洋流模型的建立(編輯修改稿)
2025-08-22 09:07 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 算法（遞歸預(yù)測(cè)算法）卡爾曼預(yù)測(cè)算法是一種遞歸預(yù)測(cè)算法，它采用最小均方誤差準(zhǔn)則得到最優(yōu)估計(jì)，具有良好的實(shí)時(shí)性和抗噪性，并且具有收斂速度快和運(yùn)算量小的特點(diǎn)。因此卡爾曼預(yù)測(cè)算法能很好的應(yīng)用于洋流的預(yù)測(cè)。卡爾曼預(yù)測(cè)模型的狀態(tài)方程如下，假設(shè)定位周期為，則將離散化為如下式（）假設(shè)錨節(jié)點(diǎn)采集數(shù)據(jù)的頻率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于潮汐成分，則可用泰勒級(jí)數(shù)對(duì)進(jìn)行如下展開(kāi):（）（）將公式()和公式()帶入公式()可得:（）定義:（）（）由公式()和(()可得卡爾曼預(yù)測(cè)的狀態(tài)方程為:（）（）其中w(k)為k時(shí)刻的噪聲為高斯白噪聲，協(xié)方差矩陣為Q。由于錨節(jié)點(diǎn)在X軸和y軸方向上的運(yùn)動(dòng)模型相同(初始值不同)，則可卡爾曼預(yù)測(cè)模型的測(cè)量方程為:（）（）C（k）位置信息的矩陣，是高斯徑向基函數(shù)，即洋流模型的空間基函數(shù)，v(k)觀測(cè)噪聲，是在k時(shí)刻M個(gè)水下航行器的測(cè)量噪聲。定義以及洋流模型參數(shù)則可以得到（）根據(jù)的最優(yōu)估計(jì)值可得到的最優(yōu)估計(jì)為: ()將得到的徑向基函數(shù)的寬度帶入公式()和()即可得到錨節(jié)點(diǎn)的周圍的洋流速度估計(jì)。 對(duì)于洋流速度模型中的徑向基函數(shù)的中心，錨節(jié)點(diǎn)和普通節(jié)點(diǎn)的取值是不相同的，錨節(jié)點(diǎn)的徑向基函數(shù)的中心是在錨節(jié)點(diǎn)通
公司管理相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1