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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
基于灰色关联分析的路段行程时间卡尔曼滤波预测算法   总被引:7,自引:1,他引:7  
为改善卡尔曼滤波用于时间序列预测时的自适应性能,提出基于灰色关联分析的路段行程时间实时预测算法.首先,利用灰色理论对行程时间序列的各影响因素进行灰色关联分析,根据灰色关联度的大小来选取路段行程时间的主要影响因素,由此建立相应的动态方程.在此动态方程基础上,通过卡尔曼滤波递推进行路段行程时间预测.文中利用深圳某交通干道上的实测行程时间进行仿真实验,结果表明该算法的综合预测性能优于常规卡尔曼滤波方法,可应用于正常交通流状况下的路段行程时间预测.  相似文献   

2.
提出了一种改进的非线性符号间干扰的消除技术。在接收机中,采取“先消除后匹配均衡”的结构方案,非线性信道估计器采用一阶Volterra核测量及自适应递推算法。与Bigljeri系统相比,性能可改善2~3dB.计算量和存储量减少到1/N(N为信道响应样值数).在弥散非线性信道上进行9.6kb/s数据传输的模拟结果表明,我们提出的非线性消除技术可使16QAM系统的性能改善3~4个数量级。  相似文献   

3.
提出了一种具有自适应性能、能自动在线调整风/煤比的燃烧控制系统的设计方法。它由基于知识的开关控制、送风摄动信号自寻最优控制和最小二乘递推算法组成。  相似文献   

4.
根据多变量Bayesian动态线性模型(简记为MBDLM)在递推过程中出现的方差阵不正定、精底低以及滤波发散等情况进行分析,对原有卡尔曼滤波算法加以改进,给出了比较适用的递推算法。  相似文献   

5.
电动汽车蓄电池荷电状态的卡尔曼滤波估计   总被引:9,自引:0,他引:9  
对电动汽车剩余里程的预测需要一个准确的蓄电池荷电状态(SOC)值,但目前任何方法都不能精确地测量蓄电池的剩余电量,以计算电动汽车蓄电池的荷电状态(SOC),在对目前常用的剩余电量计量方法分析的基础上,提出了一种基于电流的测量,然后利用卡尔曼滤波估计递推算法对蓄电池SOC进行实时估计,并在MATLB下进行了仿真。  相似文献   

6.
一种系统在线辨识算法的改进研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
研究了线性单输入单输出系统在线辨识的递推算法.为确保复杂的智能控制有更充裕的时间,在保证辨识精度的情况下,提出了减少参数辨识运算量的变步长递推算法.传统的递推最小二乘法采用的方式是每获得一组新观测数据就修正一次参数估计值,而变步长递推算法增加了改变每次修正参数估计值前获得新观测数据的组数,合并了一些重复的运算.对该算法进行了推导,并给出了参数误差的差分方程,在理论上证明了算法的收敛性.仿真和实验表明,该算法的运算量有明显减少,而收敛速度和辨识精度几乎没降低.  相似文献   

7.
卡尔曼滤波法在估计动力电池的剩余容量(SOC)时,由于系统噪声的不确定,可能导致算法不收敛,而且算法的估计性能受模型精度的影响,笔者采用自适应卡尔曼滤波法来动态地估计电动汽车用磷酸铁锂动力电池的SOC。首先对电池模型进行了研究,建立了适用于SOC估计的电池模型,然后设计了相应的电池充放电实验检测到模型的参数,并进行了验证,最后将自适应卡尔曼滤波法应用到该模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电池的SOC。仿真结果表明:自适应卡尔曼滤波法能够实时修正微小的模型误差带来的SOC估计误差,估计精度高于卡尔曼滤波法,且自适应卡尔曼滤波法对初值误差具有修正作用。实车循环行驶实验表明算法适用于磷酸铁锂动力电池的SOC估计。  相似文献   

8.
利用几何布朗运动和随机微分方程理论,确立了马尔可夫调制的碳排放期权价格随机模型,同时给出了风险中性模型。在此基础上,得到测量方程和模型的离散形式,最后再利用卡尔曼滤波最大似然递推算法得到相应的参数估计。  相似文献   

9.
基于 VB-UKF 的 SINS/ GPS 自适应融合技术   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对SINS/GPS组合导航中量测噪声统计特性不准确引起卡尔曼滤波精度下降的问题,提出基于变分贝叶斯自适应无迹卡尔曼滤波(VB-UKF)的非线性融合方法.分析了线性的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波(VB-KF)算法的原理与性能,针对其仅适用于线性系统的问题,将VB-KF与UKF结合导出了非线性的VB-UKF算法.该算法可对系统状态和时变的量测噪声方差进行同步非线性估计,且与传统的UKF算法具有统一的形式.导航仿真结果表明:VB-UKF对于突变或慢变的量测噪声方差均能实时跟踪,较常规UKF算法可有效降低噪声统计特性不准确给系统造成的不利影响,提高定位精度.  相似文献   

10.
燃烧控制系统最佳风/煤比曲线在线自学习算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种具有自适应性能、能自动在线调整风/煤比的燃烧控制系统的设计方法.它由基于知识的开关控制、送风摄动信号自寻最优控制和最小二乘递推算法组成.在锅炉正常运行以及负荷、煤种等因素发生变化的情况下,都能有效地自动调整风/煤比,使炉膛内燃烧处于最佳状态.在不断的调整过程中学习得出适应于该炉各运行工况的最佳风/煤比曲线.依据这条曲线设定风/煤比,可简化燃烧调整过程.同时保证锅炉高效运行.  相似文献   

