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针对水下目标跟踪非线性跟踪精度问题,假设目标机动模型为恒转速运动模型,贝叶斯框架下,因扩展卡尔曼滤波跟踪方法进行模型在估计点的泰勒展开,忽略一阶以上高阶项,存在模型误差,比较了扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、容积卡尔曼滤波在高斯噪声干扰下滤波误差均方根,以及3种方法运行时间。仿真证明,非线性系统下状态维度为5,容积卡尔曼滤波跟踪的精度高于无迹卡尔曼滤波,无迹卡尔曼滤波高于扩展卡尔曼滤波。该研究为海上目标非线性测量系统提供仿真实例,为进一步滤波算法改进提供基础。 相似文献
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带边界约束的容积卡尔曼滤波 总被引：1，自引：0，他引：1
非线性系统的状态估计问题可以通过容积卡尔曼滤波解决,本文进一步针对非线性系统,提出了基于容积卡尔曼滤波和非线性动态数据融合算法的约束容积卡尔曼滤波方法,用以处理带边界约束的非线性系统的滤波。该滤波器使所有容积点均约束在边界之内,同时依据可相信程度确定相应的容积点权重,使滤波过程充分考虑状态约束的影响,提高滤波精度。但该算法的不足之处是运算量相对较大,随着计算机运算能力的提高,这一问题可以克服。仿真结果表明:相对于容积卡尔曼滤波算法,本算法敛速度更快、收敛精度更高,鲁棒性更好。 相似文献
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针对带乘性噪声的一类非线性系统,给出了1种带单重渐消因子的强跟踪状态滤波算法。该算法将非线性系统线性化后,采用了线性最小方差估计方法来进行状态估计,通过运用正交原理和引入渐消因子,使得滤波效果具有强跟踪的优良性能。该算法扩展了卡尔曼滤波在带乘性噪声非线性系统状态估计中的应用范围。仿真结果表明了该算法的有效性。 相似文献
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针对传统变分贝叶斯自适应滤波中,基于经验选取常值遗忘因子,不能自适应时变量测噪声的问题,提出一种基于可变因子的变分贝叶斯自适应滤波,并应用于船载捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS)动态对准。首先利用变分贝叶斯方法近似噪声的后验分布,估计时变量测噪声和状态向量后验分布。其次通过噪声方差时变强度构造可变因子,实现自适应调整变分贝叶斯参数。最后给出了基于可变因子的GNSS/SINS海上动基座对准流程及算法。船载实测数据表明,所提算法在时变方差下,较卡尔曼滤波和传统贝叶斯滤波方位角误差收敛到0.5°范围内所需时间分别缩短了52%和44%;横滚角和方位角均方根误差分别降低57%、46%和13%、9%;东向和北向速度均方根误差分别降低56%、68%和51%、22%。 相似文献
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基于非线性滤波的水下地形辅助导航方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了解决水下航行器惯性导航误差随时间积累问题,利用地形辅助导航技术进行导航位置修正。由于水下地形的非线性,对基于扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)3种非线性滤波方法的水下地形辅助导航算法进行研究。针对传统基于单波束声纳量测模型在小起伏地形区域导航精度低、易发散问题,从提高量测地形信息量角度,建立了基于多波束测深声纳的量测模型。使用多波束实测地形数据进行仿真试验,结果表明:无论在粗糙地形区域还是较平坦地形区域,多波束量测模型有效缓解了3种方法易发散问题,提高了导航精度。 相似文献
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在各通道乘性噪声不同的情况下,针对多通道带乘性噪声非线性系统的状态估计问题,提出1种状态平滑算法。该算法运用扩展卡尔曼滤波方法先根据全部观测数据对状态进行滤波估计,并存储一步预测估计值和一步预测估计误差的方差,利用存储的数据进行递推运算,得到状态的固定域平滑估计。仿真结果表明平滑算法较滤波算法精确性更高,稳定性更强。 相似文献
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针对水下多波束地形测量点云去噪问题,提出了一种基于阈值自适应确定的点云滤波算法。首先引入虚拟网格对多波束点云进行分区编号,并采用二次分层统计法剔除显著离群噪点;其次归一化计算网格内种子点与邻域各点的坡度角,引入k-Medoids聚类算法自适应更新坡度阈值;最后按照多尺度滤波窗口逐级对点云进行迭代运算,得到精细化地形点云。2个实验区的多波束点云滤波实验结果表明,本文算法能较好去除多波束点云的噪声和非地形点,有效提高坡度阈值的自适应性,滤波精度有明显提升,可以适用于大规模的多波束点自动化云滤波工作。 相似文献
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基于确定性有限自动机(DFA)的多模式匹配算法被广泛用于数据包深度检测系统中。它功能虽然强大,但是对内存的需求也比较大,因此很多算法提出了对它的优化方法,以减少对内存的需求量。本文通过用动态默认转移来替代DFA的failto转移,将DFA中大部分的failto转移删掉,从而达到优化DFA的目的。而且本算法易于用硬件实现,因此在对速度有要求的场合,可以通过专门的硬件来计算默认转移,这样默认转移的计算并不会对检测产生延迟,从而加快匹配速度。 相似文献
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This paper introduces a new approach of firefly algorithm based on opposition-based learning （OBFA） to enhance the global search ability of the original algorithm. The new algorithm employs opposition based learning concept to generate initial population and also updating agents’ positions. The proposed OBFA is applied for minimization of the factor of safety and search for critical failure surface in slope stability analysis. The numerical experiments demonstrate the effectiveness and robustness of the new algorithm. 相似文献
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针对分布式数据流应用中。如何在高速、海量的输入数据中识别重要数据单元的问题，给出了有效数据的概念，并提出了1种有效数据识别算法。该算法以缩略闭技术为基础，能够在用户给定的误差范围内。以接近1的概率输出有效数据，而且占用较少内存。实验和算法分析验证了算法的有效性。 相似文献
