多维位置数据最优融合方法

本文给出了一种多传感器多维位置数据融合的方法。这种方法基于多维位置数据的鲁棒估计和最小方差结合法。每个传感器用鲁棒估计得到自身数据的位置估计和方差估计,把这些估计融合为一个最优估计,即传感器系统的估计。     

多传感器信息融合方法与仿真

给出了一种多传感器多维位置数据融合的方法．这种方法基于多维位置数据的鲁棒估计和最小方差结合法．每个传感器用鲁棒估计得到自身数据的位置估计和方差估计，把这些估计融合为一个最优估计，即传感器系统的估计．     

传感器数据异常下动力定位鲁棒状态估计方法

针对时变环境带来的传感器数据异常、未知环境干扰等影响,导致基于无迹卡尔曼滤波的动力定位状态估计方法估计精度下降的问题,提出了一种鲁棒无迹卡尔曼滤波方法,该方法通过引入一种基于指数加权的观测噪声协方差矩阵R自适应更新模块和一种基于卡方分布假设检验方法的过程不确定性识别模块处理传感器数据异常情况并估计未知环境力．最后,以某平台供应船的船模为仿真对象,进行了仿真对比实验．仿真结果表明,鲁棒无迹卡尔曼滤波能够准确及时地识别传感器数据异常情况,相较于传统无迹卡尔曼滤波而言,鲁棒无迹卡尔曼滤波状态估计精度更高,收敛速度更快,表现出较强的鲁棒性．     

基于鲁棒估计的遥感图像融合方法

提出一种基于鲁棒估计的遥感图像融合方法.该方法首先建立了高分辨率的多光谱图像到低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像之间的观测模型,然后在最大后验概率框架下引入鲁棒估计以增强估计的鲁棒性,最后利用阶段非凸和逐次超松弛方法实现了低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像之间的融合.鲁棒估计的引入,大大减小了观测噪声对融合结果的影响,而且省去了目标函数中的正则项,使得融合过程更加简单方便.以QuickBird卫星数据为例的实验结果表明,与其他几种常见方法相比,本方法不仅能够提高多光谱图像的空间分辨率,对光谱信息的保持也具有更好的效果.     

逆协方差交叉融合鲁棒Kalman滤波器

分布式状态估计系统通过将多个传感器状态融合以得到更精确的融合结果,当传感器之间的协方差未知时,常采用保守估计的策略,但结果精确度较差。为了在传感器之间互协方差未知时得到更精确的融合结果,引入了逆协方差交叉算法,将其与局部稳态Kalman滤波器相结合,提出逆协方差交叉融合鲁棒Kalman滤波器。它克服了协方差交叉融合（CI）算法保守的缺点,证明了ICI的精度高于CI的精度,并基于协方差椭圆给出ICI、CI和局部传感器精度的几何解释。通过两传感器系统的蒙特卡洛仿真例子表明,其实际精度相比于CI融合鲁棒稳态Kalman滤波器更接近于带已知互协方差的最优融合器的精度。     

基于鲁棒UKF 的永磁同步电机转子速度估计

针对无位置传感器直驱永磁同步电机系统(DD-PMSG: Direct-Driven Permanent Magnetic Synchronous Generator), 无迹Kalman 滤波(UKF: Unscented Kalman Filtering)方法鲁棒性不高的问题, 提出了基于一种新的鲁棒UKF 的转子速度估计方法。该方法将DD-PMSG 模型转化为由发电机机电状态与定子参数组成的增广方程形式。运用鲁棒UKF 算法, 可同时辨识发电机的机电状态和定子不确定参数动态, 使估计发电机参数不确定的鲁棒性得以改善。仿真结果表明, 与传统UKF 方法相比, 该方法对存在不确定性及非高斯噪声的系统模型具有较强的鲁棒性。     

考虑融合多传感器误差项优化方法的定位技术研究

为了实现移动机器人的精确自主定位,根据不同传感器的测量原理定义了视觉误差和惯性测量单元误差项,采用基于图优化的思想构建一个最小二乘问题的位姿估计器数学模型,并把多种传感器的误差项添加到估计器中,使用优化工具求解出最优的位姿,实现多传感器的融合定位。通过在仿真实验平台上运行公共数据集,实验结果表明单传感器的定位方案因为尺度模糊和累计漂移的问题在绝对位姿误差平均值达到7.942 m,而融合多传感器的定位方案的绝对位姿误差平均值为0.234 m,说明融合多传感器的定位方案比单传感器定位方案在定位上更加准确和鲁棒。     

