网络控制IEEE文章，采样周期与状态估计内容
上传时间： 2013-12-17
上传用户：hullow
摘要:近年来针对在实际应用中出现的Kalman滤波精度低，甚至滤波器发散的问题.出现了多种改进的状态估计算 法，研究了偏差分离滤波，自适应Kalman滤波，H }滤波，鲁棒Kal man滤波，根据它们的特点，对于它们在惯性导航领域中的 应用进行了论述和分析，这些算法对于提高Kalman滤波精度，增强滤波的稳定性，提高惯性导航系统性能具有一定的效果. 同时具有广阔的应用前景。 关键词:惯性导航 偏差分离滤波 自适应滤波 H}滤波 鲁棒滤波
上传时间： 2014-05-30
上传用户：er1219
基于粒子滤波的故障检测，使用状态估计和残差平滑的方法
上传时间： 2014-01-16
上传用户：xcy122677
三角算子系统的输出反馈基触发滑动反控制.多状态估计
标签： 控制
上传时间： 2019-07-24
上传用户：sjjy0220
本文以数据融合理论为基础，进行情报雷达的数据融合系统的设计与实现。系统主要包括数据配准、数据关联、目标状态估计几个方面。在系统的数据配准中，首先进行坐标变换，然后采用主站雷达测量坐标系下的误差线性化方法进行系统误差估计。通过仿真表明，利用误差修正可以抑制随机噪声，较为准确地估计各雷达站的系统误差。在系统的数据关联部分，本文将动态分区与整体相关思想相结合进行航迹相关，减小了关联数据量，并大大降低了误相关率，提高了系统的实际应用能力。同时采用灰色关联的思想，有效地利用雷达提供的数据而尽量避免对融合系统的影响，很好地解决两坐标雷达观测数据的融合问题。在跟踪维持部分，文中利用“模糊相似”很好地进行航迹起始，并采用序贯滤波和灰色理论解决融合中出现的异步和异质数据的问题，使主副站航迹更好地进行融合。除了原理的叙述外，在C+ Builder环境下，采用本文方法进行了多情报雷达的航迹综合仿真。本文提供了很好的数据融合实现的思路和流程，并可以在实际系统中很好地应用。关键词：数据融合航迹综合误差修正数据关联动态分区整体相关模糊相似灰色系统理论优势分析序贯滤波
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-17
上传用户：ttalli
国内最经典的系统辨识的书籍，讲的很详细。
标签： 最优状态估计
上传时间： 2022-07-17
上传用户：ttalli
一片介绍双估计的很好的文章。同时估计动态系统的状态和模型参数，使用扩展kalman filter和ukf方法，很有参考价值
上传时间： 2015-11-25
上传用户：ippler8
链接指针：按照进程到达系统的时间将处于就绪状态的进程连接成衣个就绪队列。指针指出下一个到达进程的进程控制块首地址。最后一个进程的链接指针为NULL。 估计运行时间：可由设计者任意指定一个时间值。 到达时间：进程创建时的系统时间或由用户指定。调度时，总是选择到达时间最早的进程。 进程状态：为简单起见，这里假定进程有两种状态：就绪和完成。并假定进程一创建就处于就绪状态，用R表示。当一个进程运行结束时，就将其设置成完成态，用C表示。 处理机调度时总是选择队首指针指向的进程投入运行。由于本实验是模拟实验，所以对被选中进程并不实际启动运行，而只是执行：估计运行时间减1。用这个操作来模拟进程的一次运行，而且省去进程的现场保护和现场恢复工作。
上传时间： 2014-01-04
上传用户：zxc23456789
链接指针：指出下一个到达进程的进程控制块首地址。按照进程到达的顺序排队。系统设置一个队头和队尾指针分别指向第一个和最后一个进程。新生成的进程放队尾。 估计运行时间、到达时间以及进程状态一第一题中相同。 （2）为每个进程任意确定一个要求运行时间和到达时间。 （3）按照进程到达的先后顺序排成一个循环队列。再设一个队首指针指向第一个到达进程的首址。 （4）执行处理机调度时，开始选择队首的第一个进程运行。另外再设一个当前运行进程指针，指向当前正在运行的进程。 （5）由于本实验是模拟实验，所以对被选中进程并不实际启动运行，而只是执行：估计运行时间减1、输出当前运行进程的名字。用这两个操作来模拟进程的一次运行。 （6）进程运行一次后，以后的调度则将当前指针依次下移一个位置，指向下一个进程，即调整当前运行指针指向该进程的链接指针所指进程，以指示应运行进程。同时还应判断该进程的剩余运行时间是否为零。若不为零，则等待下一轮的运行；若该进程的剩余运行时间为零，则将该进程的状态置为完成态C，并退出循环队列。 （7）若就绪队列不为空，则重复上述的步骤（5）和（6），直到所有进程都运行完为止。
上传时间： 2013-12-19
上传用户：ls530720646
刘汝佳大牛的冬令营论文. 一 状态空间搜索基本知识 二 搬运工问题及其特点 三 用IDA*算法解搬运工问题 – 实现与改进 四 如何使程序智能化 五 模拟人的预测能力 – 下界估计 六 模拟人的判断能力 – 死锁 七 模拟人的安排能力 – 任务分解与合并 八 模拟人的学习能力 – 模式搜索 九 给程序注入活力 – 随机化实验 十 另一些成功的和失败的想法 十一 总结
上传时间： 2016-02-24
上传用户：CHENKAI
