基于粒子群算法和平方根平淡卡尔曼滤波的北斗导航系统定位估计算法

为提高北斗定位系统(BDS)的估计精度,克服传统平淡卡尔曼滤波(UKF)算法中可能因状态量协方差矩阵失去正定性而导致滤波器发散的问题,将平方根平淡卡尔曼滤波(SRUKF)算法应用于BDS定位估计.在此基础上,为进一步提高SRUKF算法的性能,引入粒子群优化(PSO)算法,提出基于PSO和SRUKF算法的BDS定位估计(PSO-SRUKF)算法.结果表明,PSO-SRUKF算法可以降低系统噪声和测量噪声特性估计不准确带来的误差,有效提高了BDS定位精度和稳定性.     

3颗卫星条件下 GPS三维定位的新方法

提出了一种新型的双天线全球定位系统(GPS)接收机结构方案,用于某些恶劣定位条件下、接收信号的卫星数量较少时对用户位置进行解算.该方法可以在仅接收到3颗卫星信号的情况下,根据GPS的原始数据和伪距,进行较理想的三维位置估计,满足单机定位的精度.建立了基于非线性滤波的位置估计模型,根据该模型的特点,运用平淡卡尔曼滤波算法求解该模型.通过GPS定位实验,验证了该方法的可行性.     

一种用于GPS定位估计滤波算法的非线性模型

提出了一种将现代非线性滤波技术用于GPS定位估计的方法，该方法可用于低价位的单机GPS接收器的定位，提高它们的定位精度和鲁棒性．应用该方法，根据单机GPS的原始数据、伪距和多普勒频移进行定位估计。开发了一种新的基于非线性滤波的位置和速度估计模型，该非线性模型具有随观察到的卫星数量而改变状态和测量元个数的动态特性．运用一种新型的非线性滤波-平淡卡尔曼滤波求解该模型．GPS定位实验结果表明．与通用的最小二乘迭代法或直接从接受机获得的结果相比，所提出的非线性模型得出的滤波估计结果具有较高的精度和鲁棒性．     

恶劣环境下GPS定位估计滤波算法的非线性模型

提出了一种附加测量模型用于GPS定位估计的系统方程,该方法可实现单机GPS在可捕获卫星数较少的恶劣环境下的定位.开发了一种新的基于非线性滤波的位置和速度估计模型,在测量模型中引入随位置变化的电离层误差补偿模型,利用平淡卡尔曼滤波(UKF)算法较好地实现了可见卫星为3颗条件下的定位估计.在仅有2颗卫星可见的情况下,进行了把高程加入测量模型做平面定位估计的尝试,并取得了较好的效果.GPS定位实验结果表明,在恶劣环境下,基于所提出的非线性模型得出的滤波定位估计值能达到理想的精度.     

GPS监测地壳形变漂移速度的计算

根据动态卡尔曼滤波理论,结合GPS监测地壳形变数据处理的特点,构建了动态卡尔曼滤波计算地壳运动漂移速度的数学模型.结合IGS的GPS连续观测网络部分站点的多期数据,使用精密定位定轨软件GAMIT进行定位计算,获得高精度的站点坐标.将坐标作为具有先验方差信息的准观测值,设置站点漂移速度为未知数,进行卡尔曼滤波漂移速度的估计.计算结果与已有结果的比较表明,卡尔曼滤波漂移速度估计可以达到mm级的精度,可用于GPS监测地壳形变进行漂移速度的估计.     

一种SINS/GPS紧组合导航系统的改进自适应扩展卡尔曼滤波算法

针对自适应扩展卡尔曼滤波算法中系统噪声协方差矩阵与量测噪声协方差矩阵不能同时被估计的问题,提出了一种改进的自适应扩展卡尔曼滤波算法.该算法基于残差,主要对滤波算法中的自适应估计器进行改进,改进后可以实时估计系统噪声.基于该算法,设计了新的滤波器并应用在SINS/GPS紧组合导航系统上,可随着系统中噪声的变化而自动地调节协方差矩阵.最后,分别用扩展卡尔曼滤波和改进的自适应扩展卡尔曼滤波对SINS/GPS紧组合模型进行仿真,结果表明改进的自适应的扩展卡尔曼滤波比扩展卡尔曼滤波的定位误差与测速误差更小,滤波的稳定性更好.      

