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371.
在M.Jahangir以常数为权的组合式矩估计器的基础上,给出一种以函数为权的组合式矩估计器,称为L-J估计器.其中,最优加权函数是根据U估计器与形状参数的单调关系,通过数论网格最优化算法搜索解出.大量仿真实验证实,在对K分布形状参数v大范围的参数估计中,L-J估计器在估计精度上,不但较Jahangir等提出的常数加权组合矩估计器的精度有显著提高,而且可与MLE(Maximum Likelihood Estimator)相当.特别是由于MLE作为渐进无偏估计量,需要充分大的样本长度才能达到最优,这就使得L-J估计器的估计精度可在样本长度较小时优于MLE.此外,L-J估计器无需迭代运算,因而在计算效率上,显著优于现有的ML估计器. 相似文献
372.
373.
374.
星图运动模糊及其复原方法 总被引:5,自引:1,他引:4
研究了载体角运动及振动对星敏感器成像的影响,推导并建立了不同飞行状态下星图模糊的数学模型.在此基础上讨论了多重运动模糊机理,提出采用分步复原方案去除多重星图模糊,以保证高动态环境下星敏感器工作的精确性及稳定性.仿真结果表明,载体运动造成的星体质心提取误差与具体运动形式及参数有关,并通过比较复原前后星敏感器的定姿效果,验证了模糊星图分步复原方法的有效性. 相似文献
375.
系统地研究了如何对临近空间飞行器进行有效实时跟踪的问题,并提出了一种基于约束总体最小二乘与自适应交互式多模型(CTLS-AIMM)滤波相结合的实时跟踪滤波算法。首先考虑到临近空间飞行器的特点,选择使用红外预警卫星系统探测目标飞行器,并使用约束总体最小二乘算法(CTLS)对目标进行粗定位;然后在粗定位信息基础上,使用自适应交互式多模型滤波算法(AIMM)对目标飞行器进行实时跟踪。在AIMM中,根据临近空间飞行器机动特性,合理选择目标模型集,并使用迭代最小二乘算法对模型参数进行自适应调整。通过仿真,验证了该跟踪滤波算法的可行性。 相似文献
376.
针对单一模型滤波器在未知或不确定的系统参数下适应性较差的问题,提出了一种新的基于多模型自适应估计(multiple model adaptive estimation,MMAE)的滤波方法。该方法利用改进的卡尔曼滤波代替传统的卡尔曼滤波,比如扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)。EKF和UKF被用来作为多模型自适应估计的子滤波器,从而实现对非线性系统的状态估计。同时,还将该方法应用于基于弹道导弹模型的组合导航中实现了系统仿真。仿真结果表明,与传统的EKF和UKF算法比较,改进的滤波方法可以解决传统模型滤波器适应性差的问题,并提高系统的导航精度。 相似文献
377.
378.
多自主翼伞系统建模及其集结控制 总被引:1,自引:1,他引:0
当前对翼伞系统的研究主要集中在单个翼伞,但实际空投中一般需要使用多个翼伞,才能完成大量物资、装备的空投补给任务,而多个翼伞同时空投时,将会出现翼伞需要集结、相互间需要避免碰撞等在单翼伞空投时不存在的问题。现有的单翼伞系统已能通过GPS/惯导系统及其他板载传感器实现自主飞行,针对多个自主翼伞的空投任务设计算法,以控制下降翼伞之间的相互运动,实现多翼伞系统的集结和避碰。首先以质点模型为起点,通过引入新的独立变量,并将翼伞运动转换至风固定坐标系,使得单个翼伞质点模型降维为非线性降阶模型,进而得到多自主翼伞模型,在此基础上提出了一种集结控制算法,利用每个翼伞自身的状态信息和相邻翼伞的状态信息,采用势场法使得多翼伞实现集结并避免碰撞,最后一致地降落至地面。仿真结果表明多个自主翼伞实现了集结,减小了翼伞的着陆散布,降低了翼伞之间的碰撞风险,验证了该方法的有效性,可以为进一步研究多自主翼伞协同控制提供理论参考。 相似文献
379.
针对目前数字波束形成网络幅相一致性测试系统中扩频码受限于正交码的问题,提出了一种基于非正交码的数字波束形成网络幅相测试方法。基于非正交码的幅相测试精度受多址干扰影响,提出了使用解相关算法提高幅相测试精度的方法,该方法以噪声略有增加为代价消除了多址干扰。理论分析给出了幅相测试的理论下界,并分析了系统误差、通道间耦合对幅相测试精度的影响。仿真结果显示,当采用非正交码时,测试设备不使用解相关算法无法达到预设的精度要求;使用解相关算法后,基于非正交码的幅相测试可以达到理论下界,在带内信噪比为10dB条件下,幅相测试精度为±01dB/1°,可以满足实际系统需求。 相似文献
380.