不确定系统鲁棒融合Kalman滤波与反卷积 

Kalman滤波方法是处理状态估计问题的基本工具。经典Kalman滤波方法要求系统的模型参数和噪声方差是精确已知的。然而,在实际应用中,由于未建模动态和随机扰动等原因,系统模型中往往存在着不确定性,包括模型参数不确定性和噪声方差不确定性,而参数不确定性又包括范数有界参数不确定性和随机参数不确定性(乘性噪声)。此外,由于...
黑龙江大学  博士论文  2018年 下载次数(144)| 被引次数(1)

具有网络诱导复杂性的二维系统递推滤波问题研究 

二维系统的滤波问题是当今控制领域的研究热点之一,其主要目的是:基于获得的实际观测信息来设计滤波器,用以估计系统的不可测状态信号或还原被噪声干扰的真实信号。传统意义下的一维状态空间模型,其动力学行为仅沿一个方向(时间轴)变化;与之不同的是二维系统在两个维度上具有相互独立的演化过程。该动力学特征使得二维系统在图像处理、地震...
东南大学  博士论文  2018年 下载次数(58)| 被引次数()

CKF及鲁棒滤波在飞行器姿态估计中的应用研究 

飞行器姿态估计技术是航天领域的关键技术之一,由陀螺与星敏感器组成的飞行器姿态估计系统由于测姿精度高、可靠性好以及自主性强等优点得到了广泛的应用。针对该姿态估计系统,四元数由于计算简单,无三角函数的运算,同时又能避免欧拉角的奇异性问题,因此作为系统的姿态描述参数。为提高姿态估计的精度以及姿态估计系统的适应能力和鲁棒性,非...
哈尔滨工程大学  博士论文  2015年 下载次数(110)| 被引次数(6)

基于UKF的滤波算法设计分析与应用 

现代导航系统中,数据处理与信息融合技术是影响导航性能、精度、可靠性和自动化程度的主要原因,而卡尔曼滤波(Kalman filter, KF)是处理信息融合技术的主要方法之一。传统的导航滤波大多采用扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filtering, EKF)算法,近年来,由于Unscented卡尔曼滤波...
东北大学  博士论文  2008年 下载次数(2388)| 被引次数(34)

鲁棒自适应滤波算法及在飞行器技术中的应用研究 

利用标准卡尔曼滤波估计技术解决航天器姿态估计、航天器编队飞行相对导航以及航空器目标跟踪等问题时,存在如下不足:滤波估计精度低、估计输出误差收敛速度慢、对系统状态模型误差和近似误差不鲁棒以及对非高斯测量误差/噪声样本点和较大初始状态估计误差敏感。而上述这些问题对航天器编队飞行任务有重要的影响,甚至导致任务的失败,因此对这...
上海交通大学  博士论文  2014年 下载次数(412)| 被引次数(6)

基于时滞多传感器数据的信息融合滤波 

随着网络通讯技术和计算机技术的快速发展,各种面向复杂应用背景的多传感器系统大量涌现。网络传输技术被广泛应用于航空航天、军事、工业等各个领域。然而,在实际应用系统中,由于传输通道的多变性和通信的不可靠性,时滞现象是不可忽视的。针对含有时滞的系统,传统Kalman估计理论已经不能适用。本文利用射影理论和线性最小方差意义下的...
黑龙江大学  硕士论文  2013年 下载次数(105)| 被引次数(4)

非线性滤波方法及其在导航中的应用研究 

随着科技的发展,对导航系统提出的要求越来越高,由于硬件条件以及成本的限制,使得通过高精度的惯性器件来获得高精度的导航系统变得困难。而且在日益复杂的环境里,要求导航系统具有高度的自主性、可靠性和抗干扰性,仅依赖单一的导航系统也难以满足要求。除了通过硬件技术的提高来获得可靠的精度高的导航系统外,研究适应性强精度高的滤波算法...
哈尔滨工业大学  博士论文  2009年 下载次数(2393)| 被引次数(34)

带有限步相关噪声随机不确定系统的信息融合估计 

随着现代控制系统的规模日益扩大、分散化程度不断提高和网络技术的飞速发展,网络化控制系统凭借高效、高可靠性、操作灵活及成本低等优点广泛应用于军事和国民经济的各个领域。但同时,不可靠的网络环境也使网络化控制系统存在诸多不确定性。除了网络带宽有限导致的传输时延、数据丢包等随机现象以外,由于所处环境的复杂性或经济条件的限制,过...
黑龙江大学  博士论文  2017年 下载次数(112)| 被引次数()