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高分辨率遥感图像处理经常面临程序执行时间过长和内存空间不足的问题,虽然并行计算技术可以提高遥感图像的处理速度,但是无法降低算法占用的巨大内存空间。为了解决这一问题,本文提出了一种利用CUDA和内存映射文件的高分辨率遥感图像快速处理方法,并以K-Means算法为例进行了实现。其中,CUDA技术可以有效利用GPU强大的并行计算能力,而内存映射文件技术降低了磁盘I/O速度较慢对算法性能的影响。实验结果表明,本文方法比传统K-Means聚类算法计算速度提高了30倍左右,内存使用量降低了90%以上。 相似文献
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This paper describes decoupled stochastic mapping (DSM), a new computationally efficient approach to large-scale concurrent mapping and localization (CML). DSM reduces the computational burden of conventional stochastic mapping by dividing the environment into multiple overlapping submap regions, each with its own stochastic map. Two new approximation techniques are utilized for transferring vehicle state information from one submap to another, yielding a constant-time algorithm whose memory requirements scale linearly with the number of submaps. The approach is demonstrated via simulations and experiments. Simulation results are presented for the case of an autonomous underwater vehicle navigating in an unknown environment with 110 and 1200 features using simulated observations of point features by a forward look sonar. Empirical tests are used to examine the consistency of the error bounds calculated by the different methods. Experimental results are also presented for an environment with 93 features using sonar data obtained in a 3 by 9 by 1 m testing tank 相似文献
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ADCIRC, a finite element circulation model for shelves, coasts and estuaries, will be used for variational data assimilation. The nonlinear Euler–Lagrange (EL) problem will be solved using the iterated indirect representer algorithm. This algorithm makes such large, nonlinear but functionally smooth optimization problems feasible by iterating on linear approximations of the nonlinear problem (Picard iterations) and by making preconditioned searches in the “data subspace” at each iterate. Before solving the nonlinear EL using such Picard iterations, it essential that the iteration scheme be carefully examined within the framework of the nonassimilative or forward problem.The purpose of this paper is (1) to detail a Picard iteration procedure for ADCIRC, including the problematic bottom friction term; (2) to examine the ability of the iteration scheme to recover the nonlinear forward solution from deficient background fields; and (3) to present a study of different interpolation methods for reducing the memory/disk requirements of the iteration scheme. The iteration scheme is shown to be quite robust in its ability to recover the nonlinear solution from a variety of deficient background fields. A new cubic Hermitian interpolation method is shown to be a more effective alternative to standard linear interpolation for reducing memory/disk requirements, especially for high frequency overtides. 相似文献
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台风的风暴潮是台风引发的一种重要次生灾害，对沿海城市带来的威胁是多方面的。及时准确地预报风暴潮，对沿海地区采取合理措施减少人员伤亡和经济损失具有重要意义。本文利用长短期记忆神经网络 （LSTM） 模型，综合考虑风速、
风向、气压等气象因素和前时序的潮位数据，建立了风暴潮的临近预报模型。结果表明，基于 LSTM 的临近预报模型具有相当的预报技巧，利用前时序的风速和风向数据以及潮位数据建立的模型可对风暴潮潮位进行准确地预测。研究还表明，仅考虑前时序潮位的预测模型误差最大，考虑气压后的模型预测能力有一定进步，而考虑风的要素以后，预测的效果提升更为明显。 相似文献