扩展噪声环境下基于UKF的非线性系统输入输出估计

在扩展噪声环境下基于UKF算法研究了非线性系统的输入输出估计问题,考虑到输入观测中存在时变过程和附加噪声的情况,处理了受噪声污染后的非线性系统输入输出序列的最优估计问题.在扩展噪声环境下分别设计了EIV模型滤波算法和UKF算法:EIV模型滤波算法是对噪声观测输入输出的最优估计,而UKF算法考虑了输入观测中存在噪声输入的情况,对噪声污染下的输入输出进行最优估计.通过算法的误差协方差阵对UKF算法进行了期望性能分析.Monte Carlo仿真结果表明,UKF算法使得系统达到期望最小方差估计的有效性.     

编队卫星自主相对导航简化强跟踪UKF滤波算法

针对编队卫星自主相对导航过程中存在模型不确定性及噪声统计特性时变导致EKF滤波算法估计精度降低、鲁棒性较差的问题,以STF为理论框架,设计了简化强跟踪UKF(SSTUKF,simplified strong tracking unscented kalman filter)滤波算法。该算法基于STF的等价表示来计算次优渐消因子,避免了计算Jacobi矩阵,通过在线实时调整滤波增益矩阵,确保系统理论模型偏离实际模型时输出残差序列相互正交,增强算法的鲁棒性,并且对时变的噪声统计特性不敏感。结合CW系统模型线性特点,用标准卡尔曼滤波中的时间更新代替相应的UT变换过程,在提高估计精度的同时有效地降低了运算量,增强算法的实时性。仿真结果验证了该算法的有效性。     

仅测距信息可用的编队卫星自主相对导航简化无损卡尔曼滤波方法

针对仅测距信息可用条件下编队卫星自主相对导航问题,首先使用解析方法对仅测距条件下系统可观性进行分析,给出满足系统可观的条件,然后针对线性状态方程和非线性量测方程的特点,设计了简化UKF(simplified unscented Kalman filter,SUKF)滤波算法。使用标准卡尔曼滤波中的时间更新代替UKF中的无迹变换,无需对状态变量进行扩维,可以在保证滤波估计精度的前提下有效地减少运算量,便于实时应用。最后的仿真结果表明在仅测距信息可用时,SUKF的滤波估计精度高于传统的EKF算法,相对定轨精度在米级,对于相对导航精度要求不高的场合是适用的;同时也可以作为测角失效时的备份方案。     

仅测距信息可用的编队卫星自主相对导航简化UKF方法

针对仅测距信息可用条件下编队卫星自主相对导航问题,首先,使用解析方法对仅测距条件下系统可观性进行分析,给出满足系统可观的条件。然后,针对线性状态方程和非线性量测方程的特点设计了简化UKF( Simplified Unscented Kalman Filter,SUKF )滤波算法,使用标准卡尔曼滤波中的时间更新代替UKF中的无迹变换,无需对状态变量进行扩维,可以在保证滤波估计精度的前提下有效地减少运算量,便于实时应用。最后的仿真结果表明在仅测距信息可用时,SUKF的滤波估计精度高于传统的EKF算法,相对定轨精度在米级,对于相对导航精度要求不高的场合是适用的,同时也可以作为测角失效时的备份方案。     

基于自适应 UKF 微型航姿系统噪声在线估计

针对先验噪声与系统真实噪声不符引起标准无迹卡尔曼(unscented Kalman filter,UKF)性能退化的情况,提出一种应用于非线性时变状态和参数联合估计的自适应UKF(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法.根据新的协方差矩阵与相应估计值之间存在的误差,构建成本函数.采用梯度下降法进行在线预估,对噪声的协方差进行在线更新并反馈给标准的UKF.实验和仿真分析表明,与标准UKF相比,自适应UKF算法在精度上有较大的提高.对于时变噪声协方差不确定时,自适应UKF噪声在线估计的鲁棒性得到明显改善,验证了自适应UKF噪声在线估计模型的准确性和可行性.     

