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实际的海洋是一个不确定的声传播环境,常规的匹配场方法在进行目标定位时会遇到环境失配的问题,导致定位性能下降.在不确定的海洋环境中,声场传播中的一部分简正波模态受到声场不确定性的影响较小.基于此,本文提出了一种模态子空间重构的稳健定位方法.该方法使用稳定的模态来重构拷贝场向量,相比于常规匹配场定位方法中使用全阶模态来构造拷贝场向量,其定位结果更加稳健.利用计算机仿真数据和海试数据进行了定位性能分析,并给出了常规匹配场定位方法和稳健最大似然定位方法作为对比.研究结果表明:1)不确定海洋环境中,常规匹配场定位方法即使在较高的信噪比条件下其定位性能也较差.2)模态子空间重构定位方法的性能优于常规匹配场定位方法和稳健最大似然方法. 相似文献
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从Web自身安全性、可靠性出发,利用拜占庭协议构建具有较强生存能力和高安全性的Web系统模型,从Web系统自身开始,加强和提高整个Web系统应用的安全性和可靠性. 相似文献
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针对三维弹道目标,给出了一种有效的基于粒子滤波的跟踪算法。这种算法以标准的粒子滤波算法为基础,根据贝叶斯原理利用局部线性化技术获得最佳近似的重要性密度函数以避免粒子退化现象,并且利用 Metropolis-Hastings(MH)采样构造的马尔科夫链得到更加符合目标分布的样本,从而最小化重采样后的粒子枯竭问题。此外,这里采用 Kullback-Leibler 距离(KLD)指标对不同粒子滤波算法的性能进行评估。仿真结果表明,该三维弹道目标跟踪算法粒子群与参考粒子群(近似真实目标概率分布的粒子群)之间的KLD比标准粒子滤波与参考粒子群之间的KLD更小,因此,能获得比标准粒子滤波算法更好的跟踪效果。 相似文献
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传统的信号检测算法在不确定的海洋环境中性能出现下降。基于贝叶斯原理的最优检测算法可以实现对不确定海洋环境中信号的有效检测,但是其突出问题是计算量较大。本文提出了一种基于主成分量分析的稳健信号检测器,该检测器利用贝叶斯原理将环境先验信息引入到检测算法中,同时使用主成分量分析方法来降低运算量,实现了对信号的快速有效检测。分别使用标准失配海洋模型和海上实测数据进行了计算机仿真和实验验证,结果表明:(1)基于主成分量的稳健信号检测器检测性能达到最优贝叶斯检测器的效果。(2)本文方法在线运算速度是贝叶斯最优检测器的5^一8倍。(3)环境先验信息失配的情况下,扩大海洋环境参数模型的不确定度范围有助于提高检测性能。 相似文献
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为降低∑-△模/数转换器(ADC)的功耗和面积,在分析和比较不同梳状滤波器实现结构的基础上,提出了一种优化的梳状滤波器结构.基于TSMC 0.18μm CMOS标准单元库,进行了电路仿真和综合.实验结果表明,采用该结构可比传统的CIC结构节省36%的面积和50%的功耗.同时,根据抽样滤波器总功耗的分布,提出了对其整体结构的优化方法. 相似文献
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