1) velocity estimation
速度估计
1.
Mobile Velocity Estimation in Next-Generation Mobile Communication Systems;
新一代移动通信系统移动终端速度估计技术研究
2.
A new radial velocity estimation method was presented to compensate the effects of the target s radial velocity on range profiles synthesized from a stepped-frequency radar.
为补偿目标径向速度对频率步进雷达合成距离像的影响,提出了一种目标径向速度估计方法。
3.
Based on the Maximum Likelihood Estimation technique,the innovation method can obtain very accurate velocity estimation capabilities,overcoming ambiguity intrinsic in the single-baseline AT-INSAR system.
本文介绍了一种新的沿航向干涉SAR(AT-InSAR)速度估计方法,即多基线最大似然函数估计。
2) Speed estimation
速度估计
1.
Rotor position and speed estimation method of permanent magnet synchronous motor based on observer;
基于观测器的永磁电机转子位置和速度估计方法
2.
In order to solve the speed estimation problems of speed sensorless vector-controlled induction motor drives, the paper presents two speed estimation schemes based on neural network mode identification theory.
为解决无速度传感器感应电动机矢量控制系统的速度估计问题,以神经网络模式识别的理论为基础,结合神经网络在自动控制领域中的典型应用经验,提出了两种基于神经网络的速度估计方案,分析比较了各自的优点,并通过Matlab仿真,证明了所提方案的估计精度高,估计转速能很好地跟踪实际转速(即使负载发生变化或转速发生阶跃变化),而且对电机参数变化具有很强的鲁棒性,对考虑铁耗后所产生的影响也不太敏感,使相应的无速度传感器矢量控制系统具有良好的静、动态性能。
3) acceleration and velocity estimation
加速度、速度估计
4) acceleration-velocity estimation
加速度-速度估计
5) Acceleration estimation
加速度估计
1.
A new angular acceleration estimation method and its application in acceleration feedback control;
一种新的角加速度估计方法及其应用
2.
According to the characteristic of uniformly bearing target in space,this paper proposes a new real time acceleration estimation method based on the target heading change,adopts the unscented Kalman filter to track the fast maneuvering target.
仿真结果表明,这种新的加速度估计方法不仅能检测出目标机动开始和终止时刻,而且还能估计出快速机动目标的加速度大小,与扩展卡尔曼滤波器相比,采样卡尔曼滤波器具有更好的跟踪精度。
3.
Owing to the error of target acceleration estimation using interacting multiple model(IMM)algorithm is relatively large,an improved IMM algorithm is proposed in this paper.
针对交互多模型(IMM)算法对目标加速度估计误差较大的不足,提出了一种改进的交互多模型算法,通过对交互多模型输出的加速度信息进行均值滤波提高对加速度估计的精度。
补充资料：Bayes估计量
Bayes估计量
Bayesian estimator
Bayes估计量【Bayesi助始廿ma.件;D自狱.。眨..界..] 用BayeS方法(Bayesian aPProach)由观察值对一未知参数所作的估计.统计问题使用这样的方法时，一般都假定未知参数所0 gR“是一具有给定先验分布7r=武do)的随机变量，决策空间D与集合0重合.且损失L(0，d)表示变量0与估计d的偏离.因此，函数L勿，d)通常假定为有形式L勿，d)=a(e)又(口一d)，其中又是误差向量0一d的某个非负函数，若k二1，则常取又勿一d)={0一d}“(“>0).最有用且在数学上最方便的是平方损失函数L(口，d)=}‘一d1’.对这一损失函数，Bayes估计量(Ba卿决策函教(Bavesian dedsion function))占’二亡厂(x)定义为使最小总损失 !;‘p‘二·“，一，‘薯必，“一”‘·’2’〕口‘么，叮‘““，达到的函数，或与之等价，了是使最小条件损失 ，母‘E{[口一占(x)]2+“)达到的函数，由此推出，在平方损失函数的场合，B竹es估计量与后验均值占‘(x)=E勿{x)相等，而Bayesj双险(Bayes risk)为 。‘二，占‘)二E!D矿夕}x)]‘此处O(0}劝是后验分布的方差: o(口{x)二任{{口一E(0{x)12!，、}. 例设二=(x，，，二，戈)，这里x，，，二，x。为具正态分布N勿，。’)的独立同分布变量，护己知，而未知参数0有正态分布N扭，铲).因为当x给定时口的后验分布为正态N(拜。，T:一、其中 n又。2一十“下一2 灿。二一—，，。一二n口‘一奋了一_ n口一汁~下且万=(x，十一+凡)/。，可知在平方损失函数{分一引’之下，Bayes估计量为占’(x)=线，而Bayes风险则为《二犷六伽铲十护).AH川畔即撰[补注]
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参考词条