估计精度

摘要： 为提高永磁同步电机无传感器控制系统的控制性能和抗干扰能力,提出一种改进型滑模观测器无传感器鲁棒控制方法。该方法引入双曲正切函数替代传统滑模观测器的开关函数,并采用锁相环技术对转子状态信息进行提取,以削弱观测器的抖振效应和提高转子状态估计精度;为抑制转子状态估计误差和不同负载工况等干扰,提高无传感器控制系统的整体性能,设计速度环自抗扰控制器来替代传统的PI调节器。控制系统仿真结果表明:相比传统方法,该方法不仅能有效抑制抖振,提高转子状态的估算精度,而且进一步提高了电机无传感器转速跟踪控制的性能和鲁棒性。

摘要： 第五代移动通信技术(5G)为广电媒体融合发展提供了所需的技术支持,被广泛应用于广电行业,使广电媒体发生很大变化。毫米波大规模多输入多输出(MIMO)作为5G的一项核心技术,其通信系统性能的提升依赖于信道参数信息,因此实现精确的信道参数估计至关重要。考虑单小区毫米波大规模多用户MIMO广播系统,文章利用毫米波信道的稀疏散射特性和系统丰富的空时频等维度资源,提出了一种快速信道估计方法。该方法运用前后平滑和酉变换技术来构建实值多维信号模型,并借助拟合方法实现信道参数估计。测试结果表明,该方法提供了比现有方法更高的参数估计精度和更低的计算复杂度。

摘要： 惯性匹配法等传统船体变形角估计方法存在建模困难、模型参数难以确定等问题.提出了一种基于BP神经网络的船体变形角估计方法,其以角速度匹配为导向,将两套惯性测量装置测得的三轴角速度作为BP神经网络输入;对应的船体变形角作为BP神经网络输出,训练得到关于角速度与船体变形角的函数映射关系.探讨了BP神经网络设计参数,构建具有四层神经网络、50个隐层节点的BP神经网络系统.开展仿真实验,对比了基于Kalman滤波的惯性匹配法和基于BP神经网络的船体变形角估计方法的估计精度.经验证,当基于Kalman滤波的惯性匹配法无误差时,二者估计精度相当;但当基于Kalman滤波的惯性匹配法含误差时,基于BP神经网络估计船体变形角的精度比之高46.07％,且具有更快的收敛速度.

摘要： 风场是影响飞行器导航、制导与控制性能的重要因素.为获取高精度风场的幅值与方向信息,结合飞行器动力学模型与常规传感器测量,应用信息融合的设计思路,提出了一种风场在线估计方法.针对传感器存在测量噪声的问题,采用容积卡尔曼滤波算法,实现了非线性模型的高精度估计.通过与传统方法的仿真对比表明,所提算法在实现风场高频估测的同时,具备更高的估计精度.

摘要： 平均处理效应的估计一直是统计和经济领域研究的热点问题,低维空间下处理效应的估计量在高维数据下表现往往欠佳,文章结合变量选择与分层抽样,在高维数据下研究了平均处理效应估计的调整方法,讨论了调整后估计量的无偏性和渐近性,建立了估计量精度与回归系数估计精度之间的关系,结果表明,分层回归调整可以控制影响处理效应的变异源,从而提高估计的准确性。最后借助随机模拟进一步验证了结论的可靠性。

摘要： 在单站无源定位中,增加多普勒变化率信息可以有效提高定位精度和收敛速度.由于多普勒变化率比较小,测量比较困难.本文提出了一种基于脉冲群间自相关积累的多普勒变化率估计算法,首先通过脉冲间自相关积累运算得到以采样脉冲时间间隔为采样周期的线性调频序列,然后对该线性调频序列解调,得到多普勒变化率.仿真实验表明,本文算法在正常信噪比条件下估计精度接近Cramer-Rao界,且计算量小,实时性高,工程易实现,实景仿真验证了算法的可行性.

