具有多种误差抑制功能的全数字RDC算法，董文博，徐永向，轴角数字变换（RDC）通常在基于旋转变压器的测系统中用于测定电机转子的角位置。当旋变的两路输出信号存在不平衡和谐波干扰时，传
2022-10-25 10:46:02
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在雷达目标跟踪中，系统量测信息通常在球坐标系下获得。为了采用经典卡尔曼滤波算法
实现有效目标跟踪，通常采用量测转换方法将非线性量测信息转换到直角坐标系中。针对传统量测
转换方法基于量测值计算转换误差统计特性而导致的估计结果有偏问题，提出了一种基于预测值的
量测转换方法，并将其与卡尔曼滤波算法相结合，获得了一种基于预测值量测转换的卡尔曼滤波跟
踪算法。仿真结果表明，与现有的基于量测转换的卡尔曼滤波算法相比， 该算法能在不提高运算量
的情况下有效改善目标跟踪效果，跟踪精度提升约 20%
2022-10-10 20:13:15
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针对机床主轴热误差补偿过程中现有建模方法的不足，提出一种新的热误差建模算法。首先应用FCM（模糊C-均值聚类）算法将众多温度测点予以分类，减少测点数量，提高测量精度；其次应用GCA（灰色关联分析）算法对同类测点的热敏感度进行排序，选出该类中的关键测点；最后以优选出的测点为输入变量，以热位移为输出变量，利用ANFIS进行热误差模型设计，并与BP算法建立的模型进行了比较。实验数据表明，该方法降低了机床热误差，具有预测精度高的优点，能较好地实现机床主轴热误差的补偿。
2022-10-08 20:54:18
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针对视觉伺服机器人对机动目标的跟踪问题，将当前统计模型（CS）引入IMM算法，与匀速模型（CV）组成模型集。在Matlab上对当前统计IMM算法和基本IMM算法进行仿真比较，结果表明当前统计IMMS算法跟踪机动目标的性能好于基本IMM算法，具有很好的收敛性和稳定性，提高了视觉伺服机器人对目标跟踪的准确性和快速性。
2022-10-06 11:49:57
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. 扩展卡尔曼滤波算法 作者 niewei120 nuaa EKF 算法是在标准 Kalman 滤波算法的基础上发展起来的 它的基本思想是 在滤波值附近 应用泰勒展开算法将非线性系统展开 对于二阶以上的高阶项全部都省去 从而原系统就变 成了一个线性系统再利用标准 Kalman 滤波算法的思想对系统线性化模型进行滤波 . . 滤波过程如下 其 matlab 程序如下 For t=1 N %预测更新
2022-09-16 17:11:20
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针对约束优化问题，提出一种自适应人工蜂群算法。算法采用反学习初始化方法使初始种群均匀分布于搜索空间。为了平衡搜索过程中可行个体和不可行个体的数量，算法使用自适应选择策略。在跟随蜂阶段，采用最优引导搜索方程来增强算法的开采能力。通过对13个标准测试问题进行实验并与其他算法比较，发现自适应人工蜂群算法具有较强的寻优能力和较好的稳定性。
2022-09-16 00:07:07
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