自适应因子相关论文
针对传统蚁群算法在移动机器人最短路径规划方面存在的不足，如算法前期盲目性搜索、收敛速度慢、消耗时间长及转弯次数多，提出了一种......
随着智能制造的发展,传统制造业转型面临着巨大挑战,资源的合理配置对制造业的发展至关重要。实际生产系统中,生产调度计划和设备......
网格计算技术是当前国内外通信领域研究的热点之一。而网格任务调度是其提高任务运行性能、实现网格资源共享的关键技术之一，它以一......
经历了二十年的发展,经典的学习控制理论已经成为了一门比较成熟的理论。凭借其独特的学习能力以及简洁的算法,学习控制正广泛地被......
无线传感器网络的应用前景是十分广泛的,在军事国防、农业、工业、医疗、环境等众多领域都具有十分重大的应用价值。在众多的无线......
在Kalman滤波理论中,加权相关法是一种利用Kalman滤波新息,估计未知的噪声统计信息的自适应滤波方法,但受限于动态模型异常和粗差......
非线性系统的状态估计问题,一直是国内外学者研究的热点课题,有重要的理论意义和应用价值。因为粒子滤波算法不受系统模型特征和噪......
目前频谱资源日趋紧张化,频谱使用率低,为了改善这类状况,研究者们提出了认知无线电技术。该技术是对频谱资源进行二次利用,通过共......
随着科技的发展,导航定位技术突飞猛进。全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite Systems,GNSS)能够提供全天候、实时的高......
Kalman滤波时间尺度算法是一种实时的原子钟状态估计方法,在时间保持工作中具有重要的实用价值.本文引入自适应因子改进Kalman滤波......
组合优化问题的解决在理论和实际应用领域都有非常重要的地位。随着问题规模的扩大,因为计算复杂度的问题,如果使用确定性算法很多......
针对在复杂环境下基于卡尔曼滤波的雷达目标跟踪中存在的鲁棒性和自适应性较差的问题,研究了一种新的雷达目标自适应鲁棒跟踪算法;......
GPS/GLONASS组合单点定位需要给定合理的观测值权比,不合理的权比会使最小二乘解失去最小方差性质,导致不合理的单点定位结果。利......
为使所建立的气动力模型能够准确刻画复杂动态特性,提出一种基于改进UKF算法的小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)飞行数据......
针对空调冷冻水系统存在的时间滞后、多干扰等特点和传统PID控制器控制效果不佳等问题进行了控制策略的优化。将改进蚁群PID控制器......
针对基本混合蛙跳算法收敛速度慢,优化精度低的问题,提出了改进的混合蛙跳算法：通过引入自适应因子,保持了算法开发与探索的平衡,维......
针对无线传感器网络定位误差大、有色噪声影响严重等问题,提出一种基于自适应抗差Kalm an滤波的无线传感器网络节点跟踪算法。先采......
针对无线传感器网络节点定位精度不足的问题,在无迹卡尔曼滤波（UKF）的基础上,结合迭代约束条件和自适应因子,提出了一种自适应迭代无......
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-Odome......
针对雷达测量系统因野值干扰导致跟踪精度下降的问题,提出了一种期望最大化去偏转换量测卡尔曼滤波(EMDCMKF)。先对目标量测去偏转......
常规方向图综合算法由于没有考虑天线本身特性、阵元互耦及周围电磁环境影响,理论综合结果与实际情况相差较大.为了解决这个问题,......
针对经典粒子滤波的样本退化问题,提出了基于预测残差的自适应Unscented粒子滤波。该方法将自适应因子与无迹卡尔曼滤波相结合构造......
在自适应Kalman滤波原理的基础上,结合模糊控制理论,提出一种基于学生化残差的模糊自适应滤波算法。该方法利用滤波残差构造统计量......
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......
为了获得较好的图像融合效果,针对传统小波变换的不足,提出了一种新的小波提升方案。引入加权系数对高、低频信号分别进行提升处理......
