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1.
张剑  叶见曙  唐修生 《岩土力学》2008,29(2):425-430
提出了Winkler地基参数的Kalman滤波识别方法。引入Mindlin理论后,推导了Winkler地基上板的控制微分方程。利用Fourier变换,推求了Winkler地基上简支板的Fourier闭式解。推导了Winkler地基参数的Kalman滤波方程,研究了Winkler地基参数的Kalman滤波识别的具体计算步骤。研究表明,运用Kalman滤波理论进行Winkler地基参数的识别,能有效地估计Winkler地基参数;Winkler地基参数的滤波收敛速度和精度受地基参数初始值选取和位移实测资料的影响,且Kalman滤波理论也可用于其他地基模型地基参数的识别。  相似文献   
2.
自适应Notch滤波器在相位估计中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文阐述了自适应Notch滤波器的基本原理,并应用于超短基线水声定位系统的相位估计中,采用了先进的信号处理器TMS32010及自适应LMS算法,模拟试验结果证明,这种相位估计方法是可行的,经过若干改进后可付诸实用。  相似文献   
3.
本文提出了一种用正交基阵对机动目标进行跟踪的新方法,它通过直接对时延估计进行滤波处理,使跟踪精度有了较大的提高.同时采用多模式方法,实现了对机动目标的跟踪.增益计算的指数近似,简化了滤波器的计算,提高了计算速度。  相似文献   
4.
外差激光雷达测量水体布里渊散射可行性研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
该文分析外差激光雷达测量水体布里渊散射的可行性。借助测量水体布里渊散射的频移 ,可得到水体声速或温度。文中利用两条 12 7I2 吸收线锁定激光输出频率 ,产生稳定的频差约为7.5 GHz发射激光和激光本振。通过对 12 7I2 吸收线稳定度、激光频率稳定度、系统信噪比和反演精度的分析和计算机模拟 ,得出水体深度 2 5 m以内水体布里渊散射频移的测量误差可以控制在2 .5 MHz以内 ,达到水中声速 0 .6 m/ s或温度 0 .1℃的测量精度。  相似文献   
5.
论我国高程基准面的确定问题   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文论述计算平均海面的原理和方法,、以便确定出我国区域性大地水准面.(高程基准面).利用给定验潮站的海面19年的每小时记录,按照每天24小时砚测直接平均和Xo、Zo、No、Oo滤波器,分析结果表明,计算精度可达1mm,基本满足区域大地水准测量的要求。  相似文献   
6.
基于MSA特征的遥感图像多目标关联算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
遥感图像中多目标关联存在以下两个问题:一是低时间分辨率观测使得目标状态信息无法准确估计,基于Kalman滤波的多目标关联算法不再适用;二是基于图像特征的目标关联算法又无法处理大场景观测中多个目标关联引起的模糊性.针对上述问题,提出一种基于多尺度自卷积特征匹配和关联代价矩阵最优化的多目标关联算法.实验表明该算法对遥感图像中多目标关联问题具有一定的适用性.  相似文献   
7.
Chebyshev逼近滤波器在位场分离中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
在对经典FIR数字滤波器的设计方法进行研究的基础上,提出了一种可以用于位场分离的基于Chebyshev最佳一致逼近原理的FIR滤波器的设计方法。在理论模型实验中,采用基于Hanning窗的低通滤波器计算出的区域异常最大误差为6.266×10-6 m/s2 ,均方差为2.115×10-6 m/s2 ,最大百分比误差为22.2%,而且计算点在±9 km以外的误差均大于10.1%。而利用最佳一致逼近原理分离出的区域场和局部场与理论异常值拟合得较好,曲线基本重合。分离出的区域异常最大误差为3.101×10-6 m/s2 ,均方差为0.989×10-6 m/s2 ,最大百分比误差仅在边部的几个数据上,为7.76%,其余各点的误差均小于4.1%。实例检验中将该方法用于孙吴—嘉荫剖面布格重力异常场的分离,分离出的区域场中局部场残留少,分离彻底,效果较为理想。  相似文献   
8.
基于多分辨率小波变换,针对高分辨率全色图像和多光谱图像的融合,提出了一种基于方向可调滤波器的区域能量测量的小波变换融合算法.将此方法与HIS和传统小波的融合方法比较,结果表明,该方法在保留多光谱图像光谱信息的同时,能够更好地保留高分辨率图像的空间信息,融合效果有较大改善.  相似文献   
9.
分析了GPS卫星预报星历,在比较分析EKF和UKF优缺点的基础上,将UKF引入GPS卫星轨道预报研究中.数值模拟和结果分析表明,UKF方法预报更稳定,能有效地提高轨道预报精度和稳定性.  相似文献   
10.
GPS/DR组合导航自适应Kalman滤波算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对GPS/DR组合导航Kalman滤波的异常扰动影响问题,引入了自适应滤波算法.给出了由预测残差确定自适应因子的过程.利用实测数据进行验证,结果表明无论是单因子自适应滤波还是多因子自适应滤波都能够很好地控制状态异常对滤波估值的影响,滤波精度均优于标准Kalman滤波导航解;而且因为多因子自适应滤波避免损失可靠的状态参数信息,较单因子自适应滤波,精度又有明显提高.  相似文献   
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