迭代无味卡尔曼滤波的目标跟踪算法

针对目标跟踪迭代无味卡尔曼滤波(IUKF)算法中跟踪精度较差的问题,提出一种基于状态扩展技术的改进迭代无味卡尔曼滤波(IIUKF)算法.新算法首先将观测噪声扩展进状态,构造关于扩展状态的零噪声观测方程,然后在观测迭代过程中将最新的扩展状态后验估计代入更新公式,进行观测迭代更新.相比IUKF算法,IIUKF算法不仅形式上更为简洁,而且避免了IUKF算法中先验估计和观测噪声非统计正交的问题,滤波精度更高.数值仿真表明,IIUKF算法的跟踪误差比IUKF算法减小了20%以上.     

一种基于鲁棒性的计算机视觉目标跟踪算法

为解决由于大面积遮挡引起的观测模型噪声协方差增大、滤波精度和稳定性降低的问题,提出了一种有效的鲁棒遮挡视频目标跟踪方法.首先,提出了一种适应于噪声统计特性未知的无迹扩展H_∞滤波方法,将UT变换引入到适用于噪声统计特性未知的扩展H_∞滤波中取代复杂的雅克比矩阵计算,并采用生成的无迹扩展H_∞滤波优化重要性概率密度函数;然后,将遮挡引起的目标模型的变化看作是观测噪声统计特性的变化,在PF的框架内建立目标状态估计与噪声统计特性之间的关系,将粒子预测值和基于当前观测信息的估计值进行权重求和处理,通过状态和观测模型的噪声协方差自适应调整权值大小来克服遮挡情况下目标观测信息的失效问题.最后,给出了具体实现步骤.实验结果表明,该方法具有较好的跟踪精度和稳定性,即使在大面积遮挡情况下,对粒子的更新概率仍然保持在90%左右.     

有色噪声观测量的逐次静态滤波

配置的函数模型中除包含承机部分外，还包含非随机部分，给出了有色噪声情况下的逐步配置理论与方法。根据广义最小二乘原理推导出有色噪声情况下逐步配置的方法，即通过改化各观测方程，将有色噪声观测值改化成白噪声的观测值，然后用白噪声逐步配置公式进行计算，利用有色噪声观测值的逐步配置的理论，可消去观测方程的相关性，减少计算时间和内存，使编写计算程序简单化。提出的逐步配置理论是相关观测值逐次间接平差理论的推广，既相关观测值逐次间接平差、白噪声情况下静态逐步配置和白噪声所驱动的有色噪声的静态逐步配置都是有色噪声观测值的逐步配置的特例。     

基于自相关函数相位的频率估计方法方差分析

为了分析基于自相关函数相位频率估计方法的性能,推导了加性高斯白噪声背景中正弦信号观测数据的相关函数相位噪声的表示式,得到了相位噪声方差的计算公式和基于自相关函数相位的频率估计方差的计算公式,给出了此类频率估计方法的估计方差与信噪比、观测数据长度以及对相关函数相位差进行平滑时利用的相关函数的点数关系.仿真结果与该文给出的公式计算结果吻合很好.     

多维和多重递推辅助变量辨识算法

对带白色观测噪声的多维自回归(AR)模型,应用相关方法,分别提出了多维和多重递推辅助变量(RIV)算法,给出了未知AR参数的强一致估计;推广了一维RIV算法。提出了模型噪声和观测噪声方差的信息融合估值器,它们具有强一致性。一个仿真例子说明其有效性。     

非高斯噪声下的车载GPS信号定位算法

针对车载GPS定位算法中卡尔曼滤波对异常的观测噪声非常敏感,严重影响车载GPS定位的精度问题,应用Bayes定理,给出观测噪声服从污染正态分布的Bayes滤波算法。研究结果表明:该滤波算法能够有效地抑制异常噪声对车载GPS定位算法的影响;实例解算结果验证了该算法的有效性和可靠性。     

旋转导向系统有色噪声的改进无迹卡尔曼滤波方法

在旋转导向钻井系统的姿态测量过程中,三轴加速度计测量数据中包含大量有色噪声,严重影响井底组合钻具姿态测量的精度。基于旋转坐标变换的四元数理论,结合所建立的三轴加速度噪声模型,提出一种改进无迹卡尔曼(UKF)迭代滤波算法。此方法利用陀螺测量原理构造观测方程和时变状态方程,将实时解算出的钻具姿态以四元数的形式更新时变状态方程中三轴角速度,通过更新观测方程加速度噪声模型实现加速度计传感器数据中有色噪声的UKF迭代滤波。实测数据滤波的结果表明,此方法可有效滤除加速度传感器数据中的有色噪声,保证旋转导向钻具姿态测量的精度。     

商品小功率He—Ne激光器输出中交流噪声的测量

报道了小功率Ｈｅ－Ｎｅ激光器输出中的低频噪声的实验观测结果，并给出了相应的定量分析。     

与观测信息相关的二阶隐马尔可夫模型的参数估计

给出了在观测噪声和马尔可夫链不相互独立的条件下与观测信息相关的二阶隐马尔可夫模型的结构及改进模型的前向后向算法与Baum-Welch算法,并导出了改进模型的参数估计公式.     

基于反正切非线性函数的自抗扰控制

传统扩张状态观测器(ESO)在对系统进行观测时,对系统输出的测量噪声较为敏感,文中构造了一种基于反正切函数的非线性函数以替代ESO中的幂次函数,并给出了由其构成的ESO的一般形式,使用李雅普诺夫函数对观测误差进行了分析;然后,提出了2种基于反正切非线性函数的改进ESO方案,以及基于这2种ESO方案的改进自抗扰控制算法.仿真数据表明,改进的ESO对由输出测量噪声带来的观测噪声有明显抑制,尤其可以对干扰量估计的噪声抑制在很小的范围内,2种改进自抗扰控制算法针对输出带有测量噪声的控制对象均取得较好的控制效果.