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研究了分布式采样线性系统的最优信息融合问题。其中,传感器信息通过无线网络发送到中心单元,每个传感器的测量值受随机时延甚至丢包的影响,最优传感器融合设计为一个带有缓冲测量值的时变卡尔曼滤波器。进行了算例仿真与分析,表明了融合估计器的有效性。 相似文献
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噪声载荷作用下薄壁壳体的振动应力响应分析是声疲劳研究的重要任务之一。首先利用声学分析软件SYSNOISE 5.6提供的流固耦合分析功能,计算了噪声激励下航空薄壁壳体的频域动态复位移响应,再将频域复位移响应导入ANSYS 10.0并经傅立叶变换转换为时域位移数据,最后基于时域位移响应在ANSYS10.0中计算出声激励环境下薄壁壳体的振动应力响应。 相似文献
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研究了具有随机丢包的网络化分布式一致性估计问题。丢包现象存在于各节点间局部状态估计值的传输过程中,引入一组服从Bernoulli分布的随机变量来描述。当发生丢包时,以融合节点前一时刻融合估计值的一步预测值进行补偿。建立了以估计器增益为决策变量,以所有传感器有限时域下状态融合估计误差和为代价函数的优化问题。在给定一致性权重下,通过最小化代价函数的上界得到了一组次优的估计器增益,并给出了融合估计器渐进稳定的充分条件。最后,通过算例仿真验证了算法的有效性。 相似文献
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