基于双贝叶斯估计的动态威胁运动状态估计

发布时间：2018-11-14 17:10

【摘要】：现有的水下动态威胁运动状态估计主要采用单级估计方法,该方法将动态威胁的速度分解到三个坐标轴分别进行估计,没有考虑运动体速度的整体性.本文提出了一种双贝叶斯估计方法,首先利用自适应贝叶斯估计方法对水下动态威胁的速度大小和方向进行估计,再以此为输入,利用无迹贝叶斯估计方法估计其位置.与传统方法相比,双贝叶斯估计方法充分考虑了水下动态威胁速度的整体性,其有效性和精确性在仿真试验中得到验证.
[Abstract]:The existing underwater dynamic threat motion state estimation mainly uses the single-stage estimation method. This method decomposes the velocity of the dynamic threat into three coordinate axes to estimate separately without considering the whole velocity of the moving body. In this paper, a double Bayesian estimation method is proposed. Firstly, adaptive Bayesian estimation method is used to estimate the velocity and direction of underwater dynamic threat, and then the unscented Bayesian estimation method is used to estimate the position of underwater dynamic threat. Compared with the traditional method, the dual Bayesian estimation method fully considers the integrity of underwater dynamic threat velocity, and its validity and accuracy are verified in the simulation experiment.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学自动化学院;空间物理重点实验室;中国核动力研究设计院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51379069) 中央高校基础科研业务费支持项目(HEUCF160410)
【分类号】：O212.8;U675.79

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 韦程东,王成名,王炜火斤;相依样本时的线性经验贝叶斯估计[J];广西师范大学学报(自然科学版);2004年01期

2 王志忠,宋允全;非线形模型方差的贝叶斯估计(英文)[J];云南大学学报(自然科学版);2005年04期

3 于忠义;;谁开创了贝叶斯学派?——对拉普拉斯1774年一篇文章的回顾[J];统计与信息论坛;2008年01期

4 徐宝;;寿命产品可靠度的贝叶斯估计[J];统计与决策;2011年04期

5 程子红;;加速寿命试验下参数的贝叶斯估计[J];江西科学;2012年01期

6 宁永成;侯代文;;递推的贝叶斯估计方法[J];四川兵工学报;2013年10期

7 蒋光震;乘客分布矩阵的贝叶斯估计[J];系统工程;1986年05期

8 周锡年;;关于贝叶斯估计[J];杭州教育学院学报;1992年02期

9 顾娟,孙汉杰;长期生存者所占比例的贝叶斯估计[J];铁道师院学报;2000年03期

10 彭燕;贝叶斯估计和经典估计的对比研究[J];岳阳师范学院学报(自然科学版);2002年01期

相关博士学位论文 前1条

1 马德仲;基于贝叶斯网络和多源信息构建可靠性分析模型方法研究[D];哈尔滨理工大学;2015年

相关硕士学位论文 前10条

1 杨帆;广义Logistic模型的贝叶斯参数估计[D];吉林大学;2016年

2 黄琴;基于贝叶斯估计与分布的关联分析方法研究[D];华南理工大学;2016年

3 李小华;结构参数识别的贝叶斯估计方法及应用研究[D];中国地震局工程力学研究所;2009年

4 章欣已;基于贝叶斯估计多品种小批量生产的统计过程控制研究[D];上海交通大学;2013年

5 朱家明;带有单侧区间信息的正态均值的贝叶斯估计[D];华东师范大学;2002年

6 赵琳;刀切贝叶斯估计方法[D];吉林大学;2008年

7 盛建芳;基于贝叶斯估计的二项分布参数估计[D];浙江工商大学;2011年

8 夏晋云;多元一维项目反应理论模型及应用[D];东北师范大学;2011年

9 王兰;产品寿命分布的贝叶斯估计问题研究[D];中国矿业大学;2014年

10 关明;对几种分布参数的贝叶斯估计[D];吉林大学;2010年

，

本文编号：2331787