摘要： 乘员耗氧量是载人飞行器和地外基地环境控制与生命保障系统的设计的输入,直接影响系统的总体设计指标.目前,耗氧量估计主要依靠进人试验并根据氧分压变化,利用静态方程进行计算得到.该方法的缺点在于仅能估计成员耗氧量在一段时间内的均值,无法在线获得乘员耗氧数据.而对于乘员代谢建模、环控生保系统仿真以及压力制度控制设计在线动态数据显得更加重要.为了有效利用试验的实时测量数据,对密闭舱内压力动态变化模型以及非线性滤波算法进行研究,根据舱压动态变化模型设计了基于非线性预测滤波算法的乘员耗氧量在线估计算法.仿真结果表明,该算法动态估计精度优于0.15kg/h,静态估计误差优于30.110kg/h,可以用于乘员二氧化碳排放量的估计.

摘要： 船体变形角是造成船体姿态局部基准失准的原因之一.本文采用惯性量匹配的方式来测量船体的变形角.首先对光学测量的船体变形数据进行处理,确定船体变形过程的数学模型,再利用高精度的主惯导和子惯导输出的局部姿态信息进行惯性量匹配,通过构建卡尔曼滤波器实现对船体变形角的估计.初始时刻姿态取船体局部的载体坐标系,消除了初始对准误差的影响.最后分别对静态变形角为常值和缓变量两种变形模型进行仿真,结果表明视静态变形角为随机游走过程更符合实际变形过程,变形角估计精度更高.

摘要： 针对复杂环境下的米波雷达低仰角测高问题,建立多径信号服从高斯分布源的阵列信号模型,提出一种广义约束MUSIC算法.该算法将多径信号作为约束,通过限制信号子空间包含多径导向矢量,来提高直达波的估计精度.算法性能不受信号相干和地面反射系数的影响.与传统的测高算法相比,该方法在复杂反射地形下能有效进行目标高度估计.计算机仿真结果证实了该算法的可行性.

摘要： 为提高关键链项目缓冲管理的效率,优化缓冲的估计精度,本文结合熵值法和模糊理论来共同确定项目缓冲.针对不确定性对偏差的影响,基于项目工期服从对数正态分布的假设,引入熵值法估计项目的不确定性,并结合模糊数确定项目的缓冲,从而提出了一种新的基于不确定性的项目缓冲确定模型,使得结果更加精确、适用;通过熵值法估计项目的不确定性,提出了一种缓冲确定的新模型.

摘要： 在多目标跟踪过程中,混合高斯概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density,GMPHD)滤波器利用监测区域的所有回波信息对高斯项进行更新,进而通过高斯项删减和合并提取多目标状态,这种处理方式虽能获得目标状态的高精度估计,但由于杂波对高斯项更新时几乎无影响,使得算法进行了大量无效计算,在目标数较多、杂波密集的情况下,计算负荷是一个严重的问题.本文针对存活目标和新生目标在演化过程中的差异,提出一种快速多目标跟踪的协同混合高斯概率假设密度(CollaborativeGMPHD)滤波器,计算多目标预测量测,通过设置置信区域波门,将回波动态划分为存活目标量测集与新生目标量测集,利用两个量测集分别对存活高斯项及新生高斯项进行更新,并实现两者的协同和交互,保证估计精度的同时提高计算效率.仿真结果表明,该算法在降低计算量的同时很好的保证了状态估计的效果.

摘要： 容积卡尔曼滤波是基于曲面径向准则的非线性卡尔曼滤波算法,为非线性估计问题提供了新的实现方式,而目前非线性滤波的主要算法包括扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波和粒子滤波.结合估计精度和计算量两个方面性能考察,将容积卡尔曼滤波与上述三种经典算法进行综合比较.实验仿真给出了容积卡尔曼滤波与三种滤波算法的比较结果,对于非线性滤波算法的选取具有一定指导意义.

摘要： 考虑一类多检测系统的联合状态估计与模式辨识问题,即一个目标可能存在多个量测信息,目标-量测模式的关联假设是未知的.本文提出了一种基于感知共识的分布式期望最大法,该算法将一个高维的估计与辨识闭环处理转化为多个低维子模块的协同处理结构.通过天波超视距雷达多路径跟踪仿真验证,本文提出的算法较JMAE算法,在保持线性计算复杂度的同时,改善了估计精度.

