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交互式多模型IMM被认为是对混合系统估计的一种性价比最好的算法之一。由于真实模式序列未知,由IMM得到的误差协方差矩阵通常与真实值不相等。在假设条件下,分析了一种新的对真实误差协方差的估计方法,并且通过Monte-Carlo仿真用真实误差协方差矩阵的平均值来评估IMM的性能. 相似文献
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基于多模型方法的自适应卡尔曼滤波 总被引:2,自引:0,他引:2
针对一类观测噪声统计特性未知的离散时间系统设计一种多模型自适应卡尔曼滤波器。基于多个不同的固定观测噪声协方差阵建立多个固定模型卡尔曼滤波器,将多个固定模型卡尔曼滤波器和一个常规自适应卡尔曼滤波器共同组成多模型自适应卡尔曼滤波器。针对每一个滤波器建立一个基于输出误差的指标切换函数,每一个采样时刻将指标切换函数取得最小值的滤波器的状态估计值切换为系统的当前状态估计值。仿真结果表明,与常规的自适应滤波器相比,此方法可以极大地改善滤波器的滤波效果。 相似文献
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基于"当前"统计模型的交互式多模型算法 总被引:6,自引:0,他引:6
提出了一种基于"当前"统计模型的交互式多模型算法。在交互式多模型算法框架内,计算"当前"统计模型的概率,自适应地调整"当前"统计模型中目标加速度,使其能够反映目标的机动特性,充分发挥了"当前"统计模型和交互式多模型算法的优点,扩大了"当前"统计模型的应用范围,提高了"当前"统计模型的自适应性。Monte Carlo仿真结果表明了该算法的有效性。 相似文献
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基于交互式多模型的VR系统头部运动预测算法与仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
虚拟现实系统中的视觉延迟会严重破坏其沉浸感,是导致仿真病的重要原因之一.针对此问题,栽分析头部运动特点基础上,采用常速模型和"当前"统计模型构成的模型集合描述头部运动,建立了交互式多模型预测滤波器对头部位置进行预测,并对预测效果进行了仿真验证.仿真结果表明,相比以往采用单一、固定模型描述头部运动的预测器,该预测器提高了头部位置预测精度,从而更加有效地补偿了VR系统中的视觉延迟. 相似文献
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针对机动目标跟踪问题,提出了一种变结构交互式多模型滤波和平滑算法。首先,对多模型滤波和平滑问题进行了简单描述,并给出了前向交互式多模型滤波和后向交互式多模型平滑的数学模型;然后,建立了变结构交互式多模型算法的精确模型,模型子集之间并行独立运行,通过选取概率最高的模型子集的状态估计作为最终的估计结果;最后,对变结构交互式多模型算法的滤波数据进行平滑处理,得到了变结构交互式多模型滤波和平滑算法。所提算法将前向滤波和后向平滑相结合,提高了目标跟踪精度。仿真结果表明,变结构交互式多模型滤波和平滑算法的跟踪效果优于其他方法。 相似文献
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针对基于Unscented卡尔曼滤波(UKF)的神经网络训练学习方法存在的计算量大,实时性差的问题,提出了一种基于Kalman/UKF组合滤波原理的神经网络学习方法,该方法综合了Kalman滤波对线性系统和UKF对非线性系统的最优估计的优势,在保证神经网络权值估计精度的同时,有效降低了神经网络权值学习的计算量,提高了神经网络训练的实时性。最后将该利用方法训练的神经网络应用于惯性导航系统的非线性初始对准过程中,并进行了仿真研究。仿真结果表明利用提出的算法训练的神经网络与基于UKF训练的神经网络具有相同的对准精度和实时性,而提出的算法的有效降低了神经网络训练的计算量,提高了训练的运行效率,是解决惯性导航系统初始对准的一种有效和实用的方法。 相似文献
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利用交互式多模型的带宽自适应调整特性实现了高动态与静态环境下通用的GPS信号载波跟踪算法。仿真结果表明,该算法在保证满足高动态GPS信号载波跟踪要求的前提下,降低了静态时的频率跟踪误差,避免了不同动态环境下多个载波跟踪算法及切换方案的设计。 相似文献