用于弹道目标跟踪的有限差分扩展卡尔曼滤波算法

针对目前常用的滤波算法不能同时做到精确和高效跟踪目标的缺点,提出一种有限差分扩展卡尔曼滤波(FDEKF)算法用于再入阶段的弹道目标跟踪.该算法应用有限差分运算得到滤波的验前、验后误差协方差矩阵,避免了非线性函数求导运算,以及Jacobian阵和Hessian阵的计算,降低了计算难度,扩大了应用范围,增强了滤波过程的收敛性.Mome Carlo 数值仿真表明,FDEKF算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和无味卡尔曼滤波(UKF)算法相比较,在跟踪精度上比EKF算法提高了约20%,与UKF算法相当,在计算复杂度上比EKF算法稍有增加,但比UKF算法低约39%.这说明FDEKF算法在计算量增加不多的情况下,滤波精度有显著提高.     

基于UPF的红外机动目标跟踪算法

利用红外探测器对目标红外辐射的响应信息进行处理,使得红外搜索与跟踪(Infrared Search and Tracking,IRST)系统成为一个距离可观测系统,建立了目标的观测模型,推导出机动目标跟踪的不敏粒子滤波(Unscented Particle Filter,UPF)跟踪算法.通过跟踪一个高机动目标的仿真过程,对算法性能进行验证,并与扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)跟踪算法进行比较.仿真结果表明:UPF算法的跟踪误差比EKF算法的跟踪误差小300 m左右,鲁棒性好,同时经过高机动周期后,UPF的收敛速度比EKF快.     

基于自适应滤波法的静电传感器转速测量

为解决使用静电传感器进行信号自(互)相关转速测量中,因信号干扰大导致相关法时延计算易出错的问题,采用自适应滤波算法对相邻传感器的时延信息进行提取,从而达到测速的目的。实验结果表明,该方法能有效得出测速结果,并对叠加了强噪声的静电信号也有良好的表现。对异步电机转轴进行测试,转速测量的线性度达到1.29%,具备一定的应用价值。     

基于多新息卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估计

针对锂离子电池荷电状态(SOC)较难准确获取的问题,依据锂电池等效电路模型,建立起各参数与SOC的联系,利用脉冲放电的数据对模型进行参数辨识.通过Mat-lab/Simulink验证了模型的正确性和精确性.将扩展卡尔曼滤波算法(EKF)融合多新息理论,建立了多新息扩展卡尔曼滤波算法(MIEKF)估计电池SOC的方法,该方法通过对旧信息的重复使用提高了EKF的估计精度.在美国城市道路循环工况(UDDS)下分别采用EKF和MIEKF算法来估计锂电池SOC,两者估计的最大误差分别为0.0176、0.0087.实验数据表明MIEKF算法估计电池SOC更准确.     

一种基于改进卡尔曼滤波的姿态解算算法

针对多传感器融合姿态解算精度不高的问题,本文提出一种改进的卡尔曼滤波算法,即高阶线性互补滤波与扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)相结合的融合算法。该数据的融合是基于加速度计、陀螺仪传感器频率特性和姿态角的微分方程建立的系统模型,将互补滤波的姿态角数据作为该系统模型的观测值,利用EKF算法对加速度计、陀螺仪、磁力计进行数据融合。高阶的互补滤波和EKF的融合算法能够有效的解决陀螺方向的估计偏差,为了证明该算法的可行性,用搭载IMU(InertialSmeasurementSunit)模块的四旋翼飞行器进行了动态和静态的实验,分析对比了最新导航算法、经典卡滤波算法和该融合算法滤波的效果。实验结果表明：本文提出的高阶无源线性互补滤波和EKF相结合的融合算法,无论在静态还是动态的实时性情况下,都能很明显的去除噪声和抑制姿态角的漂移,且提高了姿态角的精度。     

基于初距划分的纯方位目标跟踪的EKF滤波器群

利用EKF对纯方位目标跟踪的工程算法进行了探讨.目标初距范围被划分成若干个小单元,每个小单元形成预估初距;在观测器匀速直航下,EKF滤波器群分别估计目标-观测器相对速度与初始距离比值;然后每个滤波器利用新量测方位估计目标参数,同时依据Bayesian公式更新滤波器概率密度;观测器匀速下预估状态初始值,降低了误差影响,提高了推广卡尔曼滤波方法(EKF)收敛率;多滤波器算法便于并行计算和实时处理,符合工程要求.     

