集合卡尔曼滤波(EnKF) 数据同化方法可以避免了EKF 中协方差演变方程预报过程中出现的计算不准确和关于协方差矩阵的大量数据的存储问题,最主要的是可以有效的控制估计误差方差的增长,改善预报的效果。
上传时间: 2013-12-22
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提出了一种基于函数联接的感知器神经网络的纹理分类方法.它采用高斯2马尔柯夫随机场模型(GM RF)对纹理进行描述,模型参数即为纹理特征,参数估计采用最小平方误差方法获得.将估计参数作为表达纹理的特征向量,用感知器网络对特征进行分类,并且采用函数联接的方式解决线性不可分问题.对纹理图象进行的实验表明,采用这种方法能够提高学习速度,简化计算过程,并取得较好的纹理分类效果.
上传时间: 2014-01-13
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减少无线传感器网络节点定位误差的方法 吕睿, 阳宪』惠 清华大学自动化系, 北京 摘要为提高无线传感器网络节点定位精度, 提出种基于距离信息的改进定位算法改进三边测量法、加权最 小二乘估计、抗差最小二乘估计。在一定先验假设情况下, 对三边测量法以及由其衍生出最小二乘估计进行改进, 并将抗差最小二乘估计方法引入到节点定位计算之中。仿真结果表明种算法能够有效减少定位误差。抗差最小 二乘估计在系统存在粗差情况下效果尤其显著。当系统对能耗要求严格时, 可采用改进三边测量法或加权最小二 乘估计替代抗差最小二乘估计。
上传时间: 2017-02-04
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该算法是经典的信噪比估计算法——误差矢量幅值法,通过计算接收信号中同相分量和正交分量的二、四阶矩,该算法能够很好的估计信号的信噪比
上传时间: 2017-08-11
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本文首先简述了交流调速系统的发展和研究重点,介绍了异步电机调速系统的不同控制策略,详细论述了异步电机矢量控制系统的基本原理:异步电机的数学模型和坐标变换、矢量控制的基本方程式、转子磁链的观测方法、矢量控制的系统结构等,并重点分析了空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术的基本原理、控制算法以及在TMS320LF2407中的实现方法。 从工程实际应用出发,本文设计和开发了一套以DSP芯片TMS320LF2407为核心的有速度传感器异步电机矢量控制系统,并给出了硬件和软件的实现方法。该系统的功率电路采用电压型的交-直-交变压变频结构,由整流电路、滤波电路及智能功率模块IPM(PM15RSH120)逆变电路构成;控制电路以DSP芯片TMS320LF2407为核心,加上PWM信号发生电路、定子电流检测电路、直流母线电压检测电路、智能功率模块驱动电路、速度检测电路、系统保护电路等,构成了功能齐全的异步电机全数字化矢量控制系统。 在此基础上,本文对无速度传感器异步电机矢量控制系统进行了有益的探索。提出了改进的电压型转子磁链估算模型,消除了电压型转子磁链估算模型中纯积分环节所固有的漂移问题和积累误差对实际系统性能的影响。在传统型参考自适应系统基础上,将系统中原有的自适应调节机构用一个具有在线学习能力的模糊神经网络取代,提出一种基于模糊神经网络的异步电机转速估计方法,并给出了速度估计器的模糊神经网络结构和学习算法。最后对基于模糊神经网络转速估计的异步电机矢量控制系统进行了仿真,结果表明该系统具有良好的性能。
上传时间: 2013-07-02
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针对多目标情况下雷达组网的误差配准问题,提出了一种基于不敏卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)和最优压缩的系统偏差稳健估计方法。该算法将目标的运动状态和传感器系统偏差组合在同一状态方程中,构建扩维的系统偏差动态方程,接着采用UKF的方法对目标状态和系统偏差进行联合估计。然后通过对多个估计结果的进一步融合,最终得到较高精度的系统偏差估计。仿真结果表明,该算法可以有效地实现多目标情况下的误差配准。
上传时间: 2013-11-24
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本文对MIMO OFDM 系统中基于iJlI练序列的信道估计问题进行了研究,针对信道冲击响应的最大抽头数大于每个OFDM符号中导频数的情况,提出一种有效的结合前后若干iJII练序列进行信道估计的算法和结合方式。仿真结果表明,在基于无线局域网(WLAN)中打包传送的MIMO OFDM系统里,本文的方法比采用块状训练序列的估计算法有着更小的归一化均方误差。
上传时间: 2013-10-23
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基于合成孔径雷达(SAR)图像的海面风场估计已经得到广泛认可。多数风速反演算法是以估计的风向、校正的δvv为先验条件,应用海风模型计算而得的。在相同风向的情况下,应用不同的海风模型会得到不同的风速反演值,因此选择合适的模型是风场估计的关键。同时,风向数据的精确度也很重要,即使不大的误差也会给风速的反演结果带来明显偏差。为解决上述问题这里提出一种不需要预先已知风向数据的风场估计算法。该算法将基于海洋SAR图像中风浪的条纹信息,以及风浪条纹生成的自相关函数的周期性估计风速数据,同时由风浪条纹的最短周期方向估计风向数据,从而估计出完整的风场矢量。仿真结果显示,该算法对风速和风向数据有较高的估计精度。
上传时间: 2013-10-17
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用Burg算法估计AR模型参数,进而实现功率谱估计. 形参说明: x——双精度实型一维数组,长度为n,存放随机序列。 n--整型变量,随机序列的长度。 p--整型变量,AR模型的阶数。 a--双精度实型一维数组,长度为(p十1)。存放AR模型的系数a(0),a(1),...,a(p)。 v--双精度实型指针,它指向预测误差功率,即AR模型激励白噪声的方差。
上传时间: 2013-12-21
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现代谱估计用莱文森-德宾(Levinson-Durbin)算法求解尤利-沃克(Yule-Walker)方程。 形参说明: r:双精度实型一维数组,存放Yule-Walker方程的元素r(0),r(1),...r(p)。 p:AR模型阶数。 a:AR模型系数a(0),a(1),...a(p)。 v:预测误差功率
标签: Levinson-Durbin Yule-Walker 谱估计 算法
上传时间: 2014-01-26
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