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自适应抗差滤波理论及应用的主要进展 被引量：86
1
作者 杨元喜 任夏 许艳 《导航定位学报》 2013年第1期9-15,共7页
近十年来,中国学者建立了一种用于动态导航定位的新自适应抗差滤波理论,该理论应用抗差估计原理抵制观测异常误差的影响,构造自适应因子控制动力学模型误差的影响。本文旨在归纳、总结自适应抗差滤波理论与应用的主要进展。首先介绍自... 近十年来,中国学者建立了一种用于动态导航定位的新自适应抗差滤波理论,该理论应用抗差估计原理抵制观测异常误差的影响,构造自适应因子控制动力学模型误差的影响。本文旨在归纳、总结自适应抗差滤波理论与应用的主要进展。首先介绍自适应抗差滤波的原理;随后给出四种自适应因子模型,包括三段函数模型、两段函数模型、指数函数模型以及选权函数模型;陈列了4种误差学习统计量,包括状态不符值统计量、预测残差统计量、方差分量比统计量以及速度统计量;将新的自适应抗差滤波理论与标准Kalman滤波以及其他自适应滤波理论进行了比较与分析;最后利用两个实际算例展示了自适应抗差滤波在导航中的成功应用。 展开更多
关键词 自适应滤波 KALMAN滤波 导航 动态定位 自适应因子 误差学习因子
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基于几何特征和图像特征的点云自适应拼接方法 被引量：40
2
作者 伍梦琦 李中伟 +1 位作者 钟凯 史玉升 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期229-236,共8页
多视点云拼接技术是物体三维测量过程中的重要环节。现有的无标志点三维点云自动拼接方法在对不同表面进行测量拼接时稳定性较差。针对此问题,提出了一种基于几何特征和图像特征的点云自适应拼接方法。该方法建立了一个配准算法选择模型... 多视点云拼接技术是物体三维测量过程中的重要环节。现有的无标志点三维点云自动拼接方法在对不同表面进行测量拼接时稳定性较差。针对此问题,提出了一种基于几何特征和图像特征的点云自适应拼接方法。该方法建立了一个配准算法选择模型,通过引入配准算法判断因子来综合评价物体表面的几何、纹理复杂程度,从而系统可根据判断因子自适应地选择合适的配准算法,实现基于几何特征配准和基于图像特征配准的有机结合。并在特征点匹配过程中,采用随机抽样一致(RANSAC)算法对误匹配特征点进行剔除。实验结果表明,该方法可实现不同表面的稳定点云拼接。 展开更多
关键词 机器视觉 自适应拼接 判断因子 几何特征 图像特征 去除误匹配
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遗传算法与神经网络(Ⅰ)──用改进的遗传算法训练神经网络 被引量：22
3
作者 陈方泽 陈丙珍 何小荣 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第3期280-286,共7页
针对BP（backpropagation）神经网络训练中的局部最优问题，提出了由改进的遗传算法EGA训练BP神经网络的新方法．该方法克服了经典遗传算法的不足，通过自适应多点变异操作比较有效地克服了收敛过程中的振荡问题，因而提高了BP网络训练... 针对BP（backpropagation）神经网络训练中的局部最优问题，提出了由改进的遗传算法EGA训练BP神经网络的新方法．该方法克服了经典遗传算法的不足，通过自适应多点变异操作比较有效地克服了收敛过程中的振荡问题，因而提高了BP网络训练的速度，并且找到了合理的变异因子范围． 展开更多
关键词 遗传算法 神经网络 变异因子 优化算法
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基于自适应的动态三次指数平滑法的风电场风速预测 被引量：39
4
作者 王国权 王森 +2 位作者 刘华勇 薛永端 周平 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2014年第15期117-122,共6页
