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针对带有未知统计特性噪声的非线性系统,提出了一种新型的自适应滤波器——自适应高斯—厄米特滤波器(AGHF),其过程是通过将Sage Husa噪声估计器推广到非线性系统,得到更为一般的噪声估计的递推形式,它与高斯—厄米特滤波器(GHF) 相融合,得到适用于带有未知统计特性噪声的非线性系统的高精度自适应滤波器.仿真结果表明,当非线性系统存在一类未知统计特性噪声(系统噪声或测量噪声)时,与扩展卡尔曼滤波器(EKF)、GHF和自适应扩展卡尔曼滤波器(AEKF)相比,AGHF滤波器可显著提高对噪声统计特性和系统状态的估计精度. 相似文献
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鉴于有限元法(finite element method, FEM)在求解中高频段天线结构振动噪声问题中的局限性,引入统计能量分析(statistical energy analysis, SEA)方法进行天线结构全频段的噪声分析:以卫星天线反射面为研究对象建立统计能量模型;将声振响应分析结果与卫星天线噪声试验结果进行对比,发现当内损耗因子≤1.0%时,二者吻合良好,0.5%是最佳内损耗因子。以上验证了统计能量分析方法可有效应用于卫星天线结构预示,并可作为卫星型号研制过程中天线结构动力学分析的有益补充。 相似文献