基于改进Jerk模型的高超声速滑翔目标跟踪

临近空间高超声速滑翔目标具有高速、高机动的运动特性,为了提高其跟踪精度,对现有的Jerk跟踪模型提出改进。首先将一阶AR模型的思想运用到模型参数的实时估计中,在目标状态方程和量测方程中引入了相关参数,然后构建了基于改进Jerk模型的参数自适应Kalman滤波算法,在目标状态估计的同时能够对模型参数进行自适应调整。最后基于HGT仿真轨迹对所提模型与传统的Jerk模型进行比较,仿真结果证明了改进Jerk模型对HGT跟踪的有效和优势。     

一种新的Jerk模型高机动目标跟踪自适应算法

在Jerk模型的基础上,提出了一种新的高机动目标跟踪自适应算法STF-C-Jerk.该算法利用“当前”模型的思想,将Ｊerk项假设成为非零均值过程,更切合目标机动实际过程,同时通过引入强跟踪滤波器的渐消因子,实时调节滤波器增益,增强了系统对目标突发机动的自适应跟踪能力.仿真结果表明,提出的STF-C-Jerk自适应跟踪算法显著提高了Jerk模型自适应算法的跟踪性能.     

自适应模型集交互式多模型算法

针对交互式多模型(IMM)算法的目标跟踪精度问题,提出了一种自适应模型集IMM算法.利用IMM算法中的模型概率含义,并以此对模型集的收缩比例因子进行设计,这样模型集通过向中心模型收敛可完成自适应调整,而自适应调整过程能有效、实时地利用观测信息.仿真实验结果表明,所提算法能有效跟踪机动目标,而且比IMM算法的跟踪精度更高,但其受到目标机动模型的先验性的限制.     

二自由度随动系统的自适应摩擦补偿

 为提高二自由度随动系统的跟踪精度,针对系统中存在的摩擦扰动问题,提出了一种基于LuGre模型的自适应摩擦补偿方法.该方法采用离线估计法对LuGre模型中未知参数进行估计,采用非线性观测器和自适应律估计LuGre摩擦模型中的不可测状态变量和易变未知参数.最后利用Lyapunov方法证明了整个闭环系统的渐进稳定性.仿真实验表明,该方法能有效补偿摩擦对二自由度随动系统低速性能的影响,从而提高跟踪精度.     

一种弹体滚转姿态估计的新方法

针对制导弹药滚转姿态测量的需求,提出了一种无陀螺姿态测量的方法. 采用两个MEMS加速度计进行弹上姿态传感器的配置,建立了基于截断正态概率密度模型的系统状态方程,利用速度估计自适应方法实现了对过程噪声方差阵的自适应调整,采用强跟踪滤波器(STF)直接进行滚转状态估计. 由于STF滤波器具有对模型参数失配的鲁棒性以及对突变状态的强跟踪能力,改善了算法的估计精度. 仿真实验研究表明:该方法结构简单、测量精度高、收敛速度快,具有很高的工程应用价值.      

基于似然函数的自适应Singer模型滤波算法

Singer模型滤波算法可以对机动目标进行有效跟踪,但其模型参数的确定依赖于先验知识,且一旦确定,将在滤波过程中不再变化.因此,当事先确定的参数与目标机动不匹配时,跟踪精度会变得比较差.针对模型参数失配时,传统Singer模型不能有效跟踪机动目标的问题,提出一种自适应Singer模型滤波算法.在滤波过程中,构造多模型的模型似然函数,并随着滤波过程实时计算模型似然函数,根据似然函数的变化,自适应调整Singer模型加速度参数.仿真表明,该算法能够有效跟踪目标不同的机动情况,滤波效果较固定参数的Singer模型算法和离散自适应Singer模型算法更优.     

一种新的重复自适应摩擦补偿方法及其在高精度伺服系统中的应用

针对高精度转台直流力矩电机系统中存在的非线性动态摩擦及周期性波动力矩扰动,为提高转台位置的跟踪精度,提出了一种新的重复自适应摩擦补偿方法,将重复控制机制引入到基于自适应控制的摩擦补偿策略中.电机中摩擦模型采用摩擦参数非一致性变化的LuGre动态模型.该方法的控制律包含一个参数自适应律、等效PD控制律和一个重复控制律.其中,参数自适应律用来估计未知模型参数并予以补偿,而插入的重复控制器用来提高系统运动曲线的跟踪性能.Lyapunov方法证明该补偿方法保证了闭环系统全局稳定性和对期望位置信号的渐近跟踪.最后,通过对高精度伺服系统的仿真研究证明了该改进补偿方法的有效性.     

在线快速抑噪的自适应强跟踪滤波算法

针对强跟踪滤波算法对系统时变噪声缺乏自适应能力,导致系统状态估计精度较低的问题,提出一种可以在线估计噪声协方差阵的快速抑噪自适应强跟踪滤波算法,该算法可以抑制噪声对系统状态估计的影响,使系统状态估计迅速收敛到真实值附近.仿真实验对比了强跟踪滤波算法和快速抑噪自适应强跟踪滤波算法在噪声变化环境下的性能,结果表明：快速抑噪...     