一种基于稀疏重构的NB-IoT时延估计算法

针对传统的时延估计算法无法解决窄带物联网(narrowband internet of things, NB-IoT)低速率低功耗引起的估计精度低、计算复杂度高等问题,提出一种加入代价函数模型的基于稀疏重构的时延估计算法。利用窄带定位参考信号(narrowband positioning reference signal, NPRS)与传统的正交匹配追踪算法(orthogonal matching pursuit,OMP)进行时延值预估计,然后根据预估计的时延值构建冗余字典,在此基础上利用改进的OMP算法进一步对时延值进行估计。该算法中加入代价函数的思想将多维的时延估计降维成多个一维的时延估计,同时利用稀疏重构来消除各信号之间的干扰。另外,为了消除降维带来的局部最优的问题,合理设置软门限来有效并快速地终止代价函数模型的迭代过程。仿真结果表明,与OMP算法等传统时延估计算法相比,该算法具有更好的检测性能以及更高的时延估计精度。     

基于扩展卡尔曼滤波算法的二阶电池模型SOC估算

电池荷电状态(SOC)的精确估算可以为电池管理系统控制策略提供有效判据,能够提高电池的工作效率,并延长其使用寿命。本文运用MATLAB/Simulink平台对锂电池单体进行了建模与仿真,并通过MATLAB的cftool工具箱辨识出二阶模型的各个参数,然后利用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)对电池SOC进行了精确估算。分别在确定和不确定SOC初始值两种情况下对算法进行了仿真与验证,结果发现SOC平均绝对误差小于0.01,电压平均绝对误差小于0.005 V,这表明EKF算法在电池SOC估算方面具有精度高、收敛快和实用性较强的优点,可以用于电池SOC的精确估算。     

一种限定记忆的自适应扩展Kalman滤波器

为解决扩展卡尔曼滤波器(EKF)鲁棒性差,且无法实时精确跟踪系统突变状态的问题,研究一种基于限定记忆滤波的自适应EKF算法。算法将EKF与限定记忆滤波器相融合,减小旧量测数据对滤波效果的影响,提高估计精度;引入自适应因子与渐消因子,通过实时调节新旧滤波增益阵以及预测状态值,精确地跟踪系统突变状态。仿真实例表明,强跟踪算法与经典EKF算法相比,自适应EKF算法鲁棒性好,滤波精度高,能够有效地跟踪系统突变状态。     

基于强跟踪滤波的天基测角卫星定位算法

在天基仅测角卫星定轨扩展卡尔曼算法(EKF)中,EKF关于模型不确定性的鲁棒性较差,造成滤波器估计不准,甚至发散。提出一种带次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波(SFEKF)定轨方法,利用渐消因子对过去的数据进行渐消,减小了模型的截断误差,提高了滤波的收敛速度和对卫星的跟踪能力。仿真结果表明,与EKF定轨方法相比,SFEKF方法具有更高的定轨精度、稳定性和收敛速度。     

一种LFM信号波形下的序贯EKF算法

研究在LFM信号波形下把径向速度测量引入Kalman滤波的新方法,分析了LFM信号波形下距离和径向速度测量的统计特性.在分析位置测量更新后状态估计误差与径向速度测量噪声统计相关性的基础上,导出了等价的径向速度测量方程,其测量噪声与位置测量更新后的状态滤波误差统计不相关,由此而得到序贯处理的EKF算法.蒙特卡罗仿真结果表明,采用这一新算法引入径向速度测量,可以有效地消除距离-多普勒耦合引起的偏差,提高状态估计精度,而且其估计性能优于传统的EKF.     

Model based SOC estimation for high-power Li-ion battery packs used on FCHVs

A model based method which recruited the extended Kalman filter （EKF） to estimate the full state of charge （SOC） of Li-ion battery was proposed. The underlying dynamic behavior of the cell pack was described based on an equivalent circuit comprising of two capacitors and three resistors. Measurements in two tests were applied to compare the SOC estimated by model based EKF estimation with the SOC calculated by coulomb counting. Results have shown that the proposed method is able to perform a good estimation of the SOC of battery packs. Moreover, a corresponding battery management systems （BMS） including software and hardware based on this method was designed.     

潜艇侧推无位置传感器永磁同步电机控制系统

为满足潜艇侧推系统快速启动性和高可靠性要求,解决机械传感器的海水密封问题,研究了扩展卡尔曼滤波器无位置传感器永磁同步电动机控制系统,建立了标幺制下的EKF位置和转速估算模型,使应用扩展卡尔曼滤波器估算电机位置和转速时,矩阵的参数不依赖于电机参数,具有更广范围的适用性,降低了使用难度.针对电机初始位置误差造成EKF估算失败的问题提出了一种修正方法,仿真和实验证明了该方法的有效性.     

