一种海洋磁力仪海浪磁场噪声实时抑制方法,属于海洋地磁场探测领域.包括以下步骤:步骤一:启动海洋磁力仪,读取海洋地磁传感器的输出数据作为量测量;步骤二:建立系统状态方程和量测方程;步骤三:在t_(k1)时刻利用SageHusa自适应卡尔曼滤波器估计出t_k时刻的地磁总场值,并对系统噪声阵Q和量测噪声阵R进行更新和修正;步骤...
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一种强跟踪自适应状态估计器及其仿真研究 在Sage-Husa过程噪声水平自适应估计算法的基础上,一旦通过基于新息的滤波器发散判据检测到可能出现的发散现象,提出用改进的强跟踪滤波器进行抑制,极大地提高了滤波算法... 段战胜,韩崇昭 - 《系统仿真学报》 被引量: 0发表: 2004年 自适应强跟踪鲁棒卡尔曼滤波器的设计 实...
线性自适应卡尔曼滤波算法具有实时性好、可靠性高、易于在基带处理中实现等优点,本文结合线性模型的强跟踪算法[6-7]和Sage-Husa自适应算法[8]各自的优缺点,提出了一种线性自适应强跟踪Sage-Husa滤波算法:通过渐消因子在线修正一步预测误差协方差矩阵,提高跟踪环路的鲁棒性;通过改进Sage-Husa自适应算法实现自适应场景...
Sage-Husa自适应滤波 1. An adaptive interacting multiple model(AIMM) algorithm is presented,which combines the IMM algorithm with the simplifiedSage-Husa adaptive filtering algorithm. 针对交互多模型(IMM)方法模型集覆盖能力与计算量相矛盾的问题,提出了将简化的Sage-Husa自适应滤波与IMM相结合,构成一种自适应...
一种海洋磁力仪海浪磁场噪声实时抑制方法,属于海洋地磁场探测领域.包括以下步骤:步骤一:启动海洋磁力仪,读取海洋地磁传感器的输出数据作为量测量;步骤二:建立系统状态方程和量测方程;步骤三:在t_(k1)时刻利用SageHusa自适应卡尔曼滤波器估计出t_k时刻的地磁总场值,并对系统噪声阵Q和量测噪声阵R进行更新和修正;步骤...
cqvip:针对Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法易引起发散且对初始条件的选取非常敏感的问题,提出一种自适应强跟踪Sage-Husa滤波算法。该算法从Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法出发,引入强跟踪技术,通过渐消因子在线修正一步预测误差协方差矩阵,使算法具有应对场景变化等不确定情况的能力,增强算法的鲁棒性;通过改进Sage-Hus...
一种海洋磁力仪海浪磁场噪声实时抑制方法,属于海洋地磁场探测领域.包括以下步骤:步骤一:启动海洋磁力仪,读取海洋地磁传感器的输出数据作为量测量;步骤二:建立系统状态方程和量测方程;步骤三:在t_(k1)时刻利用SageHusa自适应卡尔曼滤波器估计出t_k时刻的地磁总场值,并对系统噪声阵Q和量测噪声阵R进行更新和修正;步骤...