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一种总体最小二乘算法及在Volterra滤波器中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
针对输入输出观测数据均含有噪声的滤波问题,提出了一种鲁棒的总体最小二乘自适应算法.该算法利用滤波器的增广权向量的瑞利商为损失函数,导出了其自适应迭代公式,并利用随机离散学习规律对权向量模的分析进行算法梯度修正,提高了算法的噪声鲁棒性,而且使得算法简单,稳定性好,收敛精度高.将该算法应用于Volterra滤波器,可使滤波器在非线性系统中的信噪比达到10dB,在学习因子为0.01时,算法仍然能够保持良好的收敛性.仿真结果表明,即使在高噪声环境或使用较大学习因子的情况下,该算法的鲁棒抗噪性能和稳态收敛精度均明显高于其他总体最小二乘方法. 相似文献
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地磁匹配双等值线算法仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
地磁场数据的缓变特性导致地磁匹配等值线(Iterative Closet Contour Point,ICCP)算法存在着局限性,针对这种情况,在对地磁场数据特征量交叉特性研究的基础上,提出了适合地磁场数据的地磁匹配双等值线(Dual Iterative Closet Contour Point,DICCP)算法,建立了算法的模型,并对算法的粗匹配和精匹配过程进行了仿真研究,仿真结果证实了算法的有效性,特别是在降低对INS精度要求时,能够得到比ICCP算法更高的匹配精度. 相似文献
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为了从带有噪声的输出信号中恢复出输入信号,研究了多输入多输出(MIMO)Volterra滤波均衡器的设计问题,并给出了具体的设计步骤.讨论了当使用p阶逼近Volterra滤波均衡器代替无限阶Volterra滤波均衡器时的收敛性及误差界.引进了MIMO
Volterra滤波器局部l2稳定性的概念,利用多维z变换,给出了p阶逆的计算公式,然后研究了Volterra滤波均衡器的设计算法,并讨论了它的收敛性及误差界.仿真结果表明,所提方法不仅可以直接应用到多输入多输出系统,而且还可应用到阵列信号处理及无线通信系统中. 相似文献
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多无人机对动态目标的围捕是无人机集群作战中的重要问题.针对面向动态目标的集群围捕问题,通过分析基于MADDPG算法的围捕机制的不足,借鉴Google机器翻译团队使用的注意力机制,将注意力机制引入围捕过程,设计基于注意力机制的协同围捕策略,构建了相应的围捕算法.基于AC框架对MAD-DPG进行改进,首先,在Critic网络加入Attention模块,依据不同注意力权重对所有围捕无人机进行信息处理;然后,在Actor网络加入Attention模块,促使其他无人机进行协同围捕.仿真实验表明,Att-MAD-DPG算法较MADDPG算法的训练稳定性提高8.9%,任务完成耗时减少19.12%,经学习后的围捕无人机通过协作配合使集群涌现出更具智能化围捕行为. 相似文献
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近年来,城市环境中小型无人机越来越多,然而传统的航路规划算法通常将威胁简化,并不能很好地解决无人机在城市环境的航路规划问题。因此引入"元胞"定义飞行区间,对"数字元胞地图"以及"航路罚函数"进行定义,并利用蚁群算法进行航路规划,使其可以对任意不规则威胁进行规避。仿真对比实验表明,所提的基于元胞蚁群的算法可以在不对障碍模型进行简化的情况下进行合理规避,为无人机在城市环境中规划出一条安全可飞的航路。 相似文献
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为了降低无人机航路规划的运算量,减少规划时间,确保算法对于任意形状威胁区域和地形的适应性以及所规划航路的准确性,提出了一种新颖的LA-Star算法用于无人机航路规划。首先把威胁区域和禁飞区域简化为圆形,利用Laguerre图算法进行航路预规划,在此基础上简化二次规划空间的范围,之后恢复威胁区域和禁飞区域的真实形状,在简化后的规划空间内使用改进A Star算法实施二次航路规划,最后对生成的航路进行自优化处理。仿真结果证明了LA-Star算法满足航路规划的实时性和准确性要求。 相似文献
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基于多重预设广义频率响应函数模型的故障诊断方法 总被引:9,自引:0,他引:9
为了避免在基于非线性谱分析的故障诊断中估计被分析系统当前的广义频率响应函数(GFRF),提出了一种基于多重预设GFRF模型的故障诊断方法。该方法使用不同的预设GFRF模型来表征系统的各种工作模态,并根据各预设模型与系统当前状态的匹配程度来判定系统故障,应用这一方法对实际的车辆减震弹簧的故障进行了诊断,测试结果表明,该方法对于工程应用是可行的,且该方法能避免在线估计GFRF,具有在线计量小、便于用微处理器实现的优点。 相似文献