摘要： 机动目标跟踪一直是雷达领域的难点.目前传统机动目标跟踪方法主要是利用机动目标模型和滤波算法实现机动目标跟踪,然而现阶段雷达均不能提供目标加速度信息,因此在机动目标跟踪时有时会出现跟踪精度差甚至跟踪发散的问题.由于在量测向量中引入目标的加速度信息,即增加量测矩阵的秩可以提高机动目标的跟踪精度,因此,本文提出了一种基于径向加速度的RA-Jerk-EKF机动目标跟踪算法.该算法在信号处理阶段利用分数傅里叶变换(FRFT)估计出目标的径向加速度,并通过坐标转换将其引入量测向量中.采用基于Jerk模型的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法解决滤波算法中非线性量测方程问题.最后仿真验证了该方法的有效性,并与传统的不带径向加速度的扩展卡尔曼滤波(EKF)方法进行了比较,结果表明该方法提高了跟踪精度,同时在位置、加速度和速度估计精度方面也有所改善.

摘要： 从GNSS-R镜面反射点定义出发,提出了直接求解方程组得到镜面反射点的位置坐标的方法.通过研究星载GNSS-R镜面反射点基本几何关系和线段二分法,提出了一种二分算法.为了验证该算法的正确性,利用STK仿真软件和MATLAB对已有镜面反射点估计算法和提到的二分算法进行仿真分析,并通过1stOpt软件利用定义辅助验证.结果表明,提出的二分算法可以正确估计镜面反射点的位置,而且算法简单,便于理解,执行效率高,适合大批量的数据处理.

摘要： 本发明涉及一种控制信道多用户复用时高精度频偏估计方法，包括以下步骤：根据信号模型，对时域接收信号经过采样，去除循环前缀，变换到频域，得到第k个用户，在第i个符号上，第l个子载波上的接收信号；获取上个周期内所述第k个用户，在第i个符号上，第l个子载波上的接收信号进行频偏估计得到的频偏值，并将该频偏值在本周期的时域上预纠偏后转换到频域；对预纠偏后的频域信号进行频偏估计，得到第k个用户的估计值，以供用户进行频偏补偿。本发明能够提高频偏估计的精度。

摘要： 本发明涉及一种超宽带高精度到达时间估计方法和装置，其中方法包括：在重采样之前存储第一径窗内的数据；控制发送端和接收端的频率差，利用载波环路计算得到频偏估计；利用所述频偏估计对存储的所述第一径窗内的数据进行矫正，通过重排得到针对一个超宽带脉冲包络的等效采样信号。本发明不依赖于重采样的到达时间估计算法，通过控制收发两端的接收机存在一定的频率差，能够让接收端等效获得数倍于ADC采样频率的采样数据，从而大大提高了到达时间估计的精度，并且额外的存储开销很小。

摘要： 本发明涉及一种低精度惯组参数估计方法，包括以下步骤：构建激光惯组和MEMS惯组的测量模型；根据激光惯组的输出和标定参数计算载体坐标系下的三轴角增量值和视速度增量值；将n个时间点的所述三轴角增量值和视速度增量值作为MEMS惯组测量模型的输入，基于最小二乘法，建立MEMS惯组量测方程；按时间顺序获取历史数据，进行自适应滑窗；将滑窗取得历史数据带入所述量测方程得到对应的量测矩阵；计算量测矩阵的线性度；当线性度满足阈值后，通过最小二乘法，利用滑窗取得历史数据估计MEMS惯组的参数。本发明实现低精度惯组参数的在线估计，提高定位的精度。

摘要： 本发明涉及一种全量模式下基于高精度惯组的MEMS惯组参数的在线估计方法，包括：构建激光惯组和MEMS惯组的测量模型；根据激光惯组的输出和标定参数计算载体坐标系下的三轴角增量值和视速度增量值；通过累积时间点t之前的三轴角增量值和视速度增量值分别得到的三轴角度和视速度在时间点t的累积值；使用时间点t以及三轴角度在时间点t的累积值作为输入训练三轴角度的神经网络模型；将时间点t以及三轴视速度在时间点t的累积值作为输入训练三轴视速度的神经网络模型；将得到的当前时间点和三轴角度和视速度在当前时间点的累积值分别输入到对应的神经网络模型中在线估计MEMS惯组参数。本发明实现低精度惯组参数的在线估计，提高定位的精度。

