无序量测下的多传感器观测噪声融合估计

本文采用直接更新法,给出了噪声相关情况下的各局部传感器观测噪声更新估计算法;给出了观测噪声线性最小方差意义下的最优对角阵加权融合更新估计算法．     

噪声相关下的无序量测状态更新估计算法

在多传感器跟踪系统中，由于存在通信延迟等因素使得跟踪滤波器的传感器到达处理中心的时序被打乱，出现无序量测的情况．本文主要采用目前国际上用的较多直接更新法，即直接用延迟到达的量测更新目标状态，同时考虑输入噪声和过程噪声的相关性，给出了噪声相关情况下的无序量测的直接状态更新估计．最后又通过计算机仿真比较了丢弃延迟量测和直接更新法，验证了该算法具有更高的优越性，更具实际意义．     

噪声相关下含无序量测的多传感器信息融合估计

多传感器跟踪系统中因通信延迟常会出现无序量测现象,为了提高系统估计精度,采用直接更新法对状态进行更新估计,并针对噪声相关下含无序量测的多传感器系统,提出了矩阵加权最优信息融合状态估计算法,考虑了过程噪声和量测噪声的相关性以及局部估计的误差相关性.仿真计算验证了算法的有效性.     

导航系统中量测滞后异步多传感器集中滤波算法

为解决异步多传感器组合存在的信息更新频率不同步,借鉴联邦滤波子滤波器的结构设计,提出在集中滤波器内根据组合时刻量测值的不同,选择相应量测矩阵进行切换的方法实现多传感器的异步组合.同时在该算法的基础上,利用非延时量测信息补偿滞后量测的方法,解决了多传感器组合量测滞后的问题.该算法在GPS/CNS/SINS组合导航实时仿真系统的应用表明,量测矩阵的切换对系统状态变量的滤波迭代没有不利影响,补偿量测滞后的方法对降低滤波误差有明显作用,滤波结果精度较高.     

量测不确定下基于粒子权重优化的粒子滤波算法

为有效评价量测不确定下的粒子权重,提出了一种基于粒子权重优化的粒子滤波算法.首先,通过置信距离和置信矩阵的构建及求解实现粒子间蕴含的冗余和互补信息的充分提取,给出了一种度量粒子间相互支持程度的一致性权重,并利用权重平衡因子实现代价评估粒子滤波中粒子权重和一致性权重的优化组合,进而实现粒子权重的合理优化.新算法既充分利用了当前时刻粒子集中的信息,又避免了量测噪声先验统计信息的偏差的不利影响,从而提升了粒子权重度量结果稳定性和可靠性.理论分析和仿真实验验证了所提算法的有效性.     

基于无序测量粒子滤波的锂电池剩余寿命预测

锂电池是一种复杂的电化学系统,其容量衰退呈非线性退化,粒子滤波(particle filter, PF)算法作为解决非线性非高斯问题的有效算法经常被用于锂电池剩余寿命预测。针对PF算法中的模糊测量问题,提出无序测量粒子滤波(out of sequence measurement particle filter, OOSMPF)算法对锂电池剩余寿命进行预测。首先利用锂电池加速充放电所获得的容量衰退数据与充放电循环次数建立双指数模型,然后采用OOSMPF算法对锂电池剩余容量进行预测,进而得出锂电池剩余寿命。试验结果显示,本研究提出的OOSMPF算法与PF算法相比,在对三组锂电池寿命的预测上,剩余寿命误差分别降至7次、15次和5次,因此OOSMPF算法更适合用于锂电池剩余寿命预测。本研究能为新能源汽车上的锂电池剩余使用寿命预测提供方法参考。     