11.
The paper analyzes the problem of blind source separation (BSS) based on the nonlinear principal component analysis (NPCA) criterion. An adaptive strong tracking filter (STF) based algorithm was devel- oped, which is immune to system model mismatches. Simulations demonstrate that the algorithm converges quickly and has satisfactory steady-state accuracy. The Kalman filtering algorithm and the recursive least- squares type algorithm are shown to be special cases of the STF algorithm. Since the forgetting factor is adaptively updated by adjustment of the Kalman gain, the STF scheme provides more powerful tracking ca- pability than the Kalman filtering algorithm and recursive least-squares algorithm.  相似文献   

12.
不确定重尾量测噪声干扰下的鲁棒目标跟踪算法  相似文献   

13.
The GM-PHD framework as recursion realization of PHD filter is extensively applied to multi-target tracking system .A new idea of improving the estimation precision of time-varying multi-target in non-linear system is proposed due to the advantage of computation efficiency in this paper .First, a novel cubature Kalman probability hypothesis density filter is designed for single sensor measure -ment system under the Gaussian mixture framework .Second , the consistency fusion strategy for multi-sensor measurement is proposed through constructing consistency matrix .Furthermore, to take the advantage of consistency fusion strategy , fused measurement is introduced in the update step of cubature Kalman probability hypothesis density filter to replace the single-sensor measurement .Then a cubature Kalman probability hypothesis density filter based on multi-sensor consistency fusion is proposed .Capabilily of the proposed algorithm is illustrated through simulation scenario of multi-sen-sor multi-target tracking .  相似文献   

14.
基于信道相关矩阵的信号子空间的缓慢变化,把信道估计转化为一个无约束的最小化问题。为了解决这个无约束的最小化问题,引进了著名的基于卡尔曼滤波的子空间追踪方法。该算法利用恒定的信号子空间构造状态方程和观测方程,然后通过迭代来求解一个最优值。仿真实验结果显示基于卡尔曼滤波的信道估计方法能很好的追踪快时变信道,在出现较大多普勒频移时表现出优异性能。  相似文献   

15.
针对背景复杂多变的视频人脸实时跟踪问题,从检测率、漏检率与错检率3个指标出发,通过改进样本选取的方式对训练样本的比例进行优化,得到一种快速人脸检测方法.在对卡尔曼的初始状态进行选取后,运用具有通过调整参数就能对被跟踪的人脸区域进行放大或者缩小功能的卡尔曼滤波方法来选取候选人脸区域,从而减少搜索时间,提高脸部区域检测速度...  相似文献   

16.
对粒子滤波理论及其实现方法进行了研究.通过模拟实验验证了其优于卡尔曼跟踪的性能,并结合基于双正交小波的边缘形心提取方法和粒子滤波跟踪方法,构建了其跟踪框架.通过粒子数和系统状态转移方程的恰当选择,实现了云层背景下对背景简单的点目标和存在遮挡和旋转变化情况下的大目标进行跟踪.最后通过实验分析了粒子数目和状态方程的选取对跟踪精度的影响.实验证明,结合鲁棒性的小波检测方法和具有"多峰"描述的粒子滤波算法构造成的跟踪器,在运动目标存在局部遮挡和旋转变化等情况下能够实现稳定的目标跟踪.  相似文献   

17.
为了解决传统Kalman滤波在处理非线性系统时的局限性,以及扩展Kalman滤波(EKF)在处理强非线性系统时发散性和精度较差的问题,结合动态导航系统中的目标跟踪定位问题,在不敏Kalman滤波(UKF)算法的基础上,提出了一种基于平方根UKF的动态跟踪定位算法,在递推运算过程中采用协方差矩阵的平方根代替传统算法计算过程中的协方差矩阵。MATLAB仿真结果表明,平方根UKF算法的精度比EKF提升了54.7%,比UKF提升了14.8%。所提出的算法解决了Kalman处理非线性系统的局限性以及传统EKF和UKF算法精度不高的问题,为伪卫星系统的高精度定位研究提供了有力支撑。  相似文献   

18.
毫米波(mm wave)通信中波束覆盖方向性给高速移动的终端设备(如高速车辆,火车和无人机)带来了巨大挑战.现有基于扩展卡尔曼滤波理论(extended Kalman filter theory,EKF)的波束跟踪算法存在估计精度较低的问题,为此,采用二阶扩展卡尔曼滤波理论(second-order extended Kalman filter theory,SOEKF)作为波束跟踪算法,并辅以一种低复杂度的波束切换方案,随后基于时变信道演化模型构建状态向量和量测方程,在数值仿真中给出了信噪比,阵列大小,AoA/AoD(angles of arrival/angles of departure)的变化速度对算法性能的影响.仿真结果表明,所采用的SOEKF算法相较于同类算法具有更高的估计精度,同时保持了较低的复杂度,更适合快速变化的信道环境.  相似文献   

19.
非高斯条件下基于粒子滤波的目标跟踪   总被引:22,自引:1,他引:22  
介绍了粒子滤波的基本思想和具体算法实现步骤,在给出的闪烁噪声统计模型基础上,将粒子滤波算法应用在雷达目标跟踪中,解决了闪烁噪声情况下的雷达目标跟踪问题.仿真结果表明,在满足高斯噪声条件下,扩展卡尔曼算法和粒子滤波算法跟踪性能相近,但若考虑雷达的闪烁噪声,则随着闪烁影响增强,扩展卡尔曼算法跟踪性能严重下降,而粒子滤波算法能继续保持较好的跟踪精度.  相似文献   

20.
卡尔曼滤波(KF)是一种基于最小二乘法原理的线性估计递归(推)算法。本文用卡尔曼滤波—分光光度法实现了饮料中的苋菜红和胭脂红的同时测定,同国家标准方法比较,不仅结果有较好的一致性,而且又避免了繁琐的色层分离操作。  相似文献   

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