基于平淡卡尔曼滤波的微弱GPS信号跟踪算法

在接收信号很微弱的情况下,全球定位系统(GPS)的传统方法不能很好地跟踪信号.采用非线性卡尔曼滤波算法取代传统的延迟锁定环和相位锁定环,用于高灵敏度GPS接收机的微弱信号处理环节.针对所提出的微弱信号系统模型中相关运算的特点,运用平淡卡尔曼滤波器进行信号跟踪.仿真结果表明,新方法能够较好地跟踪到载噪比低至27 dB-Hz的微弱信号,确保了跟踪精度;同时具有较高的灵敏度.     

基于平淡卡尔曼滤波的微弱GPS信号跟踪算法

在接收信号很微弱的情况下，全球定位系统（GPS）的传统方法不能很好地跟踪信号．文中采用非线性卡尔曼滤波算法取代传统的延迟锁定环和相位锁定环，用于高灵敏度GPS接收机的微弱信号处理环节，针对所提出的微弱信号系统模型中相关运算的特点，运用平淡卡尔曼滤波器进行信号跟踪．仿真结果表明，新方法能够较好地跟踪到载噪比低至27dB-Hz的微弱信号，确保了跟踪精度；同时具有较高的灵敏度．     

基于平淡卡尔曼滤波器的微小卫星姿态确定算法

针对扩展卡尔曼滤波（EKF）在线性化过程中会引入误差的问题,采用平淡卡尔曼滤波器（UKF）进行了系统滤波器设计;提出一种构建虚拟观测量的方法,并分析了其噪声特性．虚拟观测量与高精度器件量测量搭配可实现对姿态的校正．以太阳敏感器、微电子机械系统（MEMS）陀螺、磁强计为姿态敏感器件,构建了定姿滤波器并用STK（Satellite Tool Kit）数据进行了仿真．结果表明,所提出方法能有效地提高定姿性能,采用UKF的系统定姿误差与EKF相当,但收敛时间、稳定性要优于EKF．     

GPS 定位中扩展卡尔曼滤波和基于 Bancroft 算法的2步滤波法的比较分析

GPS 定位中常用的线性卡尔曼滤波模型的精度不能完全满足要求。为此,介绍了非线性卡尔曼滤波常用的扩展卡尔曼滤波（EKF）和基于 Bancroft 算法的2步滤波法。算例分析表明,基于 Bancroft 算法的2步滤波法较优。     

基于自适应无迹卡尔曼滤波的分布式驱动电动汽车车辆状态参数估计

以精确估计车辆状态参数为目标,提出了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的车辆状态参数估计算法,采用非线性三自由度车辆模型,将模糊控制与无迹卡尔曼滤波算法相结合,实现对系统测量噪声的自适应调整,通过对方向盘转角,纵向加速度和横向加速度等低成本传感器信息融合实现对质心侧偏角和横摆角速度的状态估计.应用CarSim与Matlab/Simulink建立分布式驱动电动汽车整车模型并且联合仿真对估计算法的有效性进行验证.结果表明自适应无迹卡尔曼滤波比无迹卡尔曼滤波更能有效准确地进行车辆状态参数估计,在双移线工况中,质心侧偏角估计精度提高了6.7%,横摆角速度估计精度提高了4.8%.      

自适应UKF算法及其在GPS/INS组合导航中的应用

提出了一种自适应无迹Kalman滤波(UKF)算法.针对UKF受初始值误差和动力学模型异常扰动误差影响的问题,将自适应估计原理引入到UKF算法,将动力学模型信息对导航解的贡献进行合理调整.计算结果表明,在GPS/INS松组合导航系统数据处理时,UKF算法略优于扩展Kalman滤波(EKF),自适应UKF算法优于自适应EKF算法,自适应UKF算法能够很好地抑制动力学模型误差对导航解的影响,进一步提高导航解的精度和可靠性.     