一种基于多维标度的分布式传感器定位算法

基于多维标度算法思想并进行扩展,提出了一种无线传感器网络中的分布式传感器定位算法.具体做法如下:预先定义一种网络拓扑,首先得到成对传感器之间的距离所构成的距离矩阵,然后根据多维标度算法思想来估计传感器的相对位置,最后对相对位置进行坐标平移、旋转和反射,从而得到准确的位置估计.仿真实验表明,提出的该算法不受网络拓扑和复杂地形的限制,需要非常少的锚节点就可以准确地估计无线传感器网络中传感器的位置,并可减小测量误差累积.     

一种基于鲁棒残差生成器的故障估计方法

针对具有加性执行器或元部件故障的线性系统,在独立故障的个数大于独立测量个数的情况下,提出了一种基于鲁棒残差生成器的故障估计方法.该故障估计方法是基于鲁棒残差生成器实现的,不需要额外设计动态的故障估计器.故障估计的实现需要:设计编码集;基于编码集设计鲁棒残差生成器;利用编码集和鲁棒残差生成器的输出实现故障分离和故障的渐近估计.给出了本方法的适用的充分条件,并证明了故障估计误差的渐近收敛性.最后,针对具有加性执行器故障的线性系统,基于几何方法设计鲁棒残差生成器,并进行了故障检测、故障分离和故障估计的仿真.仿真结果验证了本故障估计方法的有效性.     

考虑数据噪声的鲁棒回归建模方法综述

在开放环境下,数据中包含很多不确定性,如数据噪声等,这给传统的机器学习方法带来了巨大的挑战。该文综述了当前考虑数据噪声的鲁棒回归建模方法,具体可分为两大类:基于数据预处理的鲁棒回归建模方法和基于鲁棒策略的鲁棒回归建模方法。前者根据数据预处理方法的不同又分为基于异常点检测和基于信号处理的鲁棒回归建模方法。后者所采用的鲁棒策略主要有3种:加权函数、鲁棒损失函数以及噪声分布先验。文中详细地描述了鲁棒回归建模各个方向的研究工作,并对比了两类鲁棒回归建模方法的优劣。最后,根据当前鲁棒回归建模存在的一些问题,也提出了构建鲁棒模型的几种可行的策略。     

数据协调与过失误差侦破的鲁棒估计同步方法

为获得较准确的满足物料平衡和热量平衡的数据,传统的测量数据检验法（MIMT）计算复杂,而已有的数据协调和过失误差侦破的同步方法存在着不能准确识别过失误差等问题。基于鲁棒估计原理以及影响函数提出了一种新的鲁棒估计方法,用于稳态情况下的数据协调和过失误差侦破,并对计算过程中遇到的变量相关性问题进行了分析。计算结果表明,这种方法对线性和非线性问题都具有良好的效果,在侦破出过失误差的同时,可得到相应的数据校正结果。     

范数有界的鲁棒卫星姿态估计方法

针对现有卫星姿态鲁棒滤波器中计算量大、时变系统估计效果不理想的问题,将范数有界鲁棒滤波器应用于卫星姿态估计系统中.该方法将一部分系统模型误差视为系统的不确定度,降低了系统的建模难度.通过欧几里德范数确定状态的不确定度上界,对系统进行误差有界的鲁棒估计,保证了估计精度.仿真结果表明:在假设的不准确条件下,该鲁棒滤波器展现了良好的鲁棒性,其估计性能比传统扩展卡尔曼滤波(EKF)方法在三轴的估计精度(RMS)方面分别提高了11.21%,17.97%和38.13%.     

小波域多通道图像数字水印嵌入方法

针对用于数字作品版权保护的鲁棒水印方法对局部强度攻击所存在的弱点，提出了小波域多通道水印模型和参考水印的概念，采用多通道水印方法实现水印的嵌入；提出了一种鲁棒水印的线性估计方法，比特误差分析表明，该线性估计方法能够准确估计出局部高强度攻击后嵌入的鲁棒水印，对于抵抗高强度局部化攻击具有显著效果。     

考虑可信度评价的多传感器一致性鲁棒测度方法

针对多传感器一致性测度的研究多集中于对某一时刻多传感器观测结果的判断,并未考虑时间序列的影响,导致某一时刻的一致性测度结果并不可信的问题,在传统的一致性测度基础上,采用一致性测度结果队列的中值作为测度结果的鲁棒估计,采用一致性测度结果队列的方差描述测度结果的稳定性,实现对一致性测度结果进行可信度评价,从而获得对传感器观测结果可靠性更好、可信度更高的评估.仿真实验表明,通过对多传感器观测数据的一致性测度结果进行可信度加权,可以显著提高一致性测度的鲁棒性,可以消除由于传感器性能不稳定带来的影响,有效识别出性能不稳定的传感器并将其剔除,为数据融合提供一致性传感器组.     

