检索结果-内蒙古大学图书馆

系统工程与电子技术 2006年第6期28卷 801-803,888页

作者：刁鸣刘玫成洁哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

针对新型无源探测系统的要求,在原有最小二乘算法的基础上,为缩短定位时间,减少运算量,提出了递推最小二乘算法。同时引入自适应卡尔曼滤波算法对原始定位结果进行了处理。多次计算机仿真结果表明该算法有效地提高了定位的实时性、可靠... 详细信息

针对新型无源探测系统的要求,在原有最小二乘算法的基础上,为缩短定位时间,减少运算量,提出了递推最小二乘算法。同时引入自适应卡尔曼滤波算法对原始定位结果进行了处理。多次计算机仿真结果表明该算法有效地提高了定位的实时性、可靠性和定位精度,能够满足新型无源探测系统的技术要求。

关键词：无源定位递推最小二乘自适应卡尔曼滤波

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基于B样条递推最小二乘的非线性MISO传感器系统建模方法

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仪器仪表学报 2009年第7期30卷 1404-1409页

作者：魏国刘剑雷苗孙圣和哈尔滨工业大学自动化测试与控制系哈尔滨150001

提出了基于B样条递推最小二乘的非线性MISO传感器系统建模方法。B样条函数良好的逼近性能保证了建模精度; B样条基函数的递推定义及最小二乘的无矩阵求逆递推使建模简单易行;当数据呈矩形网格分布时,运用降维处理降低了计算复杂度。理... 详细信息

提出了基于B样条递推最小二乘的非线性MISO传感器系统建模方法。B样条函数良好的逼近性能保证了建模精度; B样条基函数的递推定义及最小二乘的无矩阵求逆递推使建模简单易行;当数据呈矩形网格分布时,运用降维处理降低了计算复杂度。理论分析、仿真及实际传感器数据处理结果表明,B样条递推最小二乘方法能够有效地提高非线性MISO传感器系统建模的精度、稳定性以及运算效率。方法易于在微处理器上实现,适合在线建模应用。

关键词： MISO传感器系统建模 B样条递推最小二乘降维处理

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基于递推最小二乘估计的CNS/INS组合导航系统初始对准

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中国惯性技术学报 2015年第3期23卷 281-286页

作者：周凌峰赵小明赵帅姚琪杨琳哈尔滨工程大学自动化学院哈尔滨150001 天津航海仪器研究所天津300131

针对CNS/INS组合导航系统中缩短初始对准时间的问题,设计了一种CNS/INS组合导航系统组合对准新方法。在CNS/INS姿态四元数组合算法的基础上,推导CNS/INS组合系统线性化状态方程,分析了INS和CNS姿态四元数差值构建量测方程。利用递推最... 详细信息

针对CNS/INS组合导航系统中缩短初始对准时间的问题,设计了一种CNS/INS组合导航系统组合对准新方法。在CNS/INS姿态四元数组合算法的基础上,推导CNS/INS组合系统线性化状态方程,分析了INS和CNS姿态四元数差值构建量测方程。利用递推最小二乘原理实现了对该组合系统的信息融合,设计了基于该估计原理的组合导航系统初始对准方法,考虑到大气层内动基座条件下对于星敏感器造成的干扰因素增加了加权处理环节,最后通过仿真实验验证了递推加权最小二乘法在处理组合导航系统初始对准中的有效性。仿真结果表明在微晃基座条件下,与传统的滤波方法相比较该估计方法能够有效地缩短约25%的对准时间。

关键词： CNS/INS组合导航星敏感器初始对准递推最小二乘

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基于频控阵的递推最小二乘波束形成算法

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系统工程与电子技术 2019年第7期41卷 1468-1473页

作者：冯晓宇谢军伟葛佳昂袁俊超空军工程大学防空反导学院陕西西安710051 中国人民解放军95668部队云南昆明650200

频控阵通过在阵元间加入远小于载频的频率增量,使波束的空间分布距离-角度二维相关。基于频控阵基本结构,引入两种接收信号处理机制,并对其进行理论推导分析,仿真表明两种机制均能有效接收信号。针对指向误差存在,导向矢量失配导致主瓣... 详细信息

频控阵通过在阵元间加入远小于载频的频率增量,使波束的空间分布距离-角度二维相关。基于频控阵基本结构,引入两种接收信号处理机制,并对其进行理论推导分析,仿真表明两种机制均能有效接收信号。针对指向误差存在,导向矢量失配导致主瓣发生偏移问题,采用递推最小二乘波束形成算法处理。仿真结果表明,存在指向误差时,该算法在两种机制中均能在目标位置形成主瓣,在干扰位置形成零陷,验证了算法在频控阵中应用的稳健性。

关键词：频控阵信号处理递推最小二乘指向误差

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基于递推最小二乘的水下声学应答器在线标定方法

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中国惯性技术学报 2019年第6期27卷 746-752页

作者：金博楠徐晓苏张涛康志超微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室南京210096 东南大学仪器科学与工程学院南京210096

针对水下应答器在线标定问题,提出了一种基于递推最小二乘的应答器标定方法,其在解算间隙不断插入历史数据进行循环解算并引入遗忘因子加快算法收敛。为了提高算法稳定性,在标定最后用改进消元法对结果进行比对,以避免递推最小二乘法结... 详细信息