基于自适应扩展Kalman滤波器的永磁同步电机无速度传感器控制

通过引入一种基于Sage-Husa噪声估计器的自适应扩展Kalman滤波器,给出了一种永磁同步电机无速度传感器控制方案.选取定子固定坐标系下的电机模型,首先得到了基于扩展Kalman滤波器的永磁同步电机转速估计方程.在此基础上,结合Sage-Husa噪声估计器,得到了基于自适应扩展Kalman滤波器的永磁同步电机转速估计方程.仿真结果表明,基于自适应扩展Kalman滤波器的方法,不仅可以准确地估计出电机的转速和转子位置,而且可以自适应确定扩展Kalman滤波器的一个关键参数——系统噪声协方差矩阵.与传统的扩展Kalman滤波器方法相比,本方法具有更好的实用性.     

一种新型永磁同步电机定子磁链观测器

定子磁链估计是直接转矩控制中不可缺少的部分,传统直接转矩控制中通过对反电动势值进行积分估计定子磁链.为了避免纯积分法的缺陷,提出定子磁链估计的改进方法,将扩展卡尔曼滤波引入到直接转矩控制中,利用扩展卡尔曼滤波估计定子磁链,研究了扩展卡尔曼滤波在定子磁链估计中的应用.仿真结果表明所提出的算法克服了传统反电动势积分法的缺陷,不仅能准确估计速度、转子位置和定子磁链,并且对电机参数具有很强的鲁棒性.     

分布式不敏卡尔曼滤波状态估计技术

在许多实际的分布式多传感器系统中,系统的动态或传感器的观测方程是非线性的.解决分布式多传感器非线性系统的状态估计问题,通常采用的一种方法是分布式扩展卡尔曼滤波.但由于模型的线性化误差,EKF的滤波效果在很多情况下并不能令人满意.另外,在许多实际应用中,模型的线性化过程比较繁杂,而且也不容易得到.为了有效解决分布式多传感器非线性系统的状态估计问题,提出了一种基于不敏卡尔曼滤波的状态估计技术.不敏卡尔曼滤波是最近提出的一种新的非线性滤波方法.由于不需要对非线性系统进行线性化,不敏卡尔曼滤波可以很容易地应用于非线性系统的状态估计,并且其性能也要优于扩展卡尔曼滤波.仿真结果说明分布式不敏卡尔曼滤波方法的性能要优于分布式扩展卡尔曼滤波方法.     

新型UKF在非线性系统执行器故障估计中的应用

针对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法使用受限,粒子滤波算法动态跟踪能力差、易产生退化,单一无先导扩展卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法滤波精度低等缺陷,根据极大后验(maximum a posterior,MAP)估计原理,设计了一种带限定...     

基于中心差分卡尔曼滤波的航天器视觉相对导航算法研究

在航天器视觉相对导航过程中,量测方程的非线性特性会影响航天器相对位姿的估计精度.分析了扩展卡尔曼滤波方法(EKF)将非线性模型线性化时存在的缺点,研究了中心差分卡尔曼滤波方法(CDKF),提出用中心差分卡尔曼滤波方法来解决视觉导航中两航天器的相对位姿估计问题,并给出了EKF与CDKF的仿真结果.仿真结果表明在相同条件下,CD-KF算法比EKF具有更高的精度和稳定性,该方法能够在航天器视觉相对导航中应用.     

非线性非高斯结构系统识别的粒子滤波方法

采用粒子滤波方法（PF方法）在非高斯噪声条件下对非线性系统进行参数识别。传统扩展卡尔曼滤波（EKF）方法具有高斯噪声假设与非线性系统线性化的缺陷,PF方法可以克服EKF方法的缺点;因此在系统识别中具有很强的鲁棒性,更适合进行非线性结构系统参数识别。数值仿真结果发现PF方法的系统识别精度高于EKF方法,证明PF方法在非线性非高斯结构系统识别中的有效性。     

基于推广Kalman滤波的机载无源定位改进算法

研究空中运动观测平台对地面辐射源目标的纯方位信息定位算法,提出改进的二阶EKF定位算法以提高定位估计精度.用推广Kalman滤波算法代替传统的最小二乘定位算法.充分利用观测平台的运动信息建立了可观测的观测方程,并采用二阶EKF算法解决了在观测误差较大的情况下导致的非线性误差较大的问题.采用Monte Carlo仿真比较LS,EKF和二阶EKF 3种方法的性能.证明用这种方法可以达到更好的估计精度,能够将目标位置定位在更小的概率椭圆内.概率误差椭圆缩小了30%.