一种Kalman滤波发散的克服方法

根据滤波统计特性，分析了引起Ｋａｌｍａｎ波波发散的直接原因，提出了一种克服发散的方法，此法从实际工程情况出发，牺牲实际中难以实现的最优性，达到了能克服发散的次优工况不失为一种有效的方法。     

离散时间线性分布参数系统的随机最优点式控制

本文给出由向量差分-积分方程所描述的线性分布参数系统最优点式控制问题的解.讨论了完全状态信息和不完全状态信息最优控制并给出了控制律,比较了两种情况的异同.     

一种基于Kalman滤波的异步电机转速控制器

为提高异步电机转速环的动态性能,提出一种新型的有速度传感器的转速控制器设计方案。该控制器结构简单,采用简化的Kalman滤波方法,同时观测电机的转速和负载转矩,通过对测量转速的滤波处理以及负载转矩观测值的前馈控制,提高转速环的动态响应。最后,在实验系统上分别设计了基于Kalman滤波的转速控制器和传统的比例积分(PI)转速控制器。实验结果表明,与传统的PI控制器相比,这种新型的转速控制器有效减小了突加负载时的动态速降,而且转速给定突变时实现转速无超调。     

Kalman滤波质量控制的一种改进算法

探讨了Kalman滤波中观测粗差和状态方程异常的处理问题,分析了以往处理方法,如Sage自适应滤波法、两步假设检验法及抗差自适应Kalman滤波法等的优点和不足,提出一种改进算法,一方面用拟准检定法检测观测方程中的粗差,另一方面再用Sage自适应方法实时估计状态噪声方差阵,减免状态方程异常对参数估计的影响.通过一个星载GPS低轨卫星定轨算例,验证这种思路是可行的.     

不确定性离散线性脉冲系统的有限时间滤波

文章对不确定性的线性离散脉冲系统设计了有限时间滤波器.利用Lyapunov理论并适当放大不等式,得到该滤波器存在的条件,接着借助矩阵Schur补性质,对变量矩阵限定特殊形式,将滤波器的可解问题转化为求解一组线性矩阵不等式,得到滤波器的具体设计方法.数值模拟说明滤波器设计方法的有效性.     

迭代无迹Kalman粒子滤波的建议分布

对非线性非Gauss系统,粒子滤波是一种有效的状态估计方法。粒子滤波的关键是建议分布的选择,好的建议分布会改进粒子贫化和样本耗尽等粒子滤波存在的普遍问题。该文用迭代无迹Kalman滤波产生粒子滤波的建议分布,提出了一种新的粒子滤波算法——迭代无迹Kalman粒子滤波。给出的建议分布将最新的观测融入样本过程并修正该过程,从而改进了滤波性能。数值模拟结果表明,提出的算法与常用的无迹粒子滤波、扩展Kalman粒子滤波相比,具有数值稳定、估计结果精确的优点。     

线性分布参数系统最优递推滤波

本文讨论了系统在Gauss干扰影响下一类线性分布参数系统离散时间-离散空间最优滤波.用直接法导出了一组递推滤波公式,讨论了最优滤波性质,并用Fourier展式给出了近似算法.     

一种离散时间系统的变结构控制方法

针对离散时间系统 ,讨论了利用离散趋近律设计变结构控制问题 ,分析了趋近律系数造成系统颤振的原因 ,给出改进的离散趋近律 ,并利用它设计变结构控制 .仿真结果表明 ,该方法是可行的 ,减少了系统的颤振 ,保证了闭环系统的渐近稳定性     

一类随机分布参数系统最优滤波

本文推广文献[1]的结果,讨论一类随机分布参数系统在量测噪声与分布噪声及边界噪声相关的一般条件下最优线性滤波估计问题.用Wiener-Hopf理论导出最优滤波估计所满足的偏微分方程组,并给出与新息过程的关系.推导出最优滤波误差阵所满足的定解问题.最后给出一种近似算法.     

