雷达目标跟踪的转换坐标卡尔曼滤波算法

该文采用转换坐标卡尔曼滤波算法(CMKF)进行雷达目标跟踪,先将极坐标系下的测量值经坐标变换转换到直角坐标系下,再用统计的方法求出转换测量误差的均值和方差,去偏后利用标准卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪.将仿真结果和推广卡尔曼滤波算法(EKF)的进行比较,结果表明,CMKF的滤波精度更高.     

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。     

离散系统的卡尔曼滤波

卡尔曼波波采用最小均方误差准则，是一种最优滤波。本文给出了卡尔曼滤波的算法流程图，并通过具体实例，对计算机仿真结果进行了讨论。     

基于鲁棒卡尔曼滤波的连续梁桥悬臂施工误差调整

由于误差的存在,连续梁桥悬臂施工中各梁段实际状态与理想设计状态总是存在偏差。为了实现施工控制目标,使成桥线形符合设计要求,采用能够自适应修正系统函数模型误差和随机模型误差的鲁棒卡尔曼滤波算法,对桥梁施工预拱度进行预测分析。给出调整后的立模标高。对张拉后各节段梁底实测标高与理论预计标高进行比较,监控结果显示两者的最大误差小于15mm,满足监控要求。鲁棒卡尔曼滤波在连续梁桥悬臂施工线形控制中应用是有效的,且易于工程实现。     

具有局部牙形误差的油套管螺纹联接受力分析

油套管螺纹加工过程中会产生局部牙形误差,这种局部牙形误差会影响油套管螺纹联接的受力和变形,进而影响螺纹联接质量。在弹性力学的基础上,根据螺纹牙的几何形状,建立新的数学模型,通过对每圈螺纹牙进行受力分析,得到能够考虑局部牙形误差的油套管轴向过盈联接时螺纹牙齿面上受力分布的计算公式。同时,以P-110S圆柱管螺纹为计算实例,研究了不同的局部牙形误差对油套管螺纹联接的受力影响,得出了一系列规律性的结论。     

桥梁监控数据处理的自适应卡尔曼滤波分析

对自适应卡尔曼滤波建立的滤波模型在计算中对初始参数的要求进行了研究，并根据时间监测资料计算的结果．得出了自适应卡尔曼滤波具有对初始参数要求比较宽松、能根据计算时的观测数据自动调整参数的功能．利用该模型对某大跨径桥梁的实际监测资料进行分析．通过与统计分析的比较．验证其有效性．     

感应系仪表的误差规律及误差消除方法

本文通过“功率表──秒表法”误差试验，对感应系仪表在电能计量中的基本误差和附加误差做了定量研究，给出误差的规律，指出消除误差的方法。     

齿轮误差分析与应用

分析了安装偏心和运动偏心转化为齿轮误差的规律，提出了在生产实践中利用误差补偿规律提高加工精度的方法。     

基准球安装偏心误差的分析

本文对宁夏工学院测试车床主轴回转误差运动时基准球安装偏心引起的误差进行了分析，并提出了剔除该误差的方法。     

坐标测量机的空间误差检测及误差修正

如何简单、迅速地获取坐标测量机的机构误差,并对其进行软件修正,是近年来国内外学者研究的一个重要课题。本文研究了三坐标测量机的误差修正理论及用三维检具检测测量机误差的方法,提出了空间球检具晶格移位法误差检测原理和多项式拟合的误差函数获得方法,并将其应用于一台中型的坐标测量机的误差修正中,收到了满意的效果。     

径向速度测量在Kalman滤波中的应用

研究一种把径向速度测量引入Kalman滤波的新方法.在分析传感器噪声特性以及测量方程结构的基础上,提出优先处理位置测量数据,然后利用位置矢量的滤波值改进对径向速度测量方程的伪线性表述,从而得到一种序贯处理、伪线性结构的滤波算法.从理论上分析了该算法的稳定性.蒙特卡洛仿真说明该算法不仅克服了推广Kalman滤波(EKF)暂态性能差的缺陷,而且其稳态性能也略优于EKF.     