随着风力发电的快速发展,对风电场的风速实现较准确的预测也逐步成为风电领域研究的热点。为了提高风速的预测精度,综合考虑风速历史时间序列的影响,在传统的三次指数平滑方法的基础上,提出了一种自适应的动态三次指数平滑方法来进行风... 随着风力发电的快速发展,对风电场的风速实现较准确的预测也逐步成为风电领域研究的热点。为了提高风速的预测精度,综合考虑风速历史时间序列的影响,在传统的三次指数平滑方法的基础上,提出了一种自适应的动态三次指数平滑方法来进行风速预测。该方法利用了地毯式搜索方法,根据误差平方和最小的原则及时调整并获得最佳的平滑系数,然后进行后续的一步或多步风速预测。通过与传统的三次指数平滑法、灰色模型预测法比较,验证了自适应的动态三次指数平滑法在风电场风速预测中的准确性和高效性。 展开更多
关键词 自适应 指数平滑法 风速预测 风力发电 平滑系数
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多传感器自适应加权融合算法及其应用研究 被引量：36
5
作者 李媛媛 张立峰 《自动化与仪器仪表》 2008年第2期10-13,共4页
多传感器数据融合可以获得比单一传感器更多、更准确的信息,本文提出了一种多传感器自适应加权融合算法,该算法无需传感器测量数据的任何先验知识,利用传感器所提供的测量数据,即可融合出总方差最小的数据融合值,仿真和应用实例均表明... 多传感器数据融合可以获得比单一传感器更多、更准确的信息,本文提出了一种多传感器自适应加权融合算法,该算法无需传感器测量数据的任何先验知识,利用传感器所提供的测量数据,即可融合出总方差最小的数据融合值,仿真和应用实例均表明该算法的有效性。 展开更多
关键词 多传感器 数据融合 自适应 加权因子
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基于自适应无迹卡尔曼滤波的配电网状态估计 被引量：35
6
作者 孙江山 刘敏 +2 位作者 邓磊 应丽云 李泽滔 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期1-7,共7页
随着大量分布式电源和电动汽车接入配电网,DG出力难以预测以及负荷监控复杂是配电网运行管理的难题。针对传统无迹卡尔曼滤波预测误差大,且容易受不良数据影响的问题,利用新息向量构造了自适应因子,提出自适应无迹卡尔曼滤波(Adaptive U... 随着大量分布式电源和电动汽车接入配电网,DG出力难以预测以及负荷监控复杂是配电网运行管理的难题。针对传统无迹卡尔曼滤波预测误差大,且容易受不良数据影响的问题,利用新息向量构造了自适应因子,提出自适应无迹卡尔曼滤波(Adaptive Unscented Kalman Filter,AUKF)算法对配电网进行状态估计。当系统负荷突变以及量测存在不良数据时,利用自适应因子对相应的预测协方差矩阵进行在线修正,减小了预测误差对估计精度的影响。在三相不平衡配电网中进行仿真分析,结果表明,AUKF算法比UKF估计精度高、鲁棒性强,验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 配电网 状态估计 AUKF 自适应因子
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两种渐消滤波与自适应抗差滤波的综合比较分析 被引量：31
7
作者 杨元喜 高为广 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2006年第11期980-982,1026,共4页
给出了两种渐消滤波解及其相应的原则,介绍了自适应抗差滤波原理和相应的解,分别从原理和解的表达式上分析了两种渐消滤波和自适应抗差滤波解算的基本性能。利用一个实际算例比较了渐消滤波与自适应抗差滤波解在控制状态异常影响方面的... 给出了两种渐消滤波解及其相应的原则,介绍了自适应抗差滤波原理和相应的解,分别从原理和解的表达式上分析了两种渐消滤波和自适应抗差滤波解算的基本性能。利用一个实际算例比较了渐消滤波与自适应抗差滤波解在控制状态异常影响方面的能力。 展开更多
关键词 KALMAN滤波 渐消滤波 自适应抗差滤波 渐消因子
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基于logistic映射的自适应变尺度混沌粒子群算法 被引量：27
8
作者 曾艳阳 冯云霞 赵文涛 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第10期2241-2246,共6页