为了有效抑制室内复杂环境对无线传感器网络节点定位精度的影响,以及降低室内定位系统对环境的依赖性,提出了一种自适应智能三边定......
针对传统淡入淡出渐变因子图像拼接方法对重叠区域含有几何错位或复杂内容实现无缝拼接时所存在的局限性,论文提出了一种基于渐变......
标准的Kalman滤波模型,要求系统噪声统计特性满足零均值白噪声等条件,但在实际工程应用中,一般会因复杂环境而难以满足要求。为此,......
为了更好地保证水印的鲁棒性和不可感知性,结合MPEG-4视频压缩原理以及人类视觉模型系统,提出一种自适应的视频水印算法。根据I帧......
传统模式下动态精密单点定位(precise point positioning,PPP)技术可利用动态序贯最小二乘算法进行历元递推求解,坐标参数因其时变......
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......
针对动态无功优化问题的难点,通过负荷曲线动态分段来解决控制设备动作次数约束问题,基于当前分段方案和各时段的无功优化方案,对......
惯性测量单元中传感器具有较强的非线性和噪声的不确定性,导致使用常规卡尔曼滤波时误差大,容易出现发散,针对此问题,该文提出了一......
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......
针对捷联惯导系统静基座自对准过程中常规卡尔曼滤波器估计精度低且易发散的问题，提出了一种复合自适应卡尔曼滤波算法．该算法采用衰......
为解决相应的目标跟踪问题,该文针对二维空间雷达/红外测量系统提出了一种期望最大化容积卡尔曼滤波(EMCKF)。在期望最大化框架下......
本文在自适应滤波原理的基础上,结合模糊控制理论,提出了一种基于模糊控制的自适应滤波方法,它是基于滤波处理后的数据残差构造一......
在序贯平差自适应因子取值范围确定的情况下,以均方误差作为评判未知参数解优劣的标准,利用谱分解的方法求该范围内最佳的自适应因......
工业过程数据具有动态、非高斯等特性.独立成分分析(independent component analysis,ICA)既可以分析数据的非高斯形式,又可以极大......
针对永磁直线同步电动机在跟踪过程中出现的诸多非线性因素，提出一种改进型的迭代学习控制算法，该算法将迭代控制律看成时间轴与迭代......
本文主要研究了基于模糊理论的GPS导航算法,论文的主要内容和创新点概括如下:1、结合国内外在导航算法领域的研究现状和模糊理论的......
现有基于Bloch球面坐标的量子进化算法存在收敛速度慢和鲁棒性不稳定的问题。为此，提出基于斐波那契特性更新的自适应量子遗传算法......
针对传统BP神经网络的缺点,使用自适应Kalman滤波训练神经网络隐含层与输出层的连接权.与传统BP算法相比,该方法提高了BP神经网络......
基于区间数学概念将GPS/INS组合系统的不确定参数区间化,提出一种带有不确定参数的自适应因子构造方法。将自适应因子在不确定参数......
标准的Kalman滤波器在组合导航领域得到了广泛的应用,然而在实际运动过程中,载体的运动模型是复杂多变的,无法准确掌握系统的动态......
针对观测数据含有异常粗差且无多余观测的应用情形,提出一种顾及观测质量信息的自适应抗差Kalman滤波方法。该方法两步计算得到自......
红外成像导引头是精确制导导弹系统的重要组成部分,导引头随动控制系统的性能决定着导弹的跟踪精度水平.为了提高导引头的随动跟踪......
将抗差估计原理引入到经典Kalman 滤波（CKF）方法中,即抗差自适应Kalman 滤波（RAKF）,在抑制观测粗差及状态扰动方面,存在明显的优势.通......
介绍了方便实现且较小计算量的非线性UKF算法原理,提出一种改进RAUKF算法应用于配电网动态状态估计新思路,基于改进RAUKF算法的配......
