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对水声定位滤波算法记忆衰减方式的改进
文献摘要：
水下定位是自动化设备在水下建筑物安全监测工作过程中基础性、关键性的工作.滤波算法是水声定位算法的重要组成部分,有助于抑制噪声还原真实数据.衰减记忆滤波可以一定程度上处理由于模型不准确或模型变化及舍入误差累积等因素所引起的滤波发散问题.记忆衰减方式对算法的性能影响很大,对水声定位中的扩展卡尔曼滤波算法的记忆衰减方式进行了改进,主要改进在判断是否需要进行记忆衰减后,以观测值为标准进行记忆衰减.3种不同工况的水声定位仿真试验结果,验证了改进算法中记忆衰减方式的合理性和准确性;通过与现有记忆衰减算法仿真比较,改进算法可改善定位效果,提高连续定位精度.
文献关键词：
扩展卡尔曼滤波;记忆衰减;水声定位;水下结构;安全监测
中图分类号：
作者姓名：
马建业;郑东健
作者机构：
河海大学 水利水电学院,江苏 南京 210098;河海大学 水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,江苏 南京 210098;河海大学 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏 南京 210098
文献出处：
引用格式：
[1]马建业;郑东健-.对水声定位滤波算法记忆衰减方式的改进)[J].水利水运工程学报,2022(02):101-108
A类：
记忆衰减
B类：
水声定位,减方,水下定位,自动化设备,水下建筑物,安全监测,监测工作,定位算法,抑制噪声,真实数据,舍入误差,误差累积,滤波发散,扩展卡尔曼滤波算法,进在,行记,观测值,不同工况,仿真试验,改进算法,减算,算法仿真,仿真比较,定位效果,连续定位,定位精度,水下结构
AB值：
0.292031
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