为克服粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)存在的缺陷,提出基于Logistic映射的自适应变尺度混沌粒子群优化算法(Adaptive Chaos PSO,ACPSO)。采用混沌方法对粒子进行初始化;根据不同状态下粒子适应值的大小对惯性权重采... 为克服粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)存在的缺陷,提出基于Logistic映射的自适应变尺度混沌粒子群优化算法(Adaptive Chaos PSO,ACPSO)。采用混沌方法对粒子进行初始化;根据不同状态下粒子适应值的大小对惯性权重采取不同的调整方法;异步变化的学习因子使粒子随着迭代步数的增加,避免粒子发生早熟收敛现象;当粒子陷入局部最优时,对部分较优粒子采用变尺度混沌局部优化策略。为了检验算法的有效性,将该算法与3种有代表性的算法进行比较,结果表明该算法收敛速度快,求解精度高。 展开更多
关键词 粒子群优化 变尺度 混沌优化 自适应 学习因子 惯性权重
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一种可变步长LMS算法及其性能分析 被引量：14
9
作者 杨金明 王伟强 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期61-64,共4页
提出了一种自适应可变步长最小方差算法(λNVSS),以解决基本最小方差算法LMS中收敛速度和稳态误差之间的矛盾.该算法利用当前和过去共m(滤波器阶数)个误差信息,并通过引入修正系数ρ和遗忘因子λ(i),来确定下一步的迭代步长.文中对这种... 提出了一种自适应可变步长最小方差算法(λNVSS),以解决基本最小方差算法LMS中收敛速度和稳态误差之间的矛盾.该算法利用当前和过去共m(滤波器阶数)个误差信息,并通过引入修正系数ρ和遗忘因子λ(i),来确定下一步的迭代步长.文中对这种算法进行了分析和仿真验算.对比一般的变步长算法,λNVSS算法对于平稳过程中的滤波器能获得更快的收敛速度和更小的稳态误差,同时还具有较好的跟踪跃变系统的能力. 展开更多
关键词 最小方差算法 自适应滤波 变步长最小方差算法 遗忘因子
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基于改进模糊聚类的典型日负荷曲线选取方法 被引量：21
10
作者 徐邦恩 蔺红 《电测与仪表》 北大核心 2019年第4期21-26,共6页
典型日负荷曲线对负荷调度计划以及运行控制有着重要意义,针对常用的传统典型日负荷曲线选取方法不满足目前电力市场需求的问题,提出了基于自适应因子与概率统计法相结合的改进模糊聚类算法典型日负荷曲线选取新方法,应用日负荷率、日... 典型日负荷曲线对负荷调度计划以及运行控制有着重要意义,针对常用的传统典型日负荷曲线选取方法不满足目前电力市场需求的问题,提出了基于自适应因子与概率统计法相结合的改进模糊聚类算法典型日负荷曲线选取新方法,应用日负荷率、日负荷波动率等描述性特征指标,确定最优聚类数;引入模糊-离散系数,辨识样本数据中的畸变日,并予以剔除;计算日负荷与月平均负荷之间的相关系数,依据相关系数选取典型日负荷曲线。以新疆电网2015年1月份负荷数据进行实例仿真,结果表明所提方法能够准确选出典型日负荷曲线,验证了方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 改进模糊聚类算法 自适应因子 模糊-离散系数 典型日负荷曲线
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基于Sage窗的自适应Kalman滤波用于钟差预报研究 被引量：21
11
作者 宋会杰 董绍武 +2 位作者 屈俐俐 王翔 广伟 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期1809-1816,共8页
