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为了在低运算量下提高均匀圆阵中二维测角的精度,提出一种基于圆阵模式空间和多重旋转不变子空间算法的二维波达方向估计算法。首先利用模式空间算法将均匀圆阵等效为虚拟均匀线阵,并利用贝塞尔函数的递推性质推导此种情况下阵列的旋转不变特性。然后根据虚拟线阵的结构提出一种简便有效的子阵划分办法,在此基础上得出阵列的多重旋转不变方程,并利用多重最小二乘准则得出其完备解,从而完成对信号二维到达角的估计,仿真实验验证了算法的有效性。 相似文献
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针对标准UPF算法存在的计算量大、实时性差的问题,设计了一种利用KLD采样在线实时改变粒子个数的自适应UPF算法.该算法的核心思想是利用KLD采样原理,根据预测粒子在状态空间中的分布情况来在线实时的确定下一次滤波迭代所需的粒子个数,减少对滤波算法没有帮助的粒子,仅保留保证滤波估计精度所需的最少粒子个数,从而有效减小算法的运算量,提高算法的实时处理能力.最后,将自适应UPF算法与粒子滤波、标准UPF算法进行了仿真比较,仿真结果表明在保持高精度估计能力的同时,自适应UPF算法比标准UPF算法具有更好的实时性,是解决非线性非高斯系统状态估计问题的一种有效方法. 相似文献
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15.
崔庆安 《系统工程理论与实践》2012,32(10):2143-2153
针对多极值质量特性的全局性建模和参数优化问题, 为降低实验设计样本量, 提高模型预测性能, 提出一种全局式序贯性设计方法. 首先在一定的初始实验设计方式下, 建立过程粗略的SVR模型; 而后根据模型中支持向量的分布, 在支持向量样本各维度的45度角或轴向方向同步地增加实验点, 再拟合过程新的SVR模型; 如此迭代进行, 当模型精度达到要求或样本量达到上限时终止序贯性设计. 仿真与实证研究表明, 该方法能够在可行域全局的范围内将实验点合理地分配在质量特性的多个极值附近, 避免了传统的单路径式序贯性设计只能发现单个极值的不足, 充分提高了实验效率; 与均匀空间网格设计、 拉丁超立方设计和均匀设计相比, 在样本量接近的情况下, 基于全局式序贯性设计的SVR 模型的预测均方误差至少降低了30%; 而在预测误差较为接近的情况下, 全局式序贯性设计的样本量至少降低了12%. 相似文献
16.
基于神经网络的假设检验故障诊断算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的χ2检验法通过比较先验信息与量测信息进行故障检测,当先验信息所依赖的模型出现错误时将无法进行有效的故障检测和故障隔离。提出利用神经网络的方法结合χ2检验法进行故障诊断,训练神经网络来跟踪系统模型,则正确的先验信息保存在训练好的神经网络中,系统模型输出与网络模型输出之差作为故障诊断的依据。针对INS/GPS组合导航系统进行算法仿真,该算法能够快速、准确地判断系统故障源,通过故障隔离和系统重构,使系统在故障情况下依然保持正常工作。 相似文献
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正大型猫科动物——老虎是世界上最濒危的野生动物之一。为了挽救作为地球上最濒危动物之一的西伯利亚虎(在中国称"东北虎"),在俄罗斯远东地区,科学家们正在煞费苦心地探索研究。他们一直在密切关注着一只雌性西伯利亚虎的情况,希望让这只名为"灰姑娘"的雌性幼虎最终成功回归野外。 相似文献
20.