Advertisement

Singer模型自适应及机动频率调节_自适应跟踪_Singer模型算法分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了Singer模型在自适应跟踪中的应用，深入分析了该模型算法，并提出了一种改进方法以实现对目标运动模式变化的有效响应和频率动态调整。 基于Singer模型的自适应跟踪算法通过分析加速度的历史规律来调节机动频率，并使用隶属度函数调整调节灵敏度。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Singer模型自适应及机动频率调节_自适应跟踪_Singer模型算法分析
    优质
    本研究探讨了Singer模型在自适应跟踪中的应用，深入分析了该模型算法，并提出了一种改进方法以实现对目标运动模式变化的有效响应和频率动态调整。 基于Singer模型的自适应跟踪算法通过分析加速度的历史规律来调节机动频率，并使用隶属度函数调整调节灵敏度。
     
  • 基于Singer模型的机动频率自适应调节算法及Matlab 2021a仿真
    优质
    本研究提出了一种基于Singer模型的机动频率自适应调节算法，并利用MATLAB R2021a进行了仿真实验，验证了算法的有效性。 Singer模型机动频率自适应调节算法采用五个十步均值平均来调整机动频率，并使用正态分布曲线作为隶属度函数以调节加速度扰动对机动频率调整的灵敏度。
     
  • 针对强机动目标的自适应交互式多模型跟踪算法
    优质
    本研究提出了一种先进的自适应交互式多模型跟踪算法，特别适用于追踪快速变化和高机动性的目标。该方法通过动态调整模型参数，有效提高了在复杂环境中的目标定位与追踪精度。 为解决机动目标跟踪过程中出现的目标模型与实际运动模式失配问题，提出了一种交互式多模型算法。该算法从一组离散的模型集中选出最优模型，并自适应地调整这些模型参数以更贴近目标的实际运动特性。通过蒙特卡罗仿真验证了此方法的有效性：相较于传统的常速模型和自适应协同转弯模型（IMM-CV/ACT）交互式策略，在面对强机动情况时，新算法能够迅速有效地控制跟踪误差峰值在测量标准差范围内，从而更加适合于处理强机动目标的追踪任务。
     
  • 一种用于机动目标跟踪的自适应当前模型
    优质
    本研究提出了一种创新性的自适应“当前”模型，专门针对机动目标跟踪问题。该模型能够实时调整参数以应对目标突然改变方向或速度的情况，显著提高了跟踪精度和稳定性，在复杂多变环境中展现出卓越性能。 针对单个模型在跟踪机动目标时性能不佳及多模型方法难以设计最优模型集且算法复杂的难题，本段落提出了一种基于“当前”模型的自适应跟踪单模型，并适用于多种飞行器。该方法从目标与雷达之间的相对角运动出发，提供了一个优化估计目标和雷达之间相对角运动以及距离变化的算法。仿真结果显示，这种新的自适应单模型具有稳定的跟踪性能，并且显著优于传统的“当前”模型。特别是在处理高机动性的目标时，其表现甚至超越了交互多模型方法（IMM），同时计算量也低于IMM。
     
  • 当前统计模型结合卡尔曼滤波与自适应跟踪.rar_continent396_自适应卡尔曼滤波_当前统计模型_自适应调整
    优质
    本项目研究将卡尔曼滤波技术与自适应算法相结合，应用于当前统计模型中，实现对目标的精确跟踪及参数的动态调整。 基于当前统计模型的自适应不敏卡尔曼滤波算法。
     
  • 自适应模糊PID控制模型.rar_模糊PID_SIMULINK_自适应调整_PID自适应_自适应模糊控制系统
    优质
    本资源提供了一种基于自适应调整机制和模糊逻辑优化的PID控制模型，适用于SIMULINK环境下的复杂系统控制。该模型能够有效提高系统的响应速度与稳定性，在PID自适应领域具有重要应用价值。 将模糊自适应控制与PID控制算法相结合，建立模型并使用Simulink进行仿真。
     
  • SELFADAPTING7_RAR_SIMULINK_无模型自适应控制_自学型无模型自适应控制系统
    优质
    本项目是SELFADAPTING7_RAR_SIMULINK，开发了一种先进的无模型自适应控制系统，具备自动学习功能，适用于复杂系统的精准控制。 自适应控制算法的另一个Simulink模型可供运行，它是无模型参考控制算法的一个应用实例，旨在促进共同学习和交流。
     
  • MAFC-.zip_MAFC_无模型自适应的优点_自适应控制_模型自由控制
    优质
    本资源探讨了无模型自适应控制（MAFC）的优势，特别是其在无需精确系统模型情况下实现高效、实时调整的能力。适合研究自适应控制系统设计的读者参考。 无模型自适应（MAFC）控制算法在MATLAB中的应用实现。
     
  • MIT.rar_MIT_自适应控制_自适应控制模型_自适应控制与MIT
    优质
    该资源为麻省理工学院（MIT）关于自适应控制系统的研究资料，涵盖理论建模、设计方法及应用案例等内容。适合科研人员和工程技术人员参考学习。 模型参考自适应控制的MIT方法采用单位阶跃信号作为输入，并使用积分自适应律。
     
  • 无模型自适应控制简介-无模型自适应控制讲稿
    优质
    无模型自适应控制（MFAC）是一种先进的工业过程控制系统理论，它无需建立精确数学模型即可实现对系统的有效控制。此讲稿深入解析了MFAC的基本原理、算法设计及其在实际应用中的优势和局限性。 无模型自适应控制（MFAC）是由侯忠生与韩志刚教授在1993年至1994年间提出的。其核心思想是引入新的伪梯度向量和伪阶数的概念，通过一系列动态线性时变模型来近似一般的离散时间非线性系统，并仅利用受控系统的输入输出数据在线估计这些伪梯度向量，从而实现对非线性系统的参数自适应控制和结构自适应控制。MFAC的设计不需要任何关于被控对象的先验知识或数学模型信息。 该方法已经在多个领域得到了成功应用，包括铸造、电机驱动系统、化工生产过程中的温度与压力控制系统等，并在城市快速路交通管理以及工程结构抗震等领域展示出了显著效果。此外，这项技术已经获得了中国和美国的技术专利认证。通过实际案例研究及理论分析证明了MFAC能够有效应对强非线性和动态变化的复杂控制问题。