针对水下应答器在线标定问题,提出了一种基于递推最小二乘的应答器标定方法,其在解算间隙不断插入历史数据进行循环解算并引入遗忘因子加快算法收敛。为了提高算法稳定性,在标定最后用改进消元法对结果进行比对,以避免递推最小二乘法结果陷入局部收敛。改进消元法在传统方法基础上加进了声速修正方法以提高定位精度。对影响标定精度的误差因素进行了分析,对标定时不同的航行路径带来的定位效果进行了比较得出最优路径。仿真结果表明,递推最小二乘法不但能够在线估计,而且具有与实时性和高精度特点,具有很好的效果,相比于传统消元法有显著提高。最后在千岛湖实验中,采用所提出的方法对应答器进行了标定,标定精度优于10 cm,保证了水下应答器高精度标定的实施。

关键词：在线估计长基线递推最小二乘应答器标定水下定位消元法

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递推最小二乘算法在新型无源探测系统中的应用

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弹箭与制导学报 2005年第S2期25卷 382-384,387页

作者：刁鸣刘玫成洁哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

探讨了递推最小二乘算法在新型无源探测系统中的应用,这种算法是基于最小二乘算法提出的一种算法。用该算法联合自适应卡尔曼滤波算法对飞行目标定位,提高了实时性,减少了运算量。多次计算机仿真结果验证了算法的实时性和可靠性,精度较高。

关键词：递推最小二乘自适应卡尔曼滤波

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基于限定记忆递推最小二乘算法的智能电表运行误差远程估计

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中国电机工程学报 2020年第7期40卷 2143-2151页

作者：孔祥玉马玉莹李野王成山赵鑫智能电网教育部重点实验室(天津大学) 天津市南开区300072 国网天津市电力公司电力科学研究院天津市和平区300384

针对智能电表拆检或现场校验方式存在维护成本高、精准性差以及难以全覆盖等问题,该文对大规模量测数据进行分析,提出一种基于限定记忆递推最小二乘算法(limited memory recursive least squares algorithm,LMRLSA)求解的智能电表运行... 详细信息

针对智能电表拆检或现场校验方式存在维护成本高、精准性差以及难以全覆盖等问题,该文对大规模量测数据进行分析,提出一种基于限定记忆递推最小二乘算法(limited memory recursive least squares algorithm,LMRLSA)求解的智能电表运行误差远程估计方法。该方法首先根据用户不同量测时段的用电量水平,筛选出相近运行状态的量测数据;然后运用LMRLSA估计智能电表误差,并通过现场分层抽样检测提升误差估计的准确性。电网公司实际算例分析的结果表明,该方法在保证足够量测数据的情况下,可有效实现智能电表运行误差参数估计结果的精准性;且通过调节记忆长度,可保证智能电表误差变化估计的实时性,有助于及时发现疑似异常计量点,为高效的用电巡检提供支撑。

关键词：智能电表量测误差远程估计递推最小二乘限定记忆法

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基于递推最小二乘算法的感应电动机参数离线辨识

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中国电机工程学报 2011年第18期31卷 79-86页

作者：张虎李正熙童朝南钢铁流程先进控制教育部重点实验室(北京科技大学) 北京市海淀区100083 北方工业大学电力电子与电气传动工程中心北京市石景山区100144

感应电动机参数离辨识是实现高性能变频调速的前提。对基于递推最小二乘(recursive least-squares,RLS)算法的电机参数离线辨识的具体实现进行了详细阐述;基于离线辨识时电机的静止特性,简化了电机数学模型,减少了计算量;采用改进欧拉... 详细信息

感应电动机参数离辨识是实现高性能变频调速的前提。对基于递推最小二乘(recursive least-squares,RLS)算法的电机参数离线辨识的具体实现进行了详细阐述;基于离线辨识时电机的静止特性,简化了电机数学模型,减少了计算量;采用改进欧拉数值解法,求解巴特沃思数字滤波状态方程,既可获得信号的滤波值,同时又直接解得了信号的1阶和2阶导数值,避免了导数离散化的误差影响,提高了运算精度;运用线性反馈移位寄存器产生伪随机白噪声序列(M序列),作为辨识的激励信号;针对不同功率的电机进行了大量的仿真和实验研究,实验结果表明所提方法稳定性良好,辨识结果的一致性和准确性较高。

关键词：感应电动机参数辨识递推最小二乘状态变量滤波器 M序列

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非平稳信号的的递递推最小二乘盲分离

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控制理论与应用 2011年第5期28卷 735-740页

作者：徐洪涛王跃钢陈霞第二炮兵工程学院304教研室陕西西安710025 第二炮兵工程学院403教研室陕西西安710025

针对非平稳信号盲分离问题提出了一种基于递推最小二乘(RLS)算法的非平稳信号盲分离新方法.首先引入遗忘因子对常规代价函数进行指数加权修正,得到一种新的具有递归结构的代价函数;然后利用RLS算法最小化代价函数,推导最优分离矩阵的自... 详细信息

针对非平稳信号盲分离问题提出了一种基于递推最小二乘(RLS)算法的非平稳信号盲分离新方法.首先引入遗忘因子对常规代价函数进行指数加权修正,得到一种新的具有递归结构的代价函数;然后利用RLS算法最小化代价函数,推导最优分离矩阵的自适应更新算法,逐步实现信号分离.该算法避免了最小二乘类算法关于学习速率选择困难的缺点,具有收敛速度快、稳定性好等优点.仿真实验验证了算法的有效性.

关键词：盲分离非平稳信号递推最小二乘遗忘因子

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递推最小二乘与误差自回归联合实时校正方法

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水电能源科学 1996年第2期14卷 78-83页

作者：何少华电力部北京勘测设计研究院水利部北京勘测设计研究院

在实时洪水预报中采用速推最小二乘法和误差自回归实时校正方法，提高了模型计算精度，实例验证应用效果良好。

关键词：洪水预报递推最小二乘误差自回归校正

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