改进的辅助粒子多Agent系统信息融合滤波算法

为克服多Agent系统的非线性问题,提高多Agent系统对信息的协同合作能力,提出一种改进的辅助粒子信息融合滤波算法。该算法通过分析多Agent系统的结构,根据正交小波多尺度分析理论对系统内Agent的信息进行分解、重构,给出以Agent信息为重要采样密度函数的辅助粒子滤波算法,并对滤波结果进行特征融合,得到多Agent系统融合特征。将此算法应用到机动目标跟踪领域,并与传统的滤波算法进行对比,仿真结果验证了该算法的有效性。     

一种联邦滤波的非线性改进算法

为了解决联邦滤波器在处理非线性复杂噪声信号时效果不佳的问题,引入了无迹卡尔曼滤波算法作为子滤波器,为了降低计算量,对子滤波器的状态更新过程进行了改进,同时优化了逆矩阵的求法.最后进行了仿真,结果表明,文章中的方法比传统联邦滤波算法精度更高,同时耗时较短.为工程应用提供了一种参考.     

基于累积量的多输入多输出系统逆滤波准则算法的改进

基于累积量的逆滤波准则已经被广泛地应用于多输入多输出时不变系统的盲解卷积，本文对该算法进行改进，在算法中利用待抽取源信号和已抽取源信号之间的高阶累积量，构造新的目标函数，迭代抽取源信号，以便在多级运算中获得较快的收敛性．仿真结果表明，该算法具有一定的鲁棒性．     

基于H∞滤波算法的前向神经网络在SINS初始对准中的应用

针对捷联惯性导航系统动基座初始对准的误差模型具有非线性、时变性的特点，提出将前向神经网络应用于该误差模型，并采用线性H∞鲁棒滤波算法在线调整网络权值，得到一种适合于该系统模型的改进的自适应前向神经网络．仿真结果表明，在存在模型误差或噪声不确定情况时，该网络不仅具有较好的鲁棒性能，而且能使误差在很短的时间内收敛，提高了系统的实时性，而对准精度与采用推广卡尔曼滤波器的精度相当．     

转换测量卡尔曼滤波在机动目标跟踪中的应用

在三维空间中推导了转换测量卡尔曼滤波算法,得到了在目标真实位置已知的条件下去偏转换测量值误差方差的表达式及在测量值已知条件下去偏转换测量值方差的表达式,并给出了在机动目标跟踪中,预测值与量测值的选择准则.运用“当前“机动模型和此算法给出了机动目标的仿真,取得了较好的跟踪效果.     

基于稳态Kalman滤波的相关观测融合方法及其功能等价性

对于带相关观测噪声和带不同观测阵的多传感器线性离散定常随机系统,用加权最小二乘（WLS）法提出了两种加权观测融合稳态Kalman滤波方法,可处理状态、白噪声和信号融合估计。基于稳态信息滤波器证明了它们功能等价于集中式融合稳态Kalman滤波方法,因而具有渐近全局最优性,且可显著减少计算负担。两个跟踪系统数值仿真例子验证了它们的功能等价性。     

基于多次过滤的TopN统计算法

为了解决传统T opN统计算法性能远远落后于实际需求的矛盾,该文针对T opN统计特征进行研究,并提出一种基于多次过滤的T opN统计算法M F-T opN。该算法首先从原始数据集中随机采样,得到k×N个元素的采样集合,再从该采样集合中查找从大到小的第N个元素;利用此记录作为阈值,对原始数据集进行过滤,淘汰掉低于该阈值的元素;重复上述操作,直到剩余的数据元素个数小于k×N为止。最后对剩余的数据元素进行排序,输出前N个。理论分析和实验结果证明M F-T opN在时间性能上比传统的T opN算法(如基于堆的排序算法)提高了50%左右。     

等效预张力大跨度弦支穹顶预应力施工过程的正算法

为了准确模拟大跨度弦支穹顶预应力施工过程,建立符合实际施工顺序的结构施工初始态,对预应力施工过程的力学分析方法进行了研究.根据工程实践,总结了大跨度弦支穹顶预应力施工过程的特点,分析了状态变量叠加法、反分析法、生死单元法在其应用上的不足.结合非线性有限元分析方法,凝练了基于等效预张力的预应力施工过程正算法,并给出了具体的实施方法和步骤.以常州体育馆钢屋盖工程为算例,验证了正算法用于预应力施工过程力学分析的可行性和适用性.最后指出,基于等效预张力的正算法预应力施工过程力学分析,综合考虑了支撑与刚构的非线性接触、索力的相互影响、施工临时结构体系的转换、结构几何非线性等施工多因素耦合效应,能够准确跟踪结构在各施工阶段的状态.     