离散时间非线性系统的一种新型状态观测器

该文通过建立离散时间非线性系统的状态估计与超定非线性方程组求解之间的联系,基于高斯－牛顿算法,得到了离散时间非线性系统的一种新型状态观测器,证明了该观测器的局部收敛性,并给出了仿真结果。     

一类不确定性离散脉冲广义系统的有限时间滤波

通过研究含不确定性的一类离散脉冲广义系统的有限时间滤波问题,首先给出该系统的鲁棒H!滤波器存在的充分条件,然后对该滤波器的可解问题进行了讨论,并以线性矩阵不等式的形式给出滤波器解的方法.最后利用数值算例表明主要结果的可行性。     

基于Kalman滤波的Fuzzy系统参数估计

模糊系统在现代工业、模式识别与人工智能、自动控制中起着重要的作用。论文研究了复模糊系统的参数估计 ,提出了用经典的 Kalman滤波来估计模糊系统参数的一种新方法。在实例分析中 ,将复模糊系统用于通信信道均衡 ,用专家知识对信道输出建立一个模糊规则库 ,可以提高算法的速度和准确率。用该文给出的经典的 Kalm an滤波与传统的迭代最小二乘 RL S法比较 ,结果是该文的方法不仅误码率比 RL S方法低 ,而且收敛速度更快 ,更加利于硬件实现。     

一种时间离散的随机多址通信系统的算法

在总线网络中,每个站点都能独立地决定帧的发送,若两个或多个站同时发送帧,就会产生冲突,导致所发送的帧都出错。因此,一个用户发送信息成功与否,在很大程度上取决于监测总线是否空闲的算法,以及当两个不同节点同时发送的分组发生冲突后所使用的中断传输的方法。介绍一种基于时间离散的随机多址通信系统的算法,能够准确地计算出用户发送信息的成功率、信道的空闲率和信息发生冲突的碰撞率。     

离散时间线性参数变化系统稳定性分析

考虑离散时间时变线性系统稳定性,其时变的系统矩阵在一个由已知顶点矩阵所构成的多胞体中。通过应用参数依赖Lyapunov函数（涉及参数增量上界）,给出一个由线性矩阵不等式（LMI）表述的判据,以判别系统的鲁棒稳定性,用到参数依赖Lyapunov函数及参数增量上界。与二次稳定性及定常参数依赖的Lyapunov函数方法相比较,所得结果不仅把保守性降到一个更低水平,而且作为推论导出文献已有结果。对算例所做的比较计算证实了新方法的优越性。     

一种基于扩展Kalman滤波的多径估计算法

定位系统中,噪声环境下的多径估计是消除多径干扰的前提。提出了一种基于扩展Kal-man滤波(EKF)的多径估计算法,可以有效的估计多径信号的时间延迟和幅度。分析了本地码估计偏差、EKF的估计初值、相关间距以及采样频率对多径估计性能的影响。结果表明,EKF在估计多径信号时,EKF初值不仅影响其收敛速度,而且EKF初值中的幅度初值决定其是否收敛。同时,EKF时间延迟估计误差可以通过提高采样频率和增加最大早晚码间距来减小。     

离散时间奇异系统的一种新型降阶观测器

通过离散时间奇异系统的一种新的受限等价分解形式,给出了系统的一种新型降阶观测器设计方法,并通过实例验证了本方法的正确性.     

一种离散时间直接自适应控制算法

应用给出的离散时间直接自适应控制算法改进了离散简单自适应控制的一些缺陷，能够在计算控制律不违反因果律的条件下，使被控对象的输出直接跟踪理想参考模型输出．应用Lyapunov函数和正实引理证明了算法的收敛性，并通过仿真研究说明了算法的有效性和可行性．     

一种不发散的Kalman滤波算法的研究与应用

重点讨论了Kalman滤波算法的发散问题,提出了一种实际上不发散的Kalman滤波改进算法,并利用改进算法对三相异步感应电动机进行实例仿真研究,仿真结果验证了该算法滤波的有效性。     

基于季节模型及Kalman滤波的道路行程时间

道路行程时间是影响城市交通出行行为的重要因素。当前大多数出行时间研究基于路段进行,假设驾驶人沿着理想最短路径或最快路径行驶,难以对交叉口排队延误等相关时间参数进行精确估计。针对城市任意OD间的出行时间进行分析,采用Kalman滤波方法,利用历史数据对总行程时间进行有效预测。鉴于总行程时间分布存在比较明显的周期性特点,单一Kalman滤波算法难以反映出这种周期性,引入基于季节模型的Kalman滤波算法进行建模和优化。最后,利用深圳浮动车2011年12月连续3d的数据进行实证。研究结果表明:相对于传统的SARIMA模型及普通Kalman滤波算法,优化模型同时考虑总行程时间分布的周期性和时变性,具有较小误差及更好的拟合度;所得预测时间的平均绝对误差(MAE)分别在传统SARIMA模型及普通Kalman滤波算法结果基础上降低了37%和52%,其余误差指标,如均方根误差(RMSE)及最大相对误差(MRE)均有较大下降,从而证明了研究模型的有效性。