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481.
主要研究了未知动态环境中多移动机器人利用环境信息交互完成协作定位的问题.考虑移动机器人自身运行状态对协作定位的影响,提出基于自主运动状态估计的协作定位周期自适应选择算法.为避免机器人相互直接观测需要配备特定标识的局限,并充分利用处于同一场景中多机器人观测信息的可交互性,论文提出基于MbICP算法的多机器人观测信息交互方法,同时利用扩展Kalman滤波实现多机器人变速运行中的协作定位.通过应用于Pioneer3-DX机器人平台所获得的协作定位实验结果及数据分析,验证了所提方法的有效性和实用性.  相似文献   
482.
MIMO雷达作为一种新型的雷达体制,其成像兼具实时性和高分辨率的特点,为了充分发挥MIMO雷达在成像方面的优势,提出一种高分辨率的MIMO雷达成像算法.首先将MIMO雷达成像过程分为距离向脉冲压缩和方位向聚焦成像两个过程,采用多波形自适应脉冲压缩技术(MAPC)实现距离向脉冲压缩和发射波形分离,然后在MIMO雷达虚拟阵列端利用超分辨率空间谱估计方法(RISR)进行方位向聚焦成像,得到了观测区域的距离—角度二维高分辨率的成像结果.理论分析表明,与已有的MIMO雷达自适应成像算法相比,所提方法降低了算法复杂度,提高了运算效率.仿真实验验证了所提MIMO雷达成像算法的有效性与优越性.  相似文献   
483.
在提出施工企业安全绩效评价指标体系的基础上,运用灰色关联投影法对企业安全绩效进行评价。为避免指标的相对重要程度因人为赋权的主观性影响和指标权重分配的均衡化以及指标之间因量纲不同而对权重的影响,采取了变异系数法来对各指标确定权重。之后针对实地考察的施工企业进行实证分析,运用比较安全学的思想对安全绩效进行纵向对比,依据评价体系灰色关联度大小来判断施工企业安全绩效的水平高低。进而诊断出各企业安全绩效的优劣,为同类型的企业实际开展安全绩效评价提供指导性的方向和建议。  相似文献   
484.
水灰比、堆积密实度和比表面积是充填体强度的重要影响因素,但有关各因素对强度影响显著性的研究较少,为此通过3因素5水平正交试验,分别对龄期为3 d,7 d和28 d的试块开展单轴抗压强度试验.对试验结果进行方差分析,获得不同龄期各因素F统计值比(水灰比:堆积密实度:比表面积):3d为698.404:26.148:0.91...  相似文献   
485.
对称熵损失下两个指数总体均值的序约束估计   总被引:3,自引:0,他引:3  
在对称熵损失下, 讨论了样本容量相等时, 两个指数总体均值λi(i=1,2)的约束极大似然估计i的险, 其中约束为λ1≤λ2. 证明了λ1与λ2具有比经典极大似然估计X1与X2 更小的风险, 并给出了当λ21→∞和n→∞时,λi对Xi(i=1,2)渐近功效e(λi,Xi)的值.  相似文献   
486.
Linex损失下Rayleigh分布参数倒数的Bayes估计   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
在Linex损失函数L(θ,δ)=ec(δ-θ)-c(δ-θ)-1,c>0下,给出Rayleigh分布的尺度参数倒数的唯一Bayes估计δB(X)=-1/clnE(e-cθ│X)=(n α)/cln(1 c/(λ T)),多层Byaes估计δ∧B(X)=-1/cln,和容许性估计的一般形式Sln(1 c/(d T)).  相似文献   
487.
Linex损失下Pareto分布参数的Bayes估计   总被引:1,自引:0,他引:1  
该文讨论了在Linex非对称损失函数下Pareto分布参数的Bayes估计及多层Bayes估计,并证明了相应的估计是可容许的.  相似文献   
488.
首先讨论了故障诊断系统的主要任务及其不同的分类方法,接着对几类典型智能故障诊断方法的原理、特点、诊断内容、诊断过程作了分析和比较。由于在实际应用中一种单纯的故障诊断方法往往得不到理想的诊断效果,因此重点讨论了几种重要的综合智能故障诊断方法。最后对智能故障诊断方法的应用做了简要介绍并对智能故障诊断方法的进一步发展做出思考。  相似文献   
489.
基于实时视频图像序列的运动矢量分布特性,本文提出了一种新型的混合模式运动估计搜索(MPS)策略。该算法根据给定的搜索距确定相应的搜索模式,使用中途停止技术快速的给出运动矢量。相比现有各种搜索算法,MPS搜索策略能够同时满足图像序列中的高速运动与慢速运动的搜索。仿真试验表明,本文搜索策略不仅在搜索速度上比现有MPEG-4校验模型的DS算法更加快速,并且具有更小的运动补偿误差以及更加真实的运动矢量场。  相似文献   
490.
首先给出分块奇异模型的一种新的导出模型,得出其M2X1β的BLU估计;讨论分块模型与几个导出模型的BLU估计之间的关系,给出这几个分块导出模型的M2X1β的BLU估计相等的充要条件.  相似文献   
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