一种新型交互式多模型算法

通过在线辨识交互式多模型（ＩＭＭ）算法各波滤模型噪声，提出一种新型自适应ＩＭＭ（ＡＩＭＭ）。仿真表明该算法的估计精度明显优于标准ＩＭＭ，反映了参数的辨识的有效性。     

曲线模型的自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,提出了一种基于曲线模型的自适应跟踪算法.算法中设计了一种角速度估计方法,即通过采用内嵌交互多模型方法针对目标的角度进行实时滤波,获得目标的角速度和角加速度,从而自适应调整与目标转弯相关的法向加速度和切向加速度.算法简化了计算复杂度,扩大了适用范围.仿真试验证明了该算法的有效性.     

基于自适应无迹卡尔曼滤波的分布式驱动电动汽车车辆状态参数估计

以精确估计车辆状态参数为目标,提出了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的车辆状态参数估计算法,采用非线性三自由度车辆模型,将模糊控制与无迹卡尔曼滤波算法相结合,实现对系统测量噪声的自适应调整,通过对方向盘转角,纵向加速度和横向加速度等低成本传感器信息融合实现对质心侧偏角和横摆角速度的状态估计.应用CarSim与Matlab/Simulink建立分布式驱动电动汽车整车模型并且联合仿真对估计算法的有效性进行验证.结果表明自适应无迹卡尔曼滤波比无迹卡尔曼滤波更能有效准确地进行车辆状态参数估计,在双移线工况中,质心侧偏角估计精度提高了6.7%,横摆角速度估计精度提高了4.8%.      

Maneuvering target tracking algorithm based on cubature Kalman filter with observation iterated update

Reasonable selection and optimization of a filter used in model estimation for a multiple model structure is the key to improve tracking accuracy of maneuvering target.Combining with the cubature Kalman filter with iterated observation update and the interacting multiple model method,a novel interacting multiple model algorithm based on the cubature Kalman filter with observation iterated update is proposed.Firstly,aiming to the structural features of cubature Kalman filter,the cubature Kalman filter with observation iterated update is constructed by the mechanism of iterated observation update.Secondly,the improved cubature Kalman filter is used as the model filter of interacting multiple model,and the stability and reliability of model identification and state estimation are effectively promoted by the optimization of model filtering step.In the simulations,compared with classic improved interacting multiple model algorithms,the theoretical analysis and experimental results show the feasibility and validity of the proposed algorithm.     

基于改进粒子滤波算法的Bouc-Wen模型参数在线识别方法

在线模型参数更新是提高结构混合试验中数值子结构模型精度的有效手段。为了提高强非线性模型参数在线识别精度,在标准粒子滤波算法的基础上提出了一种改进的辅助无迹粒子滤波算法。在重要性采样中,基于最新观测信息采用无迹卡尔曼滤波方法计算每一个粒子估计,以提高粒子非线性变换估计精度;在重采样过程中,引入辅助因子修正粒子权值,以丰富粒子多样性、削弱粒子退化现象。采用改进粒子滤波算法针对Bouc-Wen模型进行了在线参数识别,并与标准粒子滤波算法、扩展卡尔曼粒子滤波算法以及无迹粒子滤波算法的参数识别精度和计算效率进行对比分析。结果表明,与其它3种算法相比,辅助无迹粒子滤波算法在单步计算耗时增加的基础上,在线参数识别精度明显提高,参数识别值波动幅度显著降低。最后,通过橡胶隔震支座拟静力试验,验证了采用改进粒子滤波算法在线识别Bouc-Wen模型参数方法的有效性。     

基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计

为了提高传统卡尔曼滤波法估计锂电池荷电状态(SOC)的精度,在锂电池二阶RC等效电路模型基础上,根据隐马尔科夫模型(HMM)理论并采用遗传算法优化构造出了不同参数状态的电池模型。结合交互式多模型(IMM)算法与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行SOC估计,提出了一种基于HMM的IMM-UKF算法估计锂电池SOC的方法。锂电池在线SOC估计实验表明,该方法比较其他估计方法有着更高的估计精度,平均绝对误差仅为1%。     

交互式多模型卡尔曼滤波的车辆悬架系统状态估计

针对车辆悬架状态无法准确估计的问题,设计了自适应交互式多模型卡尔曼滤波(IMMKF)状态观测器.首先,建立了标准路面激励模型与四分之一线性化悬架模型;然后,利用递归最小二乘方法与IMMKF理论,设计了不同工况下广义悬架模型自适应IMMKF状态观测器;最后,分析了在标准C级路面激励工况下簧载质量变化对悬架系统状态估计的影响.仿真与台架试验结果表明,在簧载质量变化工况下,所设计的自适应IMMKF状态观测器与传统卡尔曼滤波状态观测器相比其估计精度至少可以提高20%.     

IMM迭代无迹Kalman粒子滤波目标