钟差预报是时间保持工作中的一项关键技术。Kalman算法作为一种最优预报算法,具有实时性的特点,在时间保持工作中得到了广泛的应用。但是由于经典Kalman算法需要准确确定模型随机误差和测量误差,否则状态估计会引入一定的误差,在原子时... 钟差预报是时间保持工作中的一项关键技术。Kalman算法作为一种最优预报算法,具有实时性的特点,在时间保持工作中得到了广泛的应用。但是由于经典Kalman算法需要准确确定模型随机误差和测量误差,否则状态估计会引入一定的误差,在原子时算法中表现为原子钟噪声和钟差测量噪声。原子钟的噪声参数值通常是通过Allan方差估计,若估计不够准确,Kalman预报将会出现误差。通过研究基于Sage窗的自适应Kalman预报算法,实时修正状态模型误差。利用自适应因子调整状态预测协方差阵有效降低了模型误差,提高了预报精度,最后通过两台氢原子钟和两台铯原子钟的实测数据验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 钟差预报 KALMAN滤波 自适应因子 原子钟噪声
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电力系统频率的自适应跟踪算法 被引量：21
12
作者 麦瑞坤 何正友 +3 位作者 何文 符玲 薄志谦 钱清泉 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第16期73-78,共6页
在高噪声及动态条件下,传统算法的跟踪性能受到一定的影响,并可能出现振荡现象。为此,设计一种利用在线估计信号的噪声含量和动态特性来调节跟踪特性的算法,以提高频率跟踪性能。该算法通过克拉克变换将三相电压信号转化成一个相量,并... 在高噪声及动态条件下,传统算法的跟踪性能受到一定的影响,并可能出现振荡现象。为此,设计一种利用在线估计信号的噪声含量和动态特性来调节跟踪特性的算法,以提高频率跟踪性能。该算法通过克拉克变换将三相电压信号转化成一个相量,并利用有限冲击响应(finite impulse response,FIR)前置滤波器来抑制噪声影响。利用递归最小二乘滤波器来获得信号的相量估计值,此滤波器能够在动态状态下通过减小遗忘因子来得到快速跟踪性能,而在高噪声下通过增大遗忘因子来提高抗噪声性能。根据相邻两采样点的相角差来计算新的采样间隔。仿真结果表明,该算法能在动态和静态条件下都具有比传统算法更为优越的估计性能。 展开更多
关键词 自适应滤波 动态频率跟踪 遗忘因子 相量测量 电力系统 递归算法
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一种两步自适应抗差Kalman滤波在GPS/INS组合导航中的应用 被引量：20
13
作者 吴富梅 杨元喜 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期522-527,533,共7页
针对伪距、伪距率紧组合导航精度低、姿态角误差修正误差较大的缺点,从参数可观测性角度提出一种两步自适应Kalman滤波算法。首先简单介绍紧组合Kalman滤波的过程,然后给出两步自适应抗差滤波的公式和具体步骤,并且进行分析和比较。最... 针对伪距、伪距率紧组合导航精度低、姿态角误差修正误差较大的缺点,从参数可观测性角度提出一种两步自适应Kalman滤波算法。首先简单介绍紧组合Kalman滤波的过程,然后给出两步自适应抗差滤波的公式和具体步骤,并且进行分析和比较。最后用实测算例对提出的算法进行验证。结果表明,相比于伪距、伪距率紧组合Kalman滤波,两步自适应抗差滤波的导航精度受组合周期的长短、INS惯性元件误差的大小影响较小,精度略有提高,更重要的是能够控制动态扰动异常和观测异常的影响,在惯性元件误差较大的情形下也能够很好地估计元件误差,避免姿态角错误修正。 展开更多
关键词 分步自适应Kalman滤波 GPS/INS组合导航 紧组合导航 自适应因子
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自适应联邦滤波器在GPS-INS-Odometer组合导航的应用 被引量：19
14
作者 李增科 王坚 +1 位作者 高井祥 姚一飞 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期157-163,共7页