一般相关噪声下线性系统定区间平滑估计算法

针对机动目标跟踪中固定区间平滑估计算法对噪声相关性考虑不完全的问题,提出了一种具有一般相关过程噪声与量测噪声的离散线性系统最优固定区间平滑估计算法.该算法通过将固定区间内全部量测进行集中式扩维,并对误差传递进行分析,从而精确给出了误差间的相关性,在线性无偏最小方差意义下对系统状态进行递推估计.与不考虑相关性的卡尔曼平滑算法以及仅考虑量测相关性的正、逆向滤波融合平滑估计算法相比,新算法在噪声的高斯分布假设下是最优的,且随噪声相关性增强其优越性越明显.仿真结果表明,在相关系数为0.36时,新算法的位置跟踪均方根误差比不考虑相关性和仅考虑量测相关性的平滑估计算法可降低38%.     

UKF滤波器在直升机盘旋飞行中的应用

针对直升机盘旋飞行时的定位问题,建立了直升机盘旋飞行模型,讨论了一种基于贝叶斯理论的UKF滤波算法。将UKF算法应用于所建立的模型,并进行了仿真实验,仿真结果表明UKF能有效地对目标进行跟踪,且具有较高的精度和较强的抗噪声性能。     

基于EPEA的SINS大失准角非线性初始对准方法

基于欧拉平台误差角(EPEA)的概念描述了理论导航坐标系到计算导航坐标系之间的失准角,推导了捷联惯导系统(SINS)在大失准角情况下进行初始对准的非线性误差模型.在系统噪声和量测噪声均为加性噪声且量测方程为线性方程时,给出了带阻尼解算的简化扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和简化无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,同时分析了不同失准角情况下初始对准过程的异同.静基座状态下的Monte Carlo仿真结果表明,大失准角和大方位失准角情况下,EKF和UKF算法都能满足对准要求,其中UKF算法较EKF算法具有对准时间更快、对准精度更高和适用范围更广的优点;小失准角情况下,由于捷联惯导系统的线性化误差变小,二者的对准时间和对准精度基本相同.     

约束UKF初始参数对Bouc-Wen模型参数识别的影响

为获得约束UKF初始参数对模型参数识别的影响规律,针对Bouc-Wen模型给出基于约束UKF在线参数识别方法,通过数值模拟分析初始状态估计均值与协方差、过程噪声协方差、观测噪声协方差等滤波器初始参数对模型参数识别精度与收敛速度的影响,提出相应的参数取值建议.结果表明：在无模型误差的情况下,约束UKF对初始参数的设置具有较好的鲁棒性;适当地增大初始状态估计协方差,减小过程噪声,采用真实系统观测噪声协方差以及减小初始参数值与真实值的偏差,可以有效提高参数识别收敛速度和精度.该研究为基于约束UKF的非线性结构模型在线参数识别方法提供了参考.     

SINS非线性自对准中的强跟踪UKF算法设计

为了实现噪声不确定和干扰环境下捷联惯导系统(SINS)的快速初始对准,结合无迹卡尔曼滤波(UKF),从强跟踪滤波2个条件出发,提出了一种新的强跟踪UKF算法.该算法充分利用了SINS非线性自对准滤波模型的特点,简化了强跟踪UKF的步骤,很大程度上减小了计算量,提高了算法的实时性.在给出算法流程的同时给出了该强跟踪UKF成立的证明,并根据强跟踪滤波充分条件给出了次优渐消因子求解过程,分析了算法的优越性.最后,通过SINS大方位失准角初始对准仿真和车载试验结果证明了新的强跟踪UKF算法的正确性和优越性.     

基于自适应UKF的锂离子动力电池状态联合估计

针对由静态的电池模型参数而造成的状态估计累计误差、噪声统计特性的时变不确定性等实用化的问题,基于无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)框架设计了一种自适应UKF的电池状态联合估计算法.在无迹变换(unscented transform,UT)时,对量测方程进行准线性化处理,降低了循环迭代过程中的计算开销;利用带遗忘因子的Sage-Husa自适应估计方法对过程噪声的统计特性参数进行递推估计与修正,提高了UKF估计算法的自适应容错能力;实时跟踪滤波的收敛性,若呈发散趋势时,通过自适应衰减因子对误差协方差进行调整以抑制滤波发散,保证了滤波过程的数值稳定性;采用联合估计策略对一阶Thevenim电池欧姆内阻模型参数进行在线更新,以确保动态测试工况下电池模型的准确性,从而提高了电池荷电状态(state of charge,SOC)以及电池健康状态(state of health,SOH)的估计精度.实验与仿真结果验证了该电池状态联合估计算法的可行性与有效性.     

