基于Verilog HDL的卡尔曼滤波器的仿真研究

文章对卡尔曼滤波器的算法的5个递推方程进行了详细的介绍,并采用Verilog HDL硬件描述语言对卡尔曼滤波器的算法进行了仿真研究.通过仿真分析,结果表明卡尔曼滤波器的系统过程噪声、测量噪声、系统阶数(递归次数)等因素对滤波结果有影响。     

卡尔曼滤波器在倒立摆控制系统中的应用

倒立摆系统是一个非线性多变量的不稳定的系统。过去人们对倒立摆的控制都没有考虑到输出噪声的影响,这样就降低了控制的精度。卡尔曼滤波器能够对被噪声污染的信号进行有效地估计,从而降低了噪声的影响。本文介绍了卡尔曼滤波器在倒立摆控制系统中的应用并给出了仿真结果。     

组合导航系统新息自适应卡尔曼滤波算法

全球定位系统(GPS)量测噪声的不稳定变化将造成惯性导航系统(INS)/GPS舰用组合系统卡尔曼滤波器性能下降,在对自适应卡尔曼滤波器分析的基础上,提出了一种新的基于新息估计的自适应卡尔曼滤波算法.该算法通过计算新息方差强度的极大似然估计最优估计,将新息方差计算直接引入卡尔曼滤波器的增益计算.仿真结果表明,本文方法较标准卡尔曼滤波器可以提高系统精度和抗干扰能力.     

基于优化EKF的永磁同步电机转速估计

为了解决在永磁同步电机无速度传感器直接转矩控制系统中,扩展卡尔曼滤波器在转速估计时系统噪声矩阵和测量噪声矩阵难以较准确获得的问题,提出了一种基于改进粒子群优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法,该方法融合了粒子群算法与遗传算法的优点,经过实验仿真表明,当将此方法应用于卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵寻优时,与遗传算法、标准粒子群算法相比,改进粒子群优化的卡尔曼滤波器能更加迅速地找到较优解。     

动态噪声特性未知系统的多模型自适应卡尔曼滤波

针对常规自适应卡尔曼滤波器存在过渡过程差的问题,基于一个给定的指标切换函数,采用多个基于不同动态噪声协方差矩阵的卡尔曼滤波器和一个常规自适应卡尔曼滤波器共同组成多模型自适应卡尔曼滤波器.与常规自适应卡尔曼滤波器相比,多模型自适应卡尔曼滤波器可以在保持原有自适应滤波器性能的基础上极大地改善瞬态响应.     

UKF在视频移动目标跟踪中的应用

目标跟踪技术把跟踪看作是一个估计问题,在对动态系统进行实时估计时,针对经典卡尔曼滤波器在非线性系统应用中精度低和可能出现滤波发散的情况,文中将无迹卡尔曼滤波器应用于非线性的视频移动目标跟踪系统中,利用无迹变换对经典卡尔曼滤波器进行改进,以提高系统的跟踪效果。通过对无迹卡尔曼滤波器在移动目标跟踪中的仿真结果分析比较表明,无迹卡尔曼滤波对噪声的适应能力强,跟踪精度高,算法实现简单。     

边缘保持递归去噪算法及在图象处理中的应用

为了在图象处理时，既可以有效地去除噪声，又不会太多地破坏边缘，在一维卡尔曼滤波器的基础上，通过加入噪声图象边缘的结构信息，导出了一种简单的、可快速计算的边缘保持递归去噪算法。算法的主要思想是将与边缘大小和位置有关的信息从噪声图象中提取出来并将这些信息作为卡尔曼滤波器的控制输入，采用这种方法可以有效地降低图象边缘破坏的程度。对包含边缘信息和不含边缘信息的Ｘ线头影图象进行了处理，实验结果表明，加入边缘信息的卡尔曼滤波器的性能明显优于传统的卡尔曼滤波器，改进的滤波器在去除图象噪声的同时，可以有效地保持图象的边缘。     

无人机组合导航系统的自适应算法研究

为了缩短捷联惯导系统的初始对准时间并提高对准精度,分别设计了常规卡尔曼滤波器和自适应卡尔曼滤波器用于精对准。在系统噪声统计特性未知时,自适应卡尔曼滤波算法利用滤波残差的均值和方差,不断对卡尔曼滤波的状态噪声方差阵和测量噪声方差阵进行实时修正,从而提高滤波器对模型不确定性和噪声变化的适应能力和鲁棒性。仿真结果表明,使用自适应UKF算法与常规的UKF算法相比,可以获得更优的对准精度和快速性。     

一种基于分数阶卡尔曼滤波器的模型预测控制器的设计与实现

针对一类分数阶线性系统,设计了一种基于分数阶卡尔曼滤波器的模型预测控制器。采用分数阶微分的Grunwald-Letnikov定义对被控对象的分数阶状态空间模型进行离散化,构造了一种分数阶卡尔曼滤波器,并将该滤波器得到的状态估计应用于预测控制系统的最优状态反馈控制中。将所提出的方法用于一种黏弹性阻尼系统的控制,仿真结果表明该预测控制器在设定值跟踪、抗噪声扰动等方面都有良好的控制性能;分数阶微分的短记忆长度不仅会影响分数阶卡尔曼滤波器的估计精度,还会对预测控制器的性能产生重要影响。     

基于自适应卡尔曼滤波的车辆编队控制

针对具有网络传输延时和噪声的多车辆系统的编队问题,提出了一种基于自适应卡尔曼滤波器的协作路径跟踪控制方法.根据车辆运动学模型和给定队形及其路径参数,给出车辆协作路径跟踪控制器设计方法,将系统线性化,针对延时情况重构状态方程,用自适应卡尔曼滤波算法滤除噪声的影响,实现系统稳定控制.仿真实验证明了该方法的有效性.