摘要： 本发明涉及多输入多输出(MIMO)雷达系统中一种高精度的多参数联合估计方法。主要解决发射和接收天线阵列没有完全校准即存在多时隙增益相位误差情况下的目标定位问题。其实现步骤为：1)构建多维矩阵形式的角度和多时隙增益相位误差的基带接收信号模型；2)利用最小二乘Khatri‑Rao因式分解算法，得到含有角度信息的混合矩阵和组合增益相位误差矩阵；3)针对目标角度估计，提出了结合空间平滑和实值化处理的迭代算法；4)估计第一个时隙的发射和接收增益相位误差，以消除多时隙组合增益相位误差的尺度模糊；5)利用最小二乘Khatri‑Rao因式分解算法联合估计多时隙发射和接收增益相位误差。本发明考虑了发射和接收天线阵列含有多时隙增益相位误差的情况，能够进行多参数的联合估计，所提出的角度算法提高了定位精度，对相干目标和非相干目标的情况都能适用。

摘要： 本发明实施例涉及交通识别技术领域，公开了一种高精度地图中路口区域的估计方法、装置及智能车辆,所述方法包括从所述高精度地图中提取所述路口处的信息点，其中所述信息点为表示车道线或者车道中心线的节点，所述信息点所包括的信息至少有该点的位置信息以及该点所表示的语义信息；对所述路口处的信息点预处理；将所述路口处的信息点排序；筛选所述路口处已排序的信息点，确定所述路口边缘的信息点；将所述路口边缘的信息点按照所述排序连接形成凹包，并根据所述凹包估计所述路口区域。通过上述方式，本发明实施例能够将路口处车道的具体信息加入路口凹包的计算中，使得求解的路口凹包的效果更好，从而更加准确地估计所述路口区域。

摘要： 本发明涉及一种基于精度递进定时估计的波特率细微特征估计方法，首先对待估计信号进行变换，进行DFT粗估计，获得估计误差；采用CZT方法进行频谱细化分析，获得较高精度的信号波特率，然后进行精度递进定时的波特率估计，获得更高的估计精度，使得估计知满足预定精度要求，以区分不同辐射源的细微特征。本发明解决现有技术中辐射源细微特征估计精度不高的问题，通过精度递进定时估计的波特率估计，获得更高的估计精度，其精度足以区分不同的辐射源的细微特征，为辐射源识别提供可靠依据。

摘要： 本发明提供了一种提高估计精度的基于连续分布的角度估计方法与设备，属于宽带无线通信技术和多天线技术领域。所述设备包括发端码本设计模块、收端码本设计模块和信道估计模块，信道估计模块包括预处理模块和角度迭代估计器；预处理模块在角度域将连续分布的角度信息分解为整数倍采样角度与小数倍采样角度，角度迭代估计器借鉴Turbo译码原理实现角度估计。角度估计方法包括发送端码本设计、接收端码本设计和信道估计。本发明在天线数目较少的条件下即可实现高精度角度估计，极大地降低了装置部署天线的成本，降低了角度估计的算法复杂度，减少了接收端的处理时间，适用于大规模天线阵列下的单径毫米波通信系统，具有很好的推广应用前景。

摘要： 本发明涉及一种基于精度递进定时估计的波特率细微特征估计方法，首先对待估计信号进行变换，进行DFT粗估计，获得估计误差；采用CZT方法进行频谱细化分析，获得较高精度的信号波特率，然后进行精度递进定时的波特率估计，获得更高的估计精度，使得估计知满足预定精度要求，以区分不同辐射源的细微特征。本发明解决现有技术中辐射源细微特征估计精度不高的问题，通过精度递进定时估计的波特率估计，获得更高的估计精度，其精度足以区分不同的辐射源的细微特征，为辐射源识别提供可靠依据。

摘要： 本发明提供了一种提高估计精度的基于连续分布的角度估计方法与设备，属于宽带无线通信技术和多天线技术领域。所述设备包括发端码本设计模块、收端码本设计模块和信道估计模块，信道估计模块包括预处理模块和角度迭代估计器；预处理模块在角度域将连续分布的角度信息分解为整数倍采样角度与小数倍采样角度，角度迭代估计器借鉴Turbo译码原理实现角度估计。角度估计方法包括发送端码本设计、接收端码本设计和信道估计。本发明在天线数目较少的条件下即可实现高精度角度估计，极大地降低了装置部署天线的成本，降低了角度估计的算法复杂度，减少了接收端的处理时间，适用于大规模天线阵列下的单径毫米波通信系统，具有很好的推广应用前景。