针对多传感器观测信息较多、计算效率较低、对动力学模型误差稳键性不佳的问题,提出了一种自适应联邦滤波器并应用于GPS-INS-Odometer组合导航。首先介绍GPS-INS-Odometer组合导航的动力学模型和观测模型,比较分析了信息分配因子和自适... 针对多传感器观测信息较多、计算效率较低、对动力学模型误差稳键性不佳的问题,提出了一种自适应联邦滤波器并应用于GPS-INS-Odometer组合导航。首先介绍GPS-INS-Odometer组合导航的动力学模型和观测模型,比较分析了信息分配因子和自适应因子的共同特性,论证了联邦滤波器和自适应滤波器的等价性及其等价成立条件,提出了自适应联邦滤波器的信息分配因子构造方法。最后利用实测数据验证了算法的有效性。结果表明,相比于基于GPS和Odometer(里程计)初始方差构造信息分配因子的联邦滤波器,本文提出的自适应联邦滤波器兼容了联邦滤波器高效计算效率,且具有较好的抵抗动力学模型误差效果,能够有效削弱多传感器动力学模型误差对于导航解算的影响,对直接可测参数和间接可测参数的精度提高均起到了积极的作用。 展开更多
关键词 GPS-INS-Odometer组合导航 联邦滤波器 自适应因子 信息分配因子
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基于类自适应高斯-马尔可夫随机场模型和EM算法的MR图像分割 被引量：15
15
作者 王文辉 冯前进 +1 位作者 刘磊 陈武凡 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2008年第3期488-493,共6页
高斯-马尔可夫随机场模型既利用了图像像素的灰度信息,又通过像素类别标记的Gibbs光滑先验概率引入了图像的空间信息,是能较好地分割含有噪声图像的模型,然而,Gibbs惩罚因子β的确定却一直是个难点,为获得好的分割效果,通常用多个β值... 高斯-马尔可夫随机场模型既利用了图像像素的灰度信息,又通过像素类别标记的Gibbs光滑先验概率引入了图像的空间信息,是能较好地分割含有噪声图像的模型,然而,Gibbs惩罚因子β的确定却一直是个难点,为获得好的分割效果,通常用多个β值人工尝试。本文针对此问题,提出了一种新的、简单的、类自适应的惩罚因子β,其利用后验概率来自动计算,并具有各类各向异性。再将模型利用EM-MAP算法来迭代求解。最后,将该算法应用于MR图像的分割,实验结果表明,该算法能自适应地、有效地分割噪声图像,并具有较高的正确分类率和类正确分类率。 展开更多
关键词 高斯-马尔可夫随机场 类自适应 惩罚因子 EM—MAP 图像分割
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改进的自适应卡尔曼滤波在北斗伪距单点定位中的研究 被引量：19
16
作者 刘春 卫吉祥 +2 位作者 李维华 汪志宁 刘滔 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2020年第10期142-148,共7页
针对加权最小二乘法定位精度不高,卡尔曼滤波对初始位置敏感以及噪声协方差固定不变的缺点,提出了一种将加权最小二乘法和改进的卡尔曼滤波相结合的伪距单点定位解算方法。该方法首先利用加权最小二乘法解算出接收机初始位置,然后将该... 针对加权最小二乘法定位精度不高,卡尔曼滤波对初始位置敏感以及噪声协方差固定不变的缺点,提出了一种将加权最小二乘法和改进的卡尔曼滤波相结合的伪距单点定位解算方法。该方法首先利用加权最小二乘法解算出接收机初始位置,然后将该位置作为改进的自适应卡尔曼滤波的初始值,再建立动力学模型来进行滤波。实验结果表明基于移动窗口协方差估计的自适应卡尔曼滤波相比于传统卡尔曼滤波,能将单点定位精度提高50%,收敛速度也提高了90%。该算法可以用在对精度要求不高的民用导航和定位中。 展开更多
关键词 伪距单点定位 加权最小二乘法 卡尔曼滤波 移动窗口协方差估计 自适应因子
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一种自适应增益限的反Q滤波 被引量：18
17
作者 张固澜 林进 +6 位作者 王熙明 贺振华 曹俊兴 张建军 贺锡雷 林凯 薛雅娟 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期2525-2535,共11页
