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1.
基于平方根UKF的多传感器融合跟踪   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了提高融合算法的精度,将UKF(Unscented Kalman Filter)算法与多传感器顺序滤波融合跟踪算法相结合,提出了基于UKF的多传感器序贯融合算法.UKF算法利用非线性方程自身的传播,估计系统状态,避免了对非线性方程线性化的过程.顺序滤波融合算法用同一时刻的量测依次更新状态,计算复杂性低.仿真结果表明,UKF顺序滤波融合跟踪算法比传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法有更高的跟踪性能,是一种有效的非线性融合算法.  相似文献   
2.
针对标准全变分模型用梯度检测边缘易受噪音干扰产生"阶梯"效应和在处理纹理丰富的图像时易丢失细节纹理信息的缺点,提出了一种基于分形维数的全变分模型,该模型可利用图像局部分形维数来检测边缘,能够准确识别真实边缘、剔除假性边缘,从而抑制"阶梯"效应,可保护纹理丰富的图像的纹理细节信息。平滑后的图像显示出改进方法能有效去除噪声并减弱"阶梯"效应,获得较高峰值的信噪比。  相似文献   
3.
为了提高扩展新息滤波的精度,将体积积分方法和新息滤波相结合,提出了体积积分新息滤波算法。新算法采用三阶球半径体积规则和高斯-拉盖尔积分规则选择积分点,估计新息滤波的新息状态和新息矩阵,不需要计算非线性函数的雅克比矩阵。实验结果表明,与扩展新息滤波和体积新息滤波相比,新算法提高了非线性系统的估计精度。  相似文献   
4.
利用调和Arnoldi算法的一种等价形式,用较少的运算量将大规模矩阵特征值问题转化成一个小型的标准特征值问题来求解调和Ritz对。针对调和Arnoldi算法中调和Ritz值收敛而相应的调和Ritz向量往往不收敛的情况,保持调和Ritz值不变,结合精化Arnoldi算法的思想给出了一种在位移Krylov子空间上对调和Ritz向量进行精化求解的精化变形算法,以寻求使残量范数达到极小的近似特征向量。理论分析和数值实验表明这种精化变形算法的可行性、有效性以及更快的收敛速度,利用此算法可以更快求解满足精度要求的大规模矩阵的特征值和特征向量。同时,将这种算法应用于图像K-L变换的协方差矩阵的特征值和特征向量的求解,克服了K-L变换中由于图像矩阵过大而求解过程困难的问题,选取前若干个较大的特征值所对应的特征向量构成变换矩阵进行K-L变换来压缩图像,能直接应用于实时的图像压缩,较对图像分块在每个小块上进行K-L变换的方法更有效。  相似文献   
5.
利用直线方法及正则化技术,研究了一类非线性抛物型方程参数识别反问题.该方法首先利用直线方法得到正问题高精度的数值解,在此基础上,借助正则化技术及算子识别摄动法,得到了此类反问题的正则迭代算法.数值模拟表明该算法具有计算精度高、稳定性好的优点,是一种实用有效的数值求解方法.  相似文献   
6.
迭代无迹Kalman粒子滤波的建议分布   总被引:3,自引:0,他引:3  
对非线性非Gauss系统,粒子滤波是一种有效的状态估计方法。粒子滤波的关键是建议分布的选择,好的建议分布会改进粒子贫化和样本耗尽等粒子滤波存在的普遍问题。该文用迭代无迹Kalman滤波产生粒子滤波的建议分布,提出了一种新的粒子滤波算法——迭代无迹Kalman粒子滤波。给出的建议分布将最新的观测融入样本过程并修正该过程,从而改进了滤波性能。数值模拟结果表明,提出的算法与常用的无迹粒子滤波、扩展Kalman粒子滤波相比,具有数值稳定、估计结果精确的优点。  相似文献   
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