处理后的多段差频正弦信号频谱等同于多段同频正弦信号频谱;其次,构造加权因子消除各段信号相位不连续对频谱分析的影响,使得到的最优加权积累频谱近似于与多段差频正弦信号长度相等的相位连续信号频谱;然后,通过对最优加权积累频谱和多段差频正弦信号累加频谱的相关处理,抑制虚假谱峰和噪声干扰.最后,峰值搜索频谱相关谱,实现频率的精确估计.实验表明与现有算法相比,本文算法估计精度高、抗噪性好、普适性好,特别在低信噪比、短时时宽下性能优良. 相似文献
894.
895.
基于最小二乘递推估计的GPS定位算法 总被引:4,自引:1,他引:3
常青 《北京航空航天大学学报》1998,24(3):263-266
首先从理论上证明了几何精度因子随卫星数目的增加而减小.然后提出了基于现有软件的几何精度因子和定位解的递推算法.该算法从剩余的可见卫星中选取使GDOP5达到最小的第五颗星,利用这颗卫星提供的定位信息对四星定位解进行修正.最后给出了第五颗星的选择方法,算法的目的是以最小的计算量换取定位精度的有效提高. 相似文献
896.
为了提高气动参数辨识的精度,根据飞机运动方程,给出了测量中的系统偏差、尺度因子误差和随机噪声描述,并提出了一种飞行数据相容性检验的快速算法。该算法简化了估计模型,分离了各个估计量之间的关联,从而提高了算法的鲁棒性和结果的准确性。对飞机纵向、横侧向运动的仿真和实际计算表明,该方法可以有效地估计测量中的系统偏差和尺度因子误差。 相似文献
897.
分析了由于晋升候选人相对较多,不易把握好候选人,传统的方法难免会出现干部晋升的"彼得现象".而引入贝叶斯判别法则可以以具体、明确的量化标准,与定性分析方法相结合,完善晋升的考证机制,以量化的数据作为提出问题的依据、分析判断的基础和考察评估的尺度,为更加全面地做好干部的晋升选拔工作提供一种可行的辅助方法. 相似文献
898.
为了提高未知弹道参数下的多级弹道导弹主动段目标跟踪精度和鲁棒性,提出了一种目标状态/参数联合估计算法。首先对多级弹道导弹主动段运动进行建模和动力学特性分析;然后在重力转弯目标跟踪模型(GT1)基础上进行改进,得到三维重力转弯目标跟踪模型(GT3),并与容积卡尔曼滤波(CKF)算法结合,设计了多级弹道导弹目标主动段状态/参数联合估计算法;在此基础上给出一种多级弹道导弹目标机动飞行模式,最后分别在常瞄准攻角飞行和机动飞行条件下完成仿真验证。GT3算法对导弹主动段三轴机动比较敏感,克服了GT1算法无法准确描述主动段运动的缺陷,算法精度、鲁棒性有所提升。GT3对瞄准攻角不为零的多级助推弹道导弹主动段跟踪表现出明显优势,且对级间切换具有一定的识别能力。 相似文献
899.
针对动态数字信道化接收机子信道判别的问题,研究了子信道中能量值之间的特点,提出了基于多级差分的自适应双门限信道检测算法。该算法设置了3道门槛来最终确定信号的存在。针对每个信道,首先根据多级差分算法求得的峰值自适应得到门限1;然后根据底噪估计算法自适应得到门限2;各个信道中每个时刻的能量值要大于其当前时刻的门限1和门限2,才认为这个时刻子信道有信号存在。最后再根据信号存在时长的特点,判定连续多个时刻检测到信号存在才认为这些时刻有信号存在。仿真结果表明,该算法检测性能较好,不受不同子信道之间噪底差异的影响;并且算法简单,运算复杂度低,易于工程实现。 相似文献
900.
针对加工资源和运输资源集成下绿色作业车间调度问题,通过研究生产车间综合能耗模型,建立了机器和自动导引小车(Automated guided vehicle,AGV)集成调度下多目标优化模型。提出一种改进分布估计算法(Improved estimation of distribution algorithm,IEDA)对模型进行求解。首先,采用优良种群作为样本学习来构建概率分布模型以提高IEDA的全局搜索能力;然后基于一种类似激素调控机制的速度冷却控制方法设计出新的模拟退火函数,并将其融入到分布估计算法中以提高IEDA的局部搜索能力。最后通过数值实验来验证所提模型和算法的可行性和有效性。 相似文献