电力系统动态状态估计算法研究

为了提高电力系统动态状态估计的估计精度和收敛速度,引入一种解决非线性滤波问题的新型粒子滤波算法——混合卡尔曼粒子滤波器(Mixed Kalman Particle Filter,MKPF)。该算法采用扩展卡尔曼滤波器(EKF)与无迹卡尔曼滤波器(UKF)混合作为建议分布,得到一种更接近真实分布的近似表达式。仿真算例将MKPF与EKF和UKF进行了对比,比较结果证明在电力系统受到扰动之后,MKPF算法能够快速地收敛于真实值,且具有比EKF与UKF更高的估计精度和稳定性,达到了在线准确估计的要求。     

迭代无迹Kalman粒子滤波的建议分布

对非线性非Gauss系统,粒子滤波是一种有效的状态估计方法。粒子滤波的关键是建议分布的选择,好的建议分布会改进粒子贫化和样本耗尽等粒子滤波存在的普遍问题。该文用迭代无迹Kalman滤波产生粒子滤波的建议分布,提出了一种新的粒子滤波算法——迭代无迹Kalman粒子滤波。给出的建议分布将最新的观测融入样本过程并修正该过程,从而改进了滤波性能。数值模拟结果表明,提出的算法与常用的无迹粒子滤波、扩展Kalman粒子滤波相比,具有数值稳定、估计结果精确的优点。     

基于无先导卡尔曼滤波的RBFN训练算法研究

提出了应用无先导卡尔曼滤波器（UKF）来训练径向基神经网络（RBFN）的新方法。与广义卡尔曼滤波器（EKF）和双重卡尔曼滤波器（DEKF）对函数的一阶近似不同,UKF对非线性函数采用二阶近似展开,而且最重要的一点是不必求取系统的雅克比矩阵,从而大大减小计算量。本文对时间序列预测及分类问题进行了仿真,结果证实了该方法的有效性和快速性。     

基于改进粒子滤波算法的Bouc-Wen模型参数在线识别方法

在线模型参数更新是提高结构混合试验中数值子结构模型精度的有效手段。为了提高强非线性模型参数在线识别精度,在标准粒子滤波算法的基础上提出了一种改进的辅助无迹粒子滤波算法。在重要性采样中,基于最新观测信息采用无迹卡尔曼滤波方法计算每一个粒子估计,以提高粒子非线性变换估计精度;在重采样过程中,引入辅助因子修正粒子权值,以丰富粒子多样性、削弱粒子退化现象。采用改进粒子滤波算法针对Bouc-Wen模型进行了在线参数识别,并与标准粒子滤波算法、扩展卡尔曼粒子滤波算法以及无迹粒子滤波算法的参数识别精度和计算效率进行对比分析。结果表明,与其它3种算法相比,辅助无迹粒子滤波算法在单步计算耗时增加的基础上,在线参数识别精度明显提高,参数识别值波动幅度显著降低。最后,通过橡胶隔震支座拟静力试验,验证了采用改进粒子滤波算法在线识别Bouc-Wen模型参数方法的有效性。     

基于SUKF与SIFT特征的红外目标跟踪算法研究

针对复杂红外背景下单一跟踪算法难以准确定位运动目标的问题,提出了基于尺度无迹卡尔曼滤波(SUKF,scale unscented Kalman filter)与尺度不变特征变换(SIFT,scale invariant featuretransform)相结合的红外运动目标跟踪方法。首先,通过SUKF算法对状态空间进行滤波估计,确定运动目标的初步位置,并以此建立局部SIFT特征检测域。其次,SIFT算法在该局部检测域内对运动目标进行特征提取与匹配,最终实现对目标的准确定位;同时,利用定位结果更新并校正SUKF的状态模型。实验结果表明,本文提出的基于SUKF-SIFT的跟踪策略与相关算法相比,体现出较好的跟踪效果与实时性能。