图像模糊信息融合算法的性能评价

讨论了图像模糊信息融合算法的性能评价问题，采用信息融合技术，可把图像的模糊信息进行融合处理，进一步提高基于模糊技术的图像模式识别的准确率，从信息论的观点出发，提出利用模糊熵来评价模糊信息融合算法的性能，以指导对融合算法的设计和分析，提高评价方法的客观性和精确性。     

一种基于蚁群算法的多平台ESM信息数据融合方法

随着雷达技术的日益发展,单舰雷达侦查系统已经不能满足复杂电磁环境的需求.为了克服传统的单舰雷达侦察系统的不足,文章采用多舰协同侦察的思想,首先共享其他平台侦察的ESM信息,然后采用蚁群聚类算法对ESM信息进行相关处理,并对相关的雷达辐射源信号特征进行信息融合,从雷达辐射源知识库中找出要协同识别的雷达型号.     

钢管混凝土抛物线空腹拱平面内轴压稳定性能研究

开发一套基于B-S架构的自主学习交流平台,为用户创造一个友好的学习交流环境。平台采用Java语言开发,通过MySql5.7对数据进行存储,依托Tomcat7.0服务器发布,最终通过浏览器展现给用户。开发过程中引入了KNN算法,可对乱填信息注册平台的用户有效拦截过滤,自主预测平台中用户的年龄结构、热门话题等信息,收集热门话题创建学习兴趣小组,并通过用户对学习资源的评价等行为的分析,对表现较好的用户给予更优质的服务与优惠,从而更好地提高平台的质量。     

基于竞争-协作策略多平台协同感知算法

针对战场复杂动态环境下分布式多平台协同感知问题,基于竞争-协作策略提出一种新的竞争盟主与协作型层状自组织网络体系结构,在不具备全局网络知识情况下,引入3个简单的启发式动作——评价、竞争、协作以及相应的更新规则,对相邻协同节点进行筛选和处理,设计完成了分布式多平台自组织协同感知算法.仿真结果表明该体系结构与算法能有效应对战场复杂动态环境所带来的挑战,具有良好的自组织性、自适应性和智能性,在系统协同感知探测质量和系统资源使用效率方面展现出很好的性能.     

机动目标跟踪中的序贯滤波

多个测量站（多雷达或多传感器）工作时，在时间上是不同步的．在融合之前必须将这些观测数据进行同步．在某雷达单独观测时，采用通常的卡尔曼滤波方法；在多雷达重叠观测区，采用序贯滤波方法，不管是哪个传感器观测，按时间顺序，先到的量测点先进行滤波，这样就省去了时间同步这一步处理，又增强了航迹的连续性．计算机仿真证明了该方法的有效性．     

一般相关量测噪声下线性系统的平滑估计算法

提出了具有一般相关量测噪声的线性系统的平滑估计算法,该算法是在系统正向和逆向滤波估计结果的基础,利用线性无偏最小方差估计获得的。由于量测噪声的相关性,使得其后验均值不一定等于其先验均值,而它的后验均值又无法通过计算得到,因而提出的算法是一个次优算法。在正、逆向滤波结果已知时,所提出的算法计算量小,易于实现。仿真实例说明,该算法的估计结果要优于正、逆向滤波估计结果,以及量测噪声不相关的Ｋａｌｍａｎ平