多观测平台分布式目标定位与跟踪研究 

随着科学技术的发展,作战形式正在向信息化、智能化转变,由于单一观测平台的数据处理能力有限、在系统可靠性方面存在缺陷,使得基于多观测平台的定位与跟踪技术逐渐受到研究人员的重视,成为当前国内外研究的热点领域之一。为增强系统的隐蔽性和抗毁性、提高系统的生存能力,观测平台之间、观测平台与融合中心间、观测平台与火力单元间呈现出更...
南京理工大学  博士论文  2016年 下载次数(133)| 被引次数(1)

具有网络约束和丢包传感器网络系统的分布式融合滤波 

传感器网络由于具有低功耗、低成本、分布式和自组织、易于资源共享等优点,而被广泛应用于目标跟踪、环境监测、交通管制、医疗保健等领域。在传感器网络中,由于通信带宽和传感器能量等网络资源的有限性,传感器在通过网络进行数据交换时往往遇到网络拥塞和丢包等问题。如何在网络资源有限的情况下进行资源的有效分配和丢包补偿是目前国内外研究...
黑龙江大学  博士论文  2015年 下载次数(174)| 被引次数(0)

带未知观测输入随机不确定系统的状态估计 

含未知输入干扰随机系统的状态估计问题广泛存在于控制、信号处理和故障诊断等应用中。在许多情况下,外界扰动往往是无法测量的(即未知输入),如果不能很好地对干扰或故障进行有效的检测和分离,可能会造成人员和生产上的损失。此外,在网络化控制系统(NCSs)中,由于网络的带宽和承载能力有限,数据在传输时发生随机时滞和观测丢失的现象...
黑龙江大学  硕士论文  2015年 下载次数(86)| 被引次数(3)

带随机滞后和丢包网络系统的满阶滤波器 

在网络控制和通信系统中,观测带随机滞后和丢包的系统普遍存在的,由于传输通道的不稳定性和通信的不可靠性,可能会导致一步或多步的随机观测滞后或数据包的丢失,从而导致系统性能下降。在观测方程中的表现即为存在观测随机滞后和丢包项。本论文主要研究的观测数据随机滞后及单个丢包和多丢包的现象可通过一个Bernoulli分布的随机变量...
黑龙江大学  硕士论文  2013年 下载次数(66)| 被引次数(0)

非理想情况下非线性系统的滤波及信息融合算法 

随着贝叶斯定理的提出,高斯滤波(GF)成为现代滤波领域里具有代表性的重要技术之一,在航天、通信、交通及化工等工程领域应用广泛,尤其是在导航领域,已成为当前的研究热点。由于系统存在建模误差和观测误差,需要设计高精度、高性能的滤波算法,对原始含噪声的信号进行处理,输出所需的信号。GF算法的正常运行需要满足多个假设条件,在实...
哈尔滨工业大学  博士论文  2019年 下载次数(275)| 被引次数()

鲁棒滤波方法在数据同化误差处理中的应用研究 

数据同化可应用于大气、海洋、陆地,数据同化的最终目的是“平衡”不同来源的模型输出和系统观测的信息,提高状态估计的准确性。当系统模型是非线性,假定的误差统计特性不符合现实条件,且存在即时的人为扰动时,卡尔曼滤波类数据同化方法不再适用。在估计理论的范畴中,鲁棒滤波是以研究系统不确定性问题为核心目的的,主要解决对象为模型中的...
西北师范大学  硕士论文  2017年 下载次数(22)| 被引次数()

基于非线性系统的滤波性能研究 

非线性是自然界复杂性的典型表现,现实世界中很多系统在本质都是非线性系统,其中绝大多数是强非线性的。基于非线性系统的滤波方法应用研究也很广泛,例如,地球科学领域的数据同化方法研究、军事领域的目标跟踪和导航研究等。随着科学技术的发展,对非线性系统的滤波性能和精确度要求越来越高。对于复杂滤波问题,基于线性化基础上的方法很难解...
西北师范大学  硕士论文  2017年 下载次数(21)| 被引次数()

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