《基于测量方差时变的改进强跟踪滤波算法》PDF+DOC

📙 相关资料

1. 《测量方差自学习加权下的多传感器数据融合算法》PDF+DOC 分析了测量方差预先设定对于多传感器融合算法中加权系数分配和状态估计的不利影响， 提出了一种测量方差自学习的多传感器加权和滤波算法。该滤波算法能够充分利用传感器每次量测带来新的信息进一步优化测量方差， 同时依据优化后测量方差合理地分配权系数和改进状态估计， 提高了对状态估计的精度。最后通过仿真计算验证......
2. 《具有形状信息的多传感器群目标跟踪算法》PDF+DOC 针对多传感器环境下具有形状信息的扩展/群目标跟踪问题，提出了两种融合算法，即高斯逆韦氏并行PHD滤波算法和高斯逆韦氏序贯PHD滤波算法。新算法分别结合并行滤波和序贯滤波算法思想，能够对扩展/群目标的质心状态进行跟踪，对形状进行有效估计。高斯逆韦氏并行PHD滤波算法将各个传感器产生的量测集合并到一个量......
3. 《带有乘性噪声的多传感器强跟踪融合算法》PDF+DOC 为解决加性噪声模型无法准确刻画实际观测模型的问题，采用带有乘性噪声系统模型进行建模。在实际系统中，由于多传感器网络的应用使得传统乘性噪声的滤波算法已无法满足实际需求，该文分别提出带有乘性噪声的有反馈分布式和序贯式多传感器强跟踪滤波融合方法，以有效解决复杂环境下的非线性系统最优状态估计问题。计算机仿真......
4. 《基于改进强跟踪滤波器的发动机自适应模型》PDF+DOC 针对发动机机载非线性实时性能模型，着重考虑实际工程应用，研究了真实工况下性能蜕化导致的基准模型与真实发动机的工作状态参数不匹配的问题。基于UKF(Unscented Kalman Filter)方法以及自适应强跟踪UKF方法，由机载传感器可测参数估计出传感器不可测的健康参数等信息，对Simulink......
5. 《动态加权和测量方差时变的多传感器融合算法》PDF+DOC 在基于卡尔曼滤波及其一些改进算法中，由于测量方差预先设定，从而导致滤波发散和信息资源的浪费，为此提出了一种动态加权下测量方差时变的多传感器融合算法。该算法依据各传感器当前时刻的滤波精度合理地分配权值，同时测量方差的时变特性使得每次测量信息得到充分的利用。仿真结果表明该算法显著地提高了对机动目标的跟踪......
6. 《多传感器顺序粒子滤波算法》PDF+DOC 粒子滤波是一种基于MonteCarlo仿真的最优回归贝叶斯滤波算法.这种方法不受线性化误差和高斯噪声假定的限制，适用于任何状态转换或测量模型，因此能够很好地解决非线性、非高斯环境下系统的状态估计问题.为了能够有效地解决非线性、非高斯环境中的集中式多传感器状态估计问题，本文研究了多传感器顺序粒子滤波算......
7. 《基于强跟踪滤波和反馈综合的多传感器分布式航迹融合(英文)》PDF+DOC 研究基于强跟踪滤波和反馈综合相结合的多传感器分布式航迹融合算法.首先，以反馈前后形成的跟踪门的交集构造有效跟踪门.然后，将强跟踪卡尔曼滤波和概率数据关联算法相结合，利用构造的有效跟踪门，提出了一种新的多传感器分布式航迹融合算法.最后，对原有算法和所提算法进行了仿真研究。...
8. 《基于多传感器信息融合的变压器故障检测与诊断》PDF+DOC 基于多传感器强跟踪滤波器理论，给出了一种变压器绕组故障实时检测与诊断的方法。该方法将多传感器信息融合与强跟踪滤波器理论相结合，状态估计与参数辨识相集成。计算机仿真表明，在故障发生时它不仅能快速的诊断，还具有较高的参数估计精度和很强的鲁棒性。...
9. 《自适应网格处理技术在传感器管理中的应用》PDF+DOC 传感器管理作为数据融合系统的反馈环节，其重要性不言而喻。传感器管理的范围和内容较为广泛，文章借助自适应网格处理技术在解决时变模式集合很大的系统时的有效性对传感器管理中的策略控制进行了初步探讨，提出一种基于自适应网格的控制策略，通过仿真证明了策略的有效性。...
10. 《基于粒子滤波的传感器故障检测》PDF+DOC 随着信息时代的到来，在现代自动化测控系统中，传感器因其可以辅助控制，使设备工作在正常状态而具有重要影响。针对实际系统中的非线性特点，本文采用粒子滤波算法对三种常见传感器故障：恒偏差、恒增益以及卡死故障进行故障检测，仿真结果验证了该方法的有效性。...