IMM-SRUKF在GPS/INS组合导航中的应用

针对无迹卡尔曼滤波(UKF)鲁棒性不强的问题,结合全球定位系统/惯性导航系统(GPS/INS)紧组合模型特点,提出了基于交互式多模型(IMM)的混合平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法.该算法采用交互式多模型结构,克服了模型不确定性因素的影响;采用平方根滤波技术,解决了协方差矩阵难以保持正定的问题.同时,考虑到内部滤波器与线性/非线性模型不匹配,引入混合滤波思想,对SRUKF进行了优化.将新算法应用于紧组合模型进行仿真,结果表明:新算法能够以适当的时间复杂度,获得较强的鲁棒性能,适用于复杂的导航环境.     

卡尔曼滤波与离散型数值积分相结合的示功图位移计算研究

为解决利用加速度传感器计算油井示功图的难题,提出一种卡尔曼滤波算法与离散型数值积分算法相结合用于油井示功图的位移计算和析出位移周期。卡尔曼滤波算法既过滤了加速度信号的噪声干扰,又保持了加速度信号的原始形状特征。位移周期的准确析出保证了位移计算原始数据的正确性。离散型数值积分算法可使位移测量的相对误差小于1％,满足了示功图精度的要求,适用于不同冲次的井型。     

动量插值的一种简单有效的修正

针对动量插值数学上的不足,提出一种简单的修正格式,采用与原始的SIMPLE算法非常相似的推导过程,得到不可压流体流动的一种简单的同位网格SIMPLE算法。利用有限数值算例证明新提出的同位网格算法的有效性。结果表明,所有界面速度均采用算术平均值,具有编程简单、内存占用少的优点,同时有效地克服了计算结果与松弛因子有关的的缺点,并克服了同位网格上用动量插值计算界面速度的数学上的缺陷。     

一种车载卫星通信跟踪技术

文中提出了一种基于两轴座架结构的低成本车载卫星通信天线跟踪技术.首先介绍了该座架结构形式,分析了其特点,介绍了横摇轴对系统性能的影响,推导出了其空间对星三轴计算补偿公式,在此基础上进一步对跟踪误差进行了仿真分析,说明了补偿的必要性.还对系统一些关键技术如传感器卡尔曼滤波、圆锥扫描跟踪进行了介绍.工程实际应用表明,该项跟踪技术跟踪卫星信标信号稳定,达到了系统设计要求.     

16排螺旋CT三维重建技术在鼻骨骨折诊断中的应用

目的探讨16排螺旋三维重建技术对鼻骨骨折诊断的应用价值。方法对47例鼻外伤病例采用16排螺旋CT行常规横断位非螺旋薄层扫描后,再行多平面重建(MPR)、最大密度投影(MIP)及容积重建(VR),观察鼻骨损伤细节,同时与二维图像进行对比。结果 MPR、MIP、及VR技术可以清晰地显示鼻骨骨折细节,并能明确的鉴别横断位所显示的非骨折性透亮线影。结论 16排螺旋CT结合MPR、MIP及VR等后处理技术在鼻骨骨折中具有重要的诊断价值,能有效的减少过诊、漏诊。     

EM-CDKF算法及其SINS初始对准应用

针对非线性捷联惯导系统噪声先验统计信息未知问题,基于中心差分卡尔曼滤波基本算法,采用极大似然准则构造极大期望最速下降梯度算法展开系统未知噪声统计特性在线估计计算研究,构建一类捷联惯导系统初始对准极大期望自适应中心差分最优滤波算法.该算法利用极大似然准则构造系统噪声统计特性对数似然函数,采用极大期望最速下降梯度法把系统噪声统计特性估计转化为对数似然函数期望最大值计算,获得系统过程噪声和观测噪声在线递推估计的自适应极大期望中心差分卡尔曼算法.经过大方位失准角捷联惯导系统初始对准仿真实验,与中心差分卡尔曼滤波基本算法相比,自适应极大期望中心差分卡尔曼算法能够有效解决基本算法在系统噪声先验知识未知情形下的滤波精度下降甚至发散问题,并且能够实现系统噪声统计特性的在线递推估计.     

车辆自适应巡航控制系统有效目标辨识算法

针对现有汽车自适应巡航控制系统(adaptive cruise control,ACC)在弯道上经常出现的追踪目标丢失问题,利用微波雷达、三轴陀螺仪、车道线识别系统等传感器构建了自然驾驶行为试验车。在高速公路、国道等道路下进行了多位驾驶人的实际道路自然驾驶试验,提取了自然跟车过程中的自车运动状态数据以及道路交通环境数据。采用车速与车身横摆角速度,基于非线性三自由度车辆动力学模型建立了横摆角速度的卡尔曼滤波器,实现了对道路曲率的在线实时估算。在此基础上,以前方目标车辆的后侧中心是否处于本车车道为判断依据,建立了ACC系统有效目标辨识模型。研究结果表明:建立的模型能够快速识别ACC系统的有效目标,对多个目标的区分能力较强;尽管该道路曲率估算误差较大,但模型依然能够准确辨识得到ACC系统的有效目标。     

基于 UKF车辆状态及路面附着系数估计的AFS控制

本文侧重于主动前轮转向(Active Front Steering,AFS)控制系统的应用性与可行性研究,针对紧急转向工况下轮胎呈现强非线性问题,以及AFS控制算法中部分状态量难以获取、路面附着系数对车辆稳定性有重要影响但难以直接测量等问题,设计非线性滑模控制器以综合考虑载荷转移、轮胎非线性及路面条件等对操稳性影响,同时,通过ESP系统现有的IMU传感器测量信息,运用无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法为滑模控制器动态估计车辆状态信息和路面附着系数.在得到期望轮胎侧偏力后,通过非线性轮胎模型精确反求所需叠加转角,以在"轮胎-路面"附着能力范围内检验控制系统的有效性.最后,高附着系数情况下的鱼钩测试仿真及低附着系数时的角阶跃转向仿真共同表明,通过IMU与UKF结合的状态估计确保了AFS控制系统的可行性,有效提高了车辆操纵稳定性.