多普勒雷达测量数据的Kalman滤波器设计

研究把多普勒雷达测量数据引入Kalman滤波的新方法.根据测量噪声协方差矩阵的分解导出一种理想的线性测量方程的等价形式,在方向余弦估计和误差补偿的基础上,给出可实现的测量方程及其对应的序贯处理的滤波方程.这种序贯处理结构有助于方向余弦继承位置测量更新带来的性能改善,从而减小其估计误差.蒙特卡罗仿真表明,这种序贯滤波算法,不但可以提高状态估计精度,而且其性能优于传统的推广Kalman滤波.     

带位置和速度观测的信息融合Kalman跟踪滤波器

应用基于ARMA模型的现代时间序列分析方法,和应用基于Riccati方程的经典Kalman滤波方法,对带位置和速度观测的两传感器系统,在线性最小方差信息融合准则下,分别提出了按矩阵加权、对角阵加权和标量加权的三种信息融合Kalman跟踪滤波器,其中,按标量加权可明显减少计算负担,便于实时应用。一个仿真例子说明了两种方法引出相同的结果,但构造ARMA新息模型时必须进行左素分解,且说明了三种加权融合滤波器的精度无显著差异。     

卡尔曼滤波法应用于钼—钛—SAF显色体系的研究

选用Mo(Ti)—SAF—CTMAB体系,采用卡尔曼滤波法,对Mo和Ti进行同时测定。并将计算结果与因子分析法所得结果相比较,基本一致。     

卡尔曼滤波技术在食品分析中的应用

详细阐述了卡尔曼滤波技术应用于食品分析的基本原理和算法，讨论了实际应用中的模型建立与操作方法。并应用该技术同时测定食品中的铁锡，进行显著性检验。和经典的测定方法相比，本文简单快速。     

基于推广Kalman滤波的机载无源定位改进算法

研究空中运动观测平台对地面辐射源目标的纯方位信息定位算法,提出改进的二阶EKF定位算法以提高定位估计精度.用推广Kalman滤波算法代替传统的最小二乘定位算法.充分利用观测平台的运动信息建立了可观测的观测方程,并采用二阶EKF算法解决了在观测误差较大的情况下导致的非线性误差较大的问题.采用Monte Carlo仿真比较LS,EKF和二阶EKF 3种方法的性能.证明用这种方法可以达到更好的估计精度,能够将目标位置定位在更小的概率椭圆内.概率误差椭圆缩小了30%.     

惯导初对准中的平方根无轨迹卡尔曼滤波

针对无轨迹卡尔曼滤波(UKF)在递推过程中,有些情况下出现状态协方差逐渐失去正定性,导致计算发散现象,对状态协方差进行矩阵分解,在滤波中用其平方根进行计算,保证其正定性.采用平方根无轨迹卡尔曼滤波(SRUKF)对大失准角情况下惯性导航系统初始对准非线性ψ角模型进行估计.蒙特卡罗仿真结果表明,SRUKF与UKF在滤波精度和收敛速度上基本一致,SRUKF的数值稳定性优于UKF.     

组合导航系统中模糊自适应卡尔曼滤波器的设计

为了解决常规卡尔曼滤波法存在的不足,给出了用模糊推理系统与卡尔曼法相结合的方法。该方法通过监视理论残差和实际残差的协方差一致程度,应用模糊系统不断调整滤波器的增益系数,对卡尔曼滤波器进行在线自适应控制,最终实现最优估计。通过对INS/GPS组合导航系统的计算机仿真,结果表明该方法是有效、实用的。     

顾及时间和水位因子的卡尔曼滤波法在大坝变形分析中的应用

建立变形与时间相关关系的变形模型，从中找出变形与时间相关关系的最佳变形模型；再建立变形与水位相关关系的变形模型，从中找出变形与水位相关关系的最佳变形模型；然后以变形与时间相关关系及变形与水位相关关系的最佳变形模型为基础，建立变形与时间、水位相关关系的变形模型，最后将变形与时间、水位相关关系的变形模型的模型参数作为状态向量，用卡尔曼滤波法进行大坝变形分析，实例计算表明这种建模方法效果较好．     

卡尔曼滤波地形辅助导航防止发散问题研究

对卡尔曼滤波地形辅助导航的发散原因作了分析,通过地形拟合误差的去相关法采用一种扩充状态变量的系统,实验证明此系统能够有效地减少发散的发生