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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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文献类型

7 篇 专利

馆藏范围

7 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

2 篇 武汉科技大学
2 篇 西安电子科技大学
2 篇 中国科学院国家空...
1 篇 北京理工大学

作者

2 篇 杨震
2 篇 强丽娥
2 篇 程磊
2 篇 王正熙
2 篇 唐文林
2 篇 许述文
2 篇 方厚章
2 篇 刘军
2 篇 刘宏伟
2 篇 陈洋
2 篇 时愈
2 篇 高辰
2 篇 彭晓东
2 篇 潘东辉
2 篇 温博
2 篇 张玉珠
2 篇 吴怀宇
2 篇 龙文
1 篇 贾云得
1 篇 裴明涛

语言

7 篇 中文

检索条件"主题词=观测模型建模"

共 7 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

一种卫星编队的臂长精确估计方法

一种卫星编队的臂长精确估计方法

引用

作者：温博唐文林彭晓东杨震强丽娥张玉珠高辰 100190 北京市海淀区中关村南二条1号

本发明提供了一种卫星编队的臂长估计方法及系统，所述方法包括：确定所有卫星的运行参数；卫星相对动力学建模和观测模型建模；利用混合扩展卡尔曼滤波算法估计卫星编队的臂长。本发明的优势在于：本申请的技术方案采用数值仿真分析了... 详细信息

标准号: CN116415429B

本发明提供了一种卫星编队的臂长估计方法及系统，所述方法包括：确定所有卫星的运行参数；卫星相对动力学建模和观测模型建模；利用混合扩展卡尔曼滤波算法估计卫星编队的臂长。本发明的优势在于：本申请的技术方案采用数值仿真分析了空间引力波探测轨道特征对于星间相对状态估计精度的影响，对于与空间引力波探测卫星编队具有相同轨道特征的探测卫星编队，获得的星间相对状态精确估计方法和星间臂长估计方法的结果均可直接应用。本申请的方法可以精确的估计卫星的相对状态，从而精确的估计卫星的臂长，为之后的TDI及其它数据算法提供了有效的先验信息。

关键词：卫星臂长引力波探测轨道特征扩展卡尔曼滤波观测模型建模数值仿真分析动力学建模数据算法算法估计探测卫星先验信息运行参数状态估计间臂申请应用

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一种卫星编队的臂长精确估计方法

一种卫星编队的臂长精确估计方法

引用

作者：温博唐文林彭晓东杨震强丽娥张玉珠高辰 100190 北京市海淀区中关村南二条1号

标准号: CN116415429A

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一种自适应参数更新的贝叶斯图像反卷积恢复方法

一种自适应参数更新的贝叶斯图像反卷积恢复方法

引用

作者：方厚章刘宏伟潘东辉时愈许述文刘军 710071 陕西省西安市太白南路2号

本发明属于图像处理技术领域，公开了一种自适应参数更新的贝叶斯图像反卷积恢复方法，包括：观测模型建模；图像先验建模；求观测模型的下界：利用优化最小化方法获得观测模型的下界函数；求图像先验模型的下界：利用优化最小化方法获... 详细信息

标准号: CN106023106B

本发明属于图像处理技术领域，公开了一种自适应参数更新的贝叶斯图像反卷积恢复方法，包括：观测模型建模；图像先验建模；求观测模型的下界：利用优化最小化方法获得观测模型的下界函数；求图像先验模型的下界：利用优化最小化方法获得图像先验模型的下界函数；利用最大化后验概率迭代更新观测模型超参数、图像先验超参数和图像；本发明提供的自适应参数更新的贝叶斯图像反卷积恢复方法自适应更新能力好，计算代价低，恢复效果显著，具有去除高斯噪声和椒盐噪声的能力，可应用于在高斯噪声或椒盐噪声污染情形下且受高斯模糊退化图像的恢复。

关键词：图像下界观测模型自适应参数先验高斯噪声先验模型贝叶斯反卷积最小化恢复观测模型建模图像处理技术自适应更新迭代更新后验概率椒盐噪声退化图像噪声污染最大化高斯更新建模去除优化模糊应用

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共轭梯度与扩展卡尔曼滤波结合的四旋翼姿态解算方法

共轭梯度与扩展卡尔曼滤波结合的四旋翼姿态解算方法

引用

作者：陈洋龙文吴怀宇程磊王正熙 430081 湖北省武汉市青山区和平大道947号

本发明涉及共轭梯度与扩展卡尔曼滤波结合的四旋翼姿态解算方法，首先采集传感器信息获取四旋翼飞行状态，然后利用共轭梯度方法进行观测模型建模，进而进行过程模型建模，将共轭梯度方法得到的四元数作为扩展卡尔曼滤波的测量值；最后... 详细信息

标准号: CN105890598B

本发明涉及共轭梯度与扩展卡尔曼滤波结合的四旋翼姿态解算方法，首先采集传感器信息获取四旋翼飞行状态，然后利用共轭梯度方法进行观测模型建模，进而进行过程模型建模，将共轭梯度方法得到的四元数作为扩展卡尔曼滤波的测量值；最后利用扩展卡尔曼滤波法得到最佳的四元数，解算出四旋翼的三个姿态角。相比单纯的梯度方法和互补滤波方法，本发明的扩展卡尔曼滤波法考虑到了系统误差和传感器的测量噪声，因此估计的四元数有更好的准确性。利用共轭梯度方法得到观测四元数运用到扩展卡尔曼滤波中，可以避免计算复杂的线性化观测模型。

关键词：扩展卡尔曼滤波四元数共轭旋翼测量观测模型建模采集传感器飞行状态观测模型过程模型系统误差信息获取姿态解算传感器线性化姿态角建模解算滤波噪声观测

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一种采用时间动态表观模型的实时在线多目标跟踪方法

一种采用时间动态表观模型的实时在线多目标跟踪方法

引用

作者：贾云得杨敏裴明涛 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

本发明涉及一种采用时间动态表观模型的实时在线多目标跟踪方法。本发明将多目标跟踪过程中每个目标的表观信息看作是一个时间有序的表观序列，通过考虑目标表观信息在跟踪过程中随时间变化的规律，建立有强判别力的表观模型来表达表观... 详细信息

标准号: CN105654139B

本发明涉及一种采用时间动态表观模型的实时在线多目标跟踪方法。本发明将多目标跟踪过程中每个目标的表观信息看作是一个时间有序的表观序列，通过考虑目标表观信息在跟踪过程中随时间变化的规律，建立有强判别力的表观模型来表达表观序列的时间动态变化特性；同时通过多个隐状态的观测模型建模目标表观在特征空间中的结构多样性，为目标与检测结果之间的数据关联提供精确的表观匹配信息；通过将检测结果逐帧地与目标进行关联完成实时在线多目标跟踪的任务，可实时准确的跟踪视频中的多个感兴趣目标。在保证跟踪性能的同时具有很高的计算效率，能够实际应用于各种实时系统。