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191.
为解决多传感器组网系统的系统误差估计问题,基于多传感器多目标上报信息,研究并提出了一种多传感器多目标系统误差融合估计算法.算法构建了两级融合结构,即第一级对多传感器组合状态估计信息进行反馈融合以改善局部组合状态估计精度,从而间接改善系统误差的估计精度,而第二级对多目标系统误差估计信息进行融合以进一步提高系统误差的估计精度.蒙特卡洛仿真显示算法能有效融合利用多传感器多目标信息,实现多传感器系统误差的实时精确估计. 相似文献
192.
193.
基于全信息的正态分布型数据的线性回归分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对正态的分布型符号数据,提出一种新的线性回归分析方法.以体现正态的分布型数据的全部原始信息为出发点,给出正态的分布型变量的一阶矩、二阶原点矩、二阶混合原点矩的定义和计算原则.在此基础上,定义针对正态的分布型数据的线性回归模型以及残差信息的平方和,推导最小二乘回归系数.仿真实验证明了该方法所得回归模型在解释能力和预测能力上的有效性以及相对于"中心法"的优越性.给出的正态分布型变量数字特征的定义和计算原则为将其他经典的多元统计方法推广到分布型数据奠定了基础. 相似文献
194.
针对卫星通信中传统载波频偏估计算法精度低的问题,提出一种新的频偏估计方法。该方法首先利用传统方法在解调前端进行初始频偏估计,然后充分利用译码信息对残留频偏进行进一步估计和补偿。仿真结果表明,该方法可有效抑制传统频偏估计方法带来的残留频偏的波动,减少残留频偏对系统性能的影响,提高了系统译码性能,降低了解调门限,在不占用系统频带的同时,提高了系统功率利用率。 相似文献
195.
针对传统神经网络故障诊断过程中网络训练时间长、结构复杂以及仅能进行单值输入的缺陷,设计了一种基于粗神经网络的民用飞机故障诊断系统.将粗糙集理论应用在神经网络的前端对民用飞机故障样本数据进行约简处理,以此去除冗余属性的干扰,克服了无关样本数据对网络学习性能的影响,简化了网络结构;利用粗神经元代替传统神经元,提高了网络性能,扩展了网络的应用范围.通过对空中客车A320飞机的故障诊断试验验证了该方法的有效性. 相似文献
196.
为了方便对拉扭复合系统中2台伺服电机的控制,设计了基于MFC的上位机界面。通过串口通信,使用不同的按钮操作设置伺服驱动器相应参数,从而控制2台伺服电机的运行。上位机实时接收伺服驱动器监控数据绘制出转速、位移、转矩曲线。针对在数据接收过程中信息帧接收错误的情况,使用拼接两相邻错误信息帧的方法进行修复。结果表明:上位机界面实现了系统功能及对电机运行工况的监控。 相似文献
197.
中国的经济增长创造了世界经济增长史上的"奇迹",但西方主流经济学理论并不能解码中国经济增长之"谜"。华人经济学家对这一问题研究的理论成果日趋丰富,文章梳理了两位具有代表性的华人经济学家张五常和林毅夫的研究成果并进行简单评述,得出结论:在一个以公有制占主导地位的社会主义市场经济国家,任何试图摒弃马克思主义政治经济学的研究方法,去解释中国经济增长之"谜"的任何努力,都无异于缘木求鱼。 相似文献
198.
作为近年来飞机型号研制中常用的内外形控制与协调方式,飞机样板因其使用便捷、成本低廉、技术成熟等优势,在当前飞机研制中仍具有不可替代性。在当前智能化技术快速发展的数字化环境下,依赖二维图纸的样板设计技术已明显成为制约飞机研制效率和周期的重要因素,研究和开发以框肋类零件三维几何模型为基础的样板三维设计技术已成为当前航空产业的迫切需要。针对上述问题,对框肋类零件样板的一大分支--外形样板的三维快速设计原理及算法展开研究,提出钣金零件几何属性提取及外形样板三维快速设计算法,主要内容为:提出框肋类零件基础结构特征定义及提取方法,基于提取结果构建零件弯边特征并计算样板设计所需几何属性,提出外形样板轮廓计算及补加添加算法,最终实现零件外形样板三维模型生成。经由实例测试,验证此算法的可行性与有效性。 相似文献
199.
天波超视距雷达是通过电离层反射实现超视距广域监视的,其地理坐标系下的量测方程存在强非线性,同时由于电离层的不同分层,造成了多路径传播的严重问题,即同时存在多个量测模型。多路径概率数据互联(MPDA)滤波器将坐标配准与概率数据互联相结合,解决了超视距目标跟踪中的多路径传播问题,但在杂波环境下滤波跟踪精度不高。文中提出了一种基于信号幅值特征信息的MPDA算法(A-MPDA),当跟踪单一的、存在4种可能非线性量测的非机动目标时,仿真结果表明所提出的算法比标准MPDA有更好的跟踪精度。 相似文献
200.
介绍了利用信息熵描述交战网络中信息总量的方法。根据作战任务实际完成时间与期望完成时间之间的关系描述了信息传递的质量。说明提高网络中信息总量可以缩小反舰导弹所在的不确定区域;提高信息传递质量可以提高舰艇编队反导作战预警雷达的探测概率,并结合具体作战想定给出实例仿真结果。 相似文献