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71.
为进一步提高目标跟踪精度,提出了一种新的平方根高斯核积分滤波算法(SGKQF)。选取比例因子重构高斯-厄米特积分点,利用高斯核构造的线性方程组计算相应权重,从而建立单变量高斯核积分规则;采用张量积方法将其扩展到多变量积分规则,以实现对多维积分的数值近似;将其引入非线性高斯递推滤波框架中,为增强算法的稳定性,在滤波过程中使用协方差的平方根形式,得到SGKQF算法。将所提算法应用于纯方位目标跟踪系统中,仿真结果表明,在选取合适高斯核带宽的条件下,相对于传统GHQF算法,SGKQF对目标位置和速度估计的精度分别提高了8.7%和11.8%,可获得更高的滤波估计精度。 相似文献
72.
过往对巨子型有控结构体系抗震性能的研究往往使用层间位移角作为性能指标,这对具有很多冗余构件的复杂结构体系来说是不够的。本文对此进行改进,将层间位移角与结构失效路径相结合,提出了结构抗震性态这一概念,用以描述结构在遭受地震破坏时的状态。最后建立了巨子有控结构体系三维有限元模型,利用本文提出的方法进行了抗震性态研究,从不同尺度分析了结构的破坏过程,其结果可为结构的抗震设计提供更加合理的建议。 相似文献
73.
全球导航卫星系统(GNSS)测速算法认为多普勒测量值为接收机与GNSS卫星的相对运动速度在视线方向上的投影,未考虑光行时的影响,存在一个微小的系统性偏差,测速精度不高,限制了其在精密测速领域中的应用。在传统的GNSS测速算法基础上,给出了一至三阶的积分多普勒插值算法,用瞬时多普勒替代了平均多普勒,对于低轨道地球卫星(LEO)用户,使用二阶插值积分多普勒的测速精度较使用平均多普勒的测速精度提升了三个数量级;另一方面考虑了光行时的影响,修正了因收发时刻不一致引入的多普勒偏差,并分别给出了地球惯性坐标系(ECI)和地球固连坐标系(ECEF)下的修正算法,实验结果表明,光行时修正算法降低了系统性偏差,三维速度误差的均方根(RMS)降低至3.3 mm·s-1,能够满足高精度测速的应用需求。 相似文献
74.
京津冀地区持续雾霾现象,严重影响了区域城市生态环境。为充分发挥遥感和地理信息系统技术在环境工程评估中的应用优势,彻底解决传统监察手段被动、滞后、覆盖面不足的问题,对环境工程的评估及有效违法查处起到切实的支撑作用,以水泥厂为例,研究建设初期定位及违法识别的方法。详细分析了水泥厂的建设特点、监测业务遥感需求,建立了水泥厂的解译标志,研究了违法开工监测的技术流程和识别定位的方法,并在京津冀地区普查的基础上,开展了应用示范研究,同时进行举例验证说明。本文利用遥感手段针对水泥厂这种固定项目进行开工解译识别,力争在项目启动初期就能有效识别各种违规行为,能够将遥感的能力及效益发挥至最大化,切实将不法行为消灭于萌芽状态。 相似文献
75.
对图的空间理论(尤其是圈空间)进行了总结: 介绍了目前在这个方面的重要理论, 结果和方法. 与经典的组合矩阵等方法不同的是, 本文侧重于介绍各种数域上的有限空间理论和方法对于图的组合结构的作用和影响. 相似文献
76.
伴随着经济水平的不断提升以及我国城市化进程的加快,城市的发展速度急速增加,城市中人口的数量也呈现出了几何式的增长,城市交通日渐拥挤,而地铁的出现很好的缓解了城市交通拥挤的情况。而环网供电技术的使用是整个地铁供电系统安全和稳定的保障,更是地铁正常运行的基础。基于此,该文主要对环网供电技术地铁供电中的应用进行了探讨。 相似文献
77.
随着城市人口数量的急剧增加,城市变的日益拥挤,而地铁的使用很好的缓解了交通的压力。地铁车站中的用电设备众多,而低压配电设备又极其复杂,对于低压配电系统的设计将会直接关系到整个地铁车站供电的可靠性和安全性。积极地进行配电方案的优化,节约能源,减少资金的投入,提升系统的维修操作性都有着极其重要的作用。基于此,该文主要针对地铁低压配电系统供电的可靠性进行了探讨。 相似文献
78.
2019年1~4月,采用样线法对江西省鄱阳湖区、5大水系和城镇郊区输电线路电线和铁塔上的鸟类多样性进行了调查,共记录鸟类4目19科29种.国家II级重点保护鸟类1种.遇见频率较高的鸟类有7种.居留型方面,留鸟占绝对优势(20种,占68.97%),区系方面以东洋界(13种,占44.83%)为主.鄱阳湖区的鸟类多样性指数(3.322)最高,城镇郊区(2.912)最低,这与输电线路上常见鸟类生境偏好有关.研究结果表明:偏爱在输电线路电线上筑巢的鸟类如东方白鹳(Ciconia boyciana)、黑领椋鸟(Gracupica nigricollis)等大中型鸟类的筑巢材料、粪便、展翅等均可能引起线路跳闸,其他一些集大群鸟类如金翅雀(Chloris sinica)等也对线路安全有一定的威胁. 相似文献
79.
针对目标跟踪中运动模型不精确和测量异常导致的传统滤波算法精度下降问题,提出了一种鲁棒平方根连续-离散自适应最大相关熵容积卡尔曼滤波(RSRCD-AMCCKF)算法。在目标跟踪问题中采用了精度更高的连续-离散时间模型,提高了目标跟踪的解算精度;将加权最小二乘方法与传统最大相关熵准则相结合,得到改进的相关熵代价权函数,之后引入连续-离散时间滤波框架,提高了滤波算法在测量异常情况下的鲁棒性;以高斯核函数作为相关熵的调整因子,依据不同测量环境选择自适应因子,进而对观测噪声的协方差矩阵进行调整。仿真结果表明:与传统算法相比,当测量噪声为高斯噪声时,RSRCD-AMCCKF算法对目标位置和速度估计的精度分别提高了38.4%和27.3%;当测量噪声为非高斯噪声时,RSRCD-AMCCKF算法对目标位置和速度估计的精度分别提高了23.5%和23.9%;当测量值发生突变时,RSRCD-AMCCKF算法对目标位置和速度估计的精度分别提高了12.6%和7.1%。RSRCD-AMCCKF算法在各类测量条件下都具有更高的精度和鲁棒性,更接近目标跟踪的克拉美罗下界,能够较好地实现滤波精度和抗异常测量的统一。 相似文献
80.