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1.
对于带未知模型参数和噪声统计的多传感器系统,通过系统辨识方法,能够获得模型参数和噪声统计的在线估值,然后把它们代入到基于信息矩阵的最优集中式融合滤波器,得到自校正集中式融合Kalman滤波器。应用动态误差系统分析(DESA)方法,证明了自校正集中式融合Kalman滤波器收敛于最优集中式融合Kalman滤波器,因此它有渐近全局最优性。应用于信号处理的仿真例子说明了其有效性。  相似文献   
2.
广义系统多传感器分布式融合降阶Kalman滤波器   总被引:6,自引:0,他引:6  
对于带多传感器的广义线性离散随机系统,应用奇异值分解,将其变换为等价的两个降阶多传感器子系统,提出了基于变换后的状态融合器构造原始状态融合器的新的融合方法。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权融合准则下,分别提出了三种最优加权融合降阶广义Kalman滤波器。可统一处理融合滤波、平滑和预报问题。可减少计算负担和改善局部滤波精度。证明了三种融合器和局部估值器之间的精度关系。为了计算最优加权。提出了局部滤波误差协方差阵的计算公式。一个Monte Carlo仿真例子说明了其有效性。  相似文献   
3.
对于带自回归滑动平均(ARMA)有色观测噪声的多传感器广义离散随机线性系统,应用奇异值分解,提出了广义系统多传感器信息融合状态滤波问题.基于Kalman滤波方法,在线性最小方差信息融合准则下,给出了按矩阵加权融合降阶稳态广义Kalman滤波器.为了计算最优加权,提出了局部滤波误差协方差阵的计算公式.一个Monte Carlo仿真例子说明了其有效性.  相似文献   
4.
对于带多传感器的广义线性离散随机系统,应用奇异值分解,并通过对观测方程的状态变换,将带有色观测噪声的系统变换为等价的带相关噪声的两个降阶多传感器子系统.应用Kalman滤波方法,在线性最小方差按块对角阵加权融合准则下,提出了按矩阵加权融合降阶广义Kalman滤波器,可减少计算负担和改善局部滤波精度.为了计算最优加权,给出了局部滤波误差协方差阵的计算公式,证明了融合器和局部滤波器之间的精度关系.一个Monte Carlo仿真例子说明了其有效性.  相似文献   
5.
如何提高大学生实践动手能力,是应用型本科院校计算机等相关专业急需解决的一个现实问题.提出应用型本科院校计算机类课程教学中引入项目驱动教学模式,研究提高应用型本科院校学生实践动手能力的有效措施,使应用型本科高校培养的学生能更好地适应社会的需求,实现对计算机等相关专业的人才培养目标.  相似文献   
6.
介绍了算法分析与设计课程中0-1背包问题的动态规划算法,给出了最优值所满足的递推关系式,分析了最优值的自底向上计算方式,给出了最优解的构造方法.利用该算法解决了2个实际问题,通过这2个问题的求解,有助于学生举一反三,启发学生思维,以学致用,提高问题求解能力.以解决实际问题为导向的教学方法激发了学生的学习兴趣,营造了生动活泼的课堂氛围,提高了教学效果.  相似文献   
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