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精密测距系统距离预测方法改进与应用
被引量：
1
1
作者
王伟卿
李晓明
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2011年第1期43-47,共5页
在精密测距系统(distance measuring equipment/precision,DME/P)测距记忆环节中,为提高预测精度,分别用AR(p)模型和卡尔曼滤波代替传统的动态记忆方法来预测记忆时间内的飞机距离值。为增加运算的实时性,对卡尔曼滤波用分段循环卡尔曼...
在精密测距系统(distance measuring equipment/precision,DME/P)测距记忆环节中,为提高预测精度,分别用AR(p)模型和卡尔曼滤波代替传统的动态记忆方法来预测记忆时间内的飞机距离值。为增加运算的实时性,对卡尔曼滤波用分段循环卡尔曼滤波的原理进行化简。仿真结果表明:2种方法均能准确地预测出距离值,其中卡尔曼滤波有比较好的实时性。
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关键词
精密测距系统
ar
(
p
)模型
卡尔曼滤波
分段循环卡尔曼滤波
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职称材料
题名
精密测距系统距离预测方法改进与应用
被引量：
1
1
作者
王伟卿
李晓明
机构
空军工程大学电讯工程学院
出处
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2011年第1期43-47,共5页
文摘
在精密测距系统(distance measuring equipment/precision,DME/P)测距记忆环节中,为提高预测精度,分别用AR(p)模型和卡尔曼滤波代替传统的动态记忆方法来预测记忆时间内的飞机距离值。为增加运算的实时性,对卡尔曼滤波用分段循环卡尔曼滤波的原理进行化简。仿真结果表明:2种方法均能准确地预测出距离值,其中卡尔曼滤波有比较好的实时性。
关键词
精密测距系统
ar
(
p
)模型
卡尔曼滤波
分段循环卡尔曼滤波
Keywords
DME/
p
ar
（
p
）
modle
kahnan
filter
sub-cycle
kalman
filter
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
精密测距系统距离预测方法改进与应用
王伟卿
李晓明
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2011
1
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