基于迭代测量更新的UKF方法

针对无迹滤波器(UKF)使用线性最小均方估计测量更新方法的不足,提出了一种易于工程实现的迭代测量更新方法.该方法多次使用状态的估计值代替预测值进行测量更新,能够得到更高精度的非线性估计.迭代时,每次使用标准UKF方法得到的均值和方差作为初始参数重新进行UT变换,从而能够得到更加准确逼近真实估计的采样点.仿真结果表明:基于迭代测量更新的UKF算法不仅具有无需计算雅可比矩阵的优点,而且具有较高的非线性近似精度和较高的运算效率,在相同数量级运算时间的情况下,其估计性能明显优于标准UKF和EKF等非线性滤波器.     

基于IMM-UKF方法的机电作动器突发性故障诊断研究

飞机飞行控制系统机电作动器（electromechanical actuator,EMA）的突发性故障会影响到飞机的飞行安全性,甚至导致飞机失控.针对EMA的突发性故障,提出一种基于交互式多模型（interactive multiple model,IMM）和无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter,UKF）相结合的故障诊断方法.该方法利用UKF不仅能更好地逼近状态方程的非线性特性,而且能使滤波器具有更好的稳定性和更低的计算量要求;利用IMM不仅解决了可测量参数偏少导致的故障诊断困难的问题,而且还改善了发生的故障与预先假设的故障差异较大的情况下故障诊断的快速性和准确性.通过对某型EMA进行故障诊断,仿真结果表明所提出的IMM-UKF故障诊断方法可以实现对EMA部件和传感器故障的快速准确诊断.      

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.     

基于遗传算法的二维熵方法自动阈值

利用二维灰度直方图方法对于有噪声的图象进行分割,可以取得比较满意的效果。但是该方法时间复杂度高,耗时长,因此,如何设法减少运算时间就显得很必要。二维直方图的阈值选取,就其本质而言,是一个求全局最优的优化问题,而遗传算法对这类问题往往很有效。该文给出了在二维熵方法中,利用遗传算法对最优阈值进行搜索的快速算法,运算时间仅为穷尽搜索的１／１００。     

基于路标的机器人自定位方法

介绍了一种基于路标的移动机器人自定位方法。为了解决仅仅利用视觉系统得到的路标信息使用蒙特卡洛自定位(MCL)算法进行机器人自定位时存在较大误差的问题,提出了一种将MCL算法与unscented卡尔曼滤波器相结合进行自定位的方法,将从机器人视觉系统获取的路标信息,从驱动轮码盘获取的位置信息,以及从电子罗盘获取的机器人方位信息进行有效融合,从而提高了机器人的自定位精度。实验结果表明,该方法不但可以提高机器人的自定位精度,而且具有较好的鲁棒性。     

UKF和UPF在惯导初始对准中的应用研究对比

捷联惯性导航系统是新型航位推算系统,在惯导系统执行工作任务之前需要进行初始对准,以保证系统的正常运行。对捷联式惯导系统,初始对准就是确定初始时刻的姿态阵,利用惯性元件的输出信息,选用合适的滤波方法,将计算的导航坐标系与真实导航坐标系的失准角估计出来,来修正姿态矩阵,使计算坐标系与真实坐标系尽可能重合。在实际的导航系统中,状态方程和量测方程通常都是非线性的,对于非线性特性,传统的解决方法是利用EKF滤波算法,但它只适用于弱非线性模型的估计,系统的非线性越强,引起的估计误差就越大,甚至会引起滤波发散。为此提出两种滤波算法UKF与UPF,并将两者进行了仿真对比,结果表明UPF算法比UKF算法收敛速度更快,估计精度更高。     

非平稳随机过程五阶累积量计算的简化算法

四次相位耦合是水下目标辐射噪声非线性的重要特征，五阶累积量正是提取这些特征的必要工具，但五阶累积量计算复杂，难以工程实现。为了解决这一问题，研究了非平稳随机过程五阶累积量递推计算与计算量的关系，提出了五阶累积量计算的简化算法。理论分析与仿真表明：五阶累积量计算的简化算法能大幅度地减小计算量，通过简化计算得到的五阶累积量仍有良好的抑制高斯噪声性能，这为高阶统计量的工程应用提供了一种有效手段。