三维AoA目标跟踪的二次约束卡尔曼滤波算法

在基于到达角(angle of arrival, AoA)的三维目标跟踪中, 伪线性卡尔曼滤波具有稳定性高和计算复杂度低的优点, 但是严重的偏差问题使其跟踪精度迅速下降。针对该问题, 提出一种二次约束卡尔曼滤波(quadratic constraint Kalman filter, QCKF)算法。首先引入涉及所有观测噪声项的增广矩阵, 然后建立与线性卡尔曼滤波等价的目标函数并且附加含有二次项的约束条件, 以此降低偏差影响, 实现更准确的状态更新。QCKF算法采用广义特征值分解求解约束优化问题, 无法直接通过状态更新表达式推导其协方差矩阵, 因此利用约束条件以及矩阵扰动方法完成协方差矩阵更新。仿真分析表明, QCKF算法相较于其他非线性滤波算法具有更优的跟踪性能, 不仅在低噪声条件下可达到后验克拉美罗下界, 而且当噪声严重时能够显著降低跟踪误差, 并且计算开销不高。     

基于回归-卡尔曼滤波组合模型的航道整治区域船舶交通流时空预测

为分析及预测工程不同阶段航道整治区域船舶交通流量变化,通过确立研究断面,获取交通流数据,对研究断面处的船舶交通流时空特性进行分析.基于现有数据,将回归模型预测值替代卡尔曼滤波模型中的状态转移值,建立回归-卡尔曼滤波组合模型,在卡尔曼滤波模型预测具有实时性的基础上,提高预测精度,并利用历史数据进行了预测.预测结果与实际数据对比验证了回归-卡尔曼滤波组合模型在航道整治区域船舶交通流时空预测方面的有效性与可靠性.     

雷达导引头指向误差对导弹制导的影响与对策

受相控阵天线指向误差和天线罩瞄准误差的共同影响,相控阵雷达导引头存在较严重的指向误差。当指向误差斜率超出一定范围时会造成导弹制导系统出现寄生回路振荡问题,影响系统的稳定性和制导精度,在高空尤为明显。对此，本文通过构建相控阵雷达导引头制导系统模型,分析了导引头指向误差斜率对导弹制导的影响以及产生寄生回路振荡的机理;为消除导引头指向误差斜率对制导的不利影响,在指向误差测量补偿的基础上,又给出了一种多模型扩展卡尔曼滤波的估计方法,对导引头指向误差斜率进行实时估计与补偿。数字仿真结果表明，所提方法能够有效改善导引头指向误差斜率对制导系统的不利影响,提高系统稳定性和制导精度。     

锂电池异常状态监测的FEKF方法研究

为了保障锂离子电池的使用安全，提出了基于带渐消因子的扩展卡尔曼滤波 （Fading Extended Kalman Filter，FEKF）的电池状态在线监测方法. 建立锂电池一阶等效电路模型，利用递推最小二乘法进行锂电池状态参数在线辨识，建立状态方程；引入最优渐消因子，构造FEKF，得到端电压残差；使用端电压残差序列构造χ2分布的诊断函数，计算误检率与状态参数异常阈值. 实验结果显示利用FEKF生成的残差能更早对异常状态进行告警，证明FEKF能够显著提高χ2检验对锂电池内部缓变型异常状态判断的准确率.     

集合转换卡尔曼滤波同化的一种分析方案

集合转换卡尔曼滤波在处理非线性观测资料的同化时,通常对非线性观测算子做简单的线性化处理,这会带来较大的舍入误差,降低同化效果。通过对状态变量和观测变量的转换,将观测算子视为预报算子的一部分,对传统的同化算法进行改进,减小了同化中的误差。以典型的Lorenz-96预报模型来验证算法,对于较大模型误差或较强非线性观测算子的情形,结果好于传统的方法。     

基于CEEMDAN的爆破地震波信号时频分析

爆破监测信号多为含噪信号,噪声会使经验模态分解(EMD)的结果产生严重的模态混淆,使用改进算法EEMD对模态混淆有一定的抑制作用但效果并不明显。为此本研究将使用自适应补充集合经验模态分解(CEEMDAN)来处理含噪信号。比较EMD、EEMD、CEEMDAN对仿真信号的分解结果,计算EMD、EEMD、CEEMDAN得到的IMF的排列熵值,对EMD、EEMD、CEEMDAN的分解结果进行Hilbert变换,并比较三者时频谱的分辨率。最后将CEEMDAN用于水下钻孔爆破地震波时频分析中,结果表明:CEEMDAN不仅对模态混淆具有一定的抑制作用,且其分解结果经过Hilbert变换得到的时频谱在时域和频域上都具有较高的分辨率。     

搜索一元函数零点的Newton迭代的补充算法

针对搜索一元函数零点的Newton迭代算法的一些使用限制,基于Newton方法的同样思想,利用函数的二阶Taylor展开式构造了补充算法,给出了依赖于搜索范围、搜索起点及方向的迭代格式,证明了该方法对一、二次函数一步可达搜索方向上的一个解析解.通过数值实验验证了该方法的有效性及使用数值导数进行计算的实用性.针对特定问题的实验表明,新的算法确实可突破传统Newton方法使用上的一些限制,可作为Newton方法不起作用情形的一个补充算法使用.     

车辆质心侧偏角估计算法设计与对比分析

车辆质心侧偏角是描述车辆侧向运动状态的重要变量之一,同时也很难准确估计.为此设计了基于运动学的直接积分法,基于扩展卡尔曼滤波的质心侧偏角估计算法和基于广义龙贝格观测器的质心侧偏角估计算法.对信号引入一定强度的噪声,通过多种典型工况对质心侧偏角估计算法进行调试与验证,分析不同算法的特点和工况适应性.直接积分法在长时间尺度下无可用性,但在极限工况下能较为快速地描述质心侧偏角变化趋势;卡尔曼滤波算法整体估计效果较好,但在一些动态工况存在估计偏差,且多为高估;龙贝格观测器算法在大部分工况都能获得良好效果,但在某些情况下存在估计偏差,且多为低估.     

机场道面使用性能的动态自回归预测模型

针对我国机场道面性能观测时间短,观测数据少,使用现有模型预测精度低,不能根据观测值动态更新预测模型等现状,提出了将卡尔曼滤波应用于时间序列预测的方法,建立了动态自回归预测模型,进行机场道面使用性能的预估.选取我国华东某机场的实测道面状况指数为基础数据,进行时间序列建模,应用卡尔曼滤波算法实现时间序列模型参数的实时更新,分析模型的预测效果.时间序列数据较少时,难以建立高精度的自回归模型,通过卡尔曼滤波处理建立的动态自回归预测模型精度明显提高.     

一种基于简化MRAS无速度传感器的永磁电机EKF磁链辨识

表面式永磁同步电机因其结构简单、功率密度高、效率高等优势,被广泛应用于高性能伺服系统以及其他工业场合中。由于电机控制性能受温度和磁饱和等现象影响,电机参数的在线辨识则显得至关重要。针对由于永磁电机数学模型阶数低造成无法由一个估计器同时辨识转速和电机参数的问题,本文提出了一种结合EKF和MRAS辨识的优点,在MRAS无速度传感器系统估计转速的基础上通过EKF观测器估计永磁体磁链的解决方法,并与精确MRAS算法作了比较,对自适应PI参数的选择进行了讨论。Simulink仿真研究验证了该方法的有效性和准确性,能满足电机运行速度快且动态要求高的场合需要。