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针对传统多智能体轨迹估计算法信息交换量大,计算量随群规模指数增长,可扩展性差等诸多不足,提出了一种基于超松弛迭代(SOR)的分布式多智能体轨迹估计算法,通过将最大似然(ML)准则下的轨迹估计转化为两级线性优化问题,并综合利用分布式超松弛迭代(Distributed SOR)和标记初始化方法,加快求解速度并简化信息交换流程,最终实现了多智能体位姿轨迹优化和协作定位。实验表明,所提的分布式方法能达到集中式算法的精度水平,在49个智能体规模条件下,位置估计误差小于0.15 m,姿态估计误差小于0.03°,且数据交换量仅到现有主流分布式方法DDF-SAM的0.06%,能很好用于大规模集群的场景。 相似文献
997.
《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2020,65(7):1772-1780
Doppler frequency estimation with high accuracy is very important for precise orbit determination and scientific studies in deep space exploration. In this paper, we propose a new method which implements cross correlation of only received signals from one single station to estimate Doppler frequency. The algorithm is relatively simple and it can achieve high accuracy even when signal to noise ratio (SNR) is very low. Moreover, the accuracy can be further improved by implementing frequency compensation, especially when the frequency dynamic range is high. Simulations were performed and results proved the validity of this method. X-band observations on MEX (Mars Express) and Juno were performed by a 13 m telescope of Wuhan University, which was equipped by two back ends, i.e. CDAS (Chinese Data Acquisition System) and RSR (Radio Science Receiver). Raw data recorded by the CDAS were processed by using the proposed method, and the estimated frequencies were in good agreement with the real time frequency estimation values by the RSR. What’s more, the accuracy by using cross correlation was higher than the one of RSR. 相似文献
998.
Track association of multi-target has been recognized as one of the key technologies in distributed multiple-sensor data fusion system,and its accuracy directly impacts on the performance of the whole tracking system.A multi-sensor data association is proposed based on aftinity propagation(AP)algorithm.The proposed method needs an initial similarity,a distance between any two points,as a parameter,therefore,the similarity matrix is calculated by track position,velocity and azimuth of track data.The approach can automatically obtain the optimal classification of uncertain target based on clustering validity index.Furthermore,the same kind of data are fused based on the variance of measured data and the fusion result can be taken as a new measured data of the target.Finally,the measured data are classified to a certain target based on the nearest neighbor ideas and its characteristics,then filtering and target tracking are conducted.The experimental results show that the proposed method can effectively achieve multi-sensor and multi-target track association. 相似文献
999.
在点对点体系结构的分布式虚拟环境系统中,由于客户机节点的计算能力和带宽的异构性,以及发生在客户机程序之间交互信息量的不同,会导致一些客户机出现负载饱和。一台客户机的负载饱和不仅影响本机程序的运行,也会对周围其他的客户机的运行产生影响,这限制了分布式虚拟环境系统的性能。研究提出了一种在点对点体系结构的分布式虚拟环境系统中避免客户机负载饱和的技术,试验结果显示了所提出的方法有效地改进了系统的性能。 相似文献
1000.
详细介绍了新产品扩散Bass模型及其各种参数估计方法.模型的参数估计是影响模型准确性的一个重要方面,不同的参数估计方法,会使模型拟含结果相差很大,本文在对以往Bass模型参数估计方法进行分析评述的基础上,介绍了一种新的模型参数估计方法一蚁群算法,通过比较分析,认为蚁群算法将是一种更好的Bass模型参数估计方法. 相似文献