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 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:章鹤[1]
机构地区:[1]中航工业西安航空计算技术研究所第8研究室,陕西西安710119
出 处:《电子科技》2014年第5期182-185,共4页Electronic Science and Technology
摘 要:研究了线性系统下的Norton和基于OBE两种集员估计算法。Norton算法是通过最小体积或最小迹来优化时间更新阶段和测量更新阶段,但其计算量大、效率低。针对这一不足,OBE算法采用最小半径定界椭球来进行测量阶段的更新,从而简化了算法,减少了计算量。最后通过与传统Kalman滤波算法与Norton集员估计算法相比,验证了基于OBE集员估计算法的有效性。This paper studies two set-membership estimation algorithms in the linear system: Norton set-mem- bership estimation algorithm and OBE set-membership estimation algorithm. Norton algorithm optimizes time updating stage and measurement updating stage according to the minimum volume or minimum trace, but with huge amount of computation and low efficiency. OBE algorithm optimizes measurement updating stage according to minimum radius bounding ellipsoid, so as to simplify the algorithm and reduce the amount of calculation. Finally, OBE algorithm is compared with the traditional kalman filtering algorithm and Norton set-membership estimation algorithm. The simu-lation results prove the effectiveness of OBE algorithm.
分 类 号:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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