基于BCRLS-AEKF的锂离子电池荷电状态估计及硬件在环验证

研究有色噪声下的锂离子电池参数辨识与荷电状态（SOC）估计,并进行硬件在环实验验证.在动力电池模型的参数辨识过程中,利用带遗忘因子的偏差补偿递推最小二乘法进行偏差补偿,提高了有色噪声数据的参数辨识精度.在此基础上,利用自适应扩展卡尔曼算法进行SOC估计,使得滤波算法中的估计结果可以随着噪声统计特性的变化而自适应更新,实现了模型参数和电池状态的联合估计.最后,借助BMS测试系统模拟电池电压电流信息输出,完成了硬件在环实验以验证所提出的方法.实验结果表明,利用所提出算法估计得到的电池端电压和SOC误差分别小于10 mV和0.5%.      

基于粒度和信息熵的并行支持向量机算法

针对大数据环境下并行支持向量机(support vector machine,SVM)算法存在噪声数据较敏感、训练样本数据冗余等问题,提出基于粒度和信息熵的GIESVM-MR(the SVM algorithm by using granularity and information entropy based on MapReduce)算法.该算法首先提出噪声清除策略(noise cleaning,NC)对每个特征属性的重要程度进行评价,获得样本与类别之间的相关度,以达到识别和删除噪声数据的目的;其次提出基于粒度的数据压缩策略(data compression based on granulation,GDC),通过筛选信息粒的方式保留类边界样本删除非支持向量,得到规模较小的数据集,从而解决了大数据环境下训练样本数据冗余问题;最后结合Bagging的思想和MapReduce计算模型并行化训练SVM,生成最终的分类模型.实验表明,GIESVM-MR算法的分类效果更佳,且在大规模的数据集下算法的执行效率更高.     

基于改进ziggurat算法的高斯白噪声发生器

经典的ziggurat算法在楔形区域和截尾区域的判决计算包含非线性运算,存在计算量大、资源消耗多的缺点。针对该问题提出了一种改进的ziggurat算法。该算法利用分段线性近似原理拟合了判决模型,优化了楔形区域和截尾区域的判决算法,将判决过程改为线性运算。新算法的效率进一步提高,相对原算法,资源消耗减少了44%以上,且经过仿真验证,算法的性能没有明显的损失。基于新算法设计并实现了一个高斯白噪声发生器,仿真和实测结果表明,该高斯白噪声发生器资源利用率高,数据吞吐率大,生成的高斯白噪声正态特性良好,功率谱平稳。     

传递对准滤波中机翼变形噪声的在线补偿算法

针对机翼变形噪声对传递对准滤波的显著影响,通过特性分析将其处理为时变多阶有色观测噪声,提出了一种在线补偿算法。该算法以标准卡尔曼滤波方程为基础,推导了不扩维情况下补偿多阶有色观测噪声的滤波方程。算法依据滤波过程的序列量测数据,结合模型估计残差的F检验法,在线递推估计机翼变形噪声的自回归阶数、系数及白噪声,构建补偿方程的量测量、量测矩阵和量测噪声进行补偿滤波。通过将该算法应用于速度+姿态对准匹配方案,并与将机翼变形噪声等效为注入量测白噪声和扩充为系统状态的方法比较。仿真结果表明,该算法对时变机翼变形噪声影响下的新息适应性强,收敛稳定,估计精度高,适用于复杂空中环境下机载导弹快速精确传递对准。     

基于卷积粒子滤波的交互式多模型算法

针对噪声分布未知环境下的非线性目标跟踪,提出了基于卷积粒子滤波的交互式多模型算法。该算法利用卷积粒子滤波器并行地运行多个模型,对前一时刻每个模型的状态后验概率密度进行交互,从交互后的概率密度中采样作为当前时刻滤波器的初始粒子,对当前时刻每个模型的状态后验概率密度进行加权作为系统输出。与基于粒子滤波的交互式多模型算法相比,算法消除了对量测噪声分布的依赖,提高了效费比,理论分析和仿真结果证明了该算法的有效性。     

色噪声背景下基于特征空间的信源估计新方法

准确估计信源数目是很多高分辨算法得以实现的前提条件。传统的信源估计方法大多是在白噪声背景下,以数据协方差矩阵的特征值序列作为研究对象,按照某种标准设定门限来进行判决估计信源数目。而在实际情况中白噪声很难满足,从降一维特征空间的投影矩阵角度出发,获得数据协方差矩阵的局部数据的投影差值序列,从而有效避开了噪声主要能量的影响,对空间色噪声也有一定的抑制效果。仿真结果表明在色噪声背景下,利用该方法可以在多信源情况下准确估计信源数目。     

网络瞄准环境下最优分布式航迹融合算法

利用地域分散的多传感器系统跟踪目标是网络瞄准的主要作战方式。首先结合网络瞄准的作战特点,建立了两种典型的分布式航迹融合结构;然后对网络瞄准环境下传感器量测噪声相关问题展开研究,分别给出了传感器量测噪声相关与不相关情形下的最优分布式航迹融合方法。理论分析和仿真计算表明,这些方法等价于集中式融合算法,可以显著减小由于噪声相关造成的融合性能下降,从而在一定程度上提高了瞄准过程中目标的定位精度。     

基于CPS的相位误差估计算法

在基于星座相位特征（CPS）相位误差估计算法的基础上,对高阶QAM信号,利用循环相关函数的局部对称性,提出一种基于局部对称性检测的相位误差估计算法。此外,利用平稳信号相关函数小波变换后的性质,提出了两种基于循环相关函数小波变换的相位误差估计算法。最后详细分析了小波变换对高斯白噪声的影响。与CPS算法相比,基于对称性检测的算法在低信噪比下有一定的优势。基于Morlet小波变换的相位误差估计算法在低信噪比下性能最好,而基于Harr小波变换的相位误差估计算法在高信噪比下性能较好。     

基于纯自注意力机制的毫米波雷达手势识别

在构建智慧控制,万物互联的背景下,通过手势远程控制设备,进行人机交互逐渐成为研究热点。对此,提出了一种以毫米波雷达为传感器,采用基于纯自注意力机制模型实现手势识别的方法。首先,采集正面视角的13类手势的时序回波数据。接着,对数据进行三维快速傅里叶变换(three-dimension fast Fourier transform, 3D-FFT)、动目标显示(moving target indication, MTI)、恒虚警率(constant false alarm rate, CFAR)检测操作并进行固定种类特征提取,将这些特征传入基于纯自注意力机制网络的雷达特征变换(radar feature transformer, RFT)网络。最后,基于实测数据完成了数据特征提取、网络训练、手势识别等步骤。实验结果表明,所提方法在测试集上准确率达到95.38%,网络训练时间短,模型复杂度低,泛化性好,为现有研究提供了新的研究思路。     

基于事件驱动的随机多智能体系统的一致性

文章使用一种分布式事件驱动控制策略,对带领导者的线性随机多智能体系统的均方一致性进行了研究。利用微分方程稳定性理论与随机分析方法证明了在该事件驱动控制策略下,带领导者的线性随机多智能体系统可达均方一致且无芝诺行为发生,且不要求跟随者之间的拓扑结构是连通图;最后通过仿真,验证了该策略可有效减少多智能体间的通讯次数。