地层的Q吸收会造成地震波振幅衰减、相位畸变,分辨率和信噪比明显降低.反Q滤波可消除由于地层Q吸收造成的振幅衰减和相位畸变,从而提高地震资料的分辨率;但反Q滤波振幅补偿的数值不稳定性问题会严重降低地震资料的信噪比,并产生很多假象... 地层的Q吸收会造成地震波振幅衰减、相位畸变,分辨率和信噪比明显降低.反Q滤波可消除由于地层Q吸收造成的振幅衰减和相位畸变,从而提高地震资料的分辨率;但反Q滤波振幅补偿的数值不稳定性问题会严重降低地震资料的信噪比,并产生很多假象.截止频率法和稳定因子法反Q滤波振幅补偿方法虽可控制数值非稳定性问题,但振幅补偿函数的增益限为一个时不变的常数,且与地震数据动态范围无关,其经常会压制深层地震波的高频成分,反而降低地震资料的分辨率;因此,本文在研究截止频率法和稳定因子法的基础上,结合地震数据的动态范围对地震记录分辨率的影响,提出了一种自适应增益限的反Q滤波振幅补偿方法,其增益限和稳定因子都是时变的,且都自适应于地震数据有效频带的截止频率.合成数据和实际数据试算表明,本文的自适应增益限的反Q滤波方法可恢复地震信号有效频带范围内的能量,且能较好地控制数值非稳定性问题,最终获得高分辨率和高信噪比的地震数据. 展开更多
关键词 反Q滤波 动态范围 自适应 增益限 稳定因子
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坐标基准维持与动态监测网数据处理 被引量：17
18
作者 杨元喜 张丽萍 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期967-971,共5页
坐标基准的维持不仅要求有高精度的连续大地测量观测或定期复测,还要求采用合理的数据处理原则与方法。分析了不同平差方法对基准的影响,其中包括经典整体平差、序贯平差和自适应序贯平差。利用GPS监测网数据进行了计算与分析,结果表明... 坐标基准的维持不仅要求有高精度的连续大地测量观测或定期复测,还要求采用合理的数据处理原则与方法。分析了不同平差方法对基准的影响,其中包括经典整体平差、序贯平差和自适应序贯平差。利用GPS监测网数据进行了计算与分析,结果表明,当个别点位发生异常移动或变形时,序贯平差会使坐标基准产生实际的扭曲,而自适应序贯平差则能有效控制异常点位对平差基准的影响,保证了坐标基准的可靠性和现势性。 展开更多
关键词 基准 序贯平差 自适应序贯平差 自适应因子
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自适应滤波算法在SINS/GPS组合导航系统中的应用研究 被引量：14
19
作者 范科 赵伟 刘建业 《航空电子技术》 2008年第3期11-15,33,共6页
以SINS/GPS组合导航系统为应用背景,对具有代表性的Sage自适应滤波和渐消卡尔曼滤波进行了研究,分析了这些方法在SINS/GPS组合导航应用中存在的问题,提出了适合工程应用的改进方法。改进的Sage自适应滤波主要对系统状态噪声协方差阵利... 以SINS/GPS组合导航系统为应用背景,对具有代表性的Sage自适应滤波和渐消卡尔曼滤波进行了研究,分析了这些方法在SINS/GPS组合导航应用中存在的问题,提出了适合工程应用的改进方法。改进的Sage自适应滤波主要对系统状态噪声协方差阵利用状态误差进行估计,更符合SINS/GPS组合导航系统的实际情况,提高了滤波稳定性。改进的渐消卡尔曼滤波采用矩阵因子的形式直接对状态预测协方差阵各分量进行不同程度的调节,使调节更趋合理。此外,改进算法增加了对观测粗差的处理,降低了观测粗差对滤波结果的影响。最后,用实际跑车试验验证了改进方法的有效性。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 自适应滤波 自适应因子 组合导航
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带有自调整因子模糊控制器的设计 被引量：5
20
作者 李军华 安连祥 贾俊林 《河北工业大学学报》 CAS 2002年第2期87-90,共4页
针对基本模糊控制器不具有适应控制对象变化的能力的问题，提出了一种带有自调整因子模糊控制器的设计方法，该控制器可根据系统的误差与误差变化率调整控制器的量化困子与比例因子，使系统具有自寻优、自适应的能力．
关键词 模糊控制器 自适应 量化因子 比例因子 自调整因子 设计
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