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4 个结果
  • 简介:针对无线室内定位存在的非视距误差及信号跳变的问题,提出了一种基于指数渐消记忆加权测距滤波的内交点定位算法。为了减小非视距误差对无线系统定位精度的影响,提出了一种内交点定位算法,它无需识别基站是否处于视距环境,也无需任何先验的信息,仅基于当前时刻的各基站测距信息实现目标位置的解算。针对无线信号易跳变的问题,采用指数渐消记忆加权算法对测距信息进行滤波处理,通过选取合适的渐消记忆因子有效调节测距信号跳变的幅度。实测数据结果表明:利用所提出的方法定位精度优于2m,显著优于传统的加权最小二乘定位算法,且定位结果的跳变现象明显减弱。

  • 标签: 指数渐消记忆 非视距 加权滤波 内交点定位 室内定位
  • 简介:针对1点RANSAC(RandomSampleConsensus)单目视觉EKF(ExtendedKalmanFilter)算法中的滤波发散问题,分析了滤波发散的产生原因,提出了一种基于渐消记忆滤波的1点RANSAC单目视觉姿态估计算法。该算法通过在EKF滤波方程中引入加权因子,逐渐加大当前数据的权重,相应地减少旧数据的权重,有效地扼制了算法中的滤波发散问题。最后通过两组验证性实验验证说明了算法的有效性。实验结果表明:该算法能够有效地解决1点RANSAC单目视觉EKF算法中的滤波发散问题,具有更高的精度。第一组双轴联动实验,航向角的平均误差减小2.4158?,俯仰角平均误差减小0.1782?;第二组偏航轴大角度转动实验,摄像机航向角的估计误差一直保持在1.5?以内。

  • 标签: 1点RANSAC算法 渐消记忆滤波 单目视觉 滤波发散
  • 简介:基于非结构/混合网格、耗散自适应2阶混合格式以及脱体涡模拟(detachededdysimulation,DES)方法开展了现代战斗机模型复杂分离流动的数值模拟,并与有限的平均气动力试验数据进行了对比,结果表明计算具有合理性,在此基础上进一步应用本征正交分解(properorthogonaldecomposition,POD)和动力学模态分解(dynamicmodedecomposition,DMD)方法对数值模拟流场的非定常特性进行了对比分析.研究表明飞行器背风区流场由一对边条涡的螺旋运动主导,旋涡破裂前在横向空间截面上流场是中性稳定的,同时主涡核的运动是多频耦合的.POD和DMD的对比分析则表明:两者模态配对的方式不同,但主要模态之间具有一定相关性;POD模态中包含多种频率的运动,而且能量较集中于主模态,流场重构效率更高;DMD则将流场的主要特征运动提取为一些单频模态的组合,同时能够给出模态的稳定性.

  • 标签: 大攻角 飞行器 动力学模态分解 本征正交分解 数值模拟
  • 简介:为了有效地消除重力异常畸变对海洋重力仪测量精度的影响,得到更高精度的重力异常测量值,根据随机过程理论,分析了重力异常状态方程,并对H∞滤波算法和自适应卡尔曼滤波算法进行了理论对比分析,将其应用到消除重力异常畸变系统中.为了避免滤波发散,自适应卡尔曼滤波采用降阶的Sage-Husa算法.理论分析和仿真实验表明:H∞滤波算法和自适应卡尔曼滤波算法都具有较好的滤波收敛特性,并能在一定程度上有效地消除重力异常畸变对重力异常测量精度的影响,但自适应卡尔曼滤波的性能优于H∞滤波.

  • 标签: H∞滤波 自适应卡尔曼滤波 重力异常畸变 海洋重力仪 测量精度 重力异常状态方程