基于鲁棒微分器的飞机舵面振荡故障诊断算法

针对系统存在测量噪声的情况,研究了飞机舵面发生振荡故障的故障诊断算法。鉴于系统的输出对于控制输入故障具有一定程度的不敏感性,提出一种基于输入估计的故障检测方法。设计一阶鲁棒微分器,利用传感器测量到的液压舵机输出杆位置估计其杆速度,同时,利用微分器的输出对故障信号进行估计并分析故障估计值的收敛性。最后,分别针对"液态"振荡故障及"固态"振荡故障进行仿真验证。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于环境参数自适应估计的液压机器人力控制

针对液压驱动四足机器人在约束空间力控制特点,提出鲁棒位置内环阻抗外环的复合控制策略,推导电液伺服作动器的数学模型,建立作动器的误差模型,基于误差模型及其不确定界进行位置内环μ控制器设计,给出环境参数的自适应估计器.在半实物仿真平台上进行力跟踪实验,实验结果表明:位置内环幅值超调和相位滞后分别小于10%和0.02s,验证了鲁棒位置内环控制器的有效性;基于自适应估计方法获得的环境参数设计的轨迹发生器及阻抗力外环的综合运用实现了系统的高精度力跟踪控制,验证了所提控制策略的有效性.     

具有不确定噪声的离散广义线性系统的鲁棒状态估计

本文研究了一类具有不确定噪声的离散广义线性系统的鲁棒状态估计问题，利用对策论的基本原理，给出了一种比较简单实用的近似估计方法．即最小化不确定下最坏性能的极小极大鲁棒状态估计．     

GPS/INS相对导航鲁棒扩展卡尔曼滤波方法

针对绕飞模式下追踪器与合作目标间的GPS/INS组合相对导航问题,考虑追踪器的惯量阵存在不确定性,为提高相对导航系统的精确性和稳定性,提出了一种GPS/INS组合相对导航的鲁棒扩展卡尔曼滤波算法. 该算法采用近似线性化方法将相对导航系统中的非线性函数进行泰勒级数展开,并将线性化引起的模型误差作为不确定项来处理,结合鲁棒卡尔曼滤波算法,设计了GPS/INS组合相对导航的鲁棒扩展卡尔曼滤波算法. 仿真结果表明,该方法相对位置的估计精度为0.1 m,相对姿态的估计精度为0.001°,相对导航精度很高,且对追踪器惯量阵存在的不确定性具有很好的鲁棒性.      

考虑自支持度和互支持度的多传感器一致性测度算子

针对传感器观测结果可能存在虚假甚至错误信息从而影响数据融合估计的问题,研究了一种度量多传感器观测结果一致性的测度算子.在进行数据融合估计之前,首先对多传感器的观测结果进行一致性检验,从而识别并剔除失效传感器的观测结果,最终获得一致性估计.该一致性测度算子基于Hampel粗差鉴别思想,同时考虑传感器的自支持度和传感器之间的互支持度,经过综合后给出传感器观测结果的一致性测度信息.仿真实验结果表明,该方法简单有效,能够准确识别传感器的虚假和错误观测结果,剔除失效传感器,同时能够给出传感器观测结果的质量评价,为数据融合估计提供可靠的一致性传感器组.     

脉冲噪声环境中韧性的子空间频率估计算法

为提高脉冲噪声环境中基于子空间的正弦信号频率估计算法的性能,以α稳定分布过程为脉冲噪声模型,利用m-估计方法得到接收信号尺度的鲁棒估计.构建鲁棒的接收信号协方差矩阵,并利用子空间方法得到正弦信号频率的估计.计算机仿真结果表明:该方法在强脉冲和低信噪比环境中的性能显著优于基于分数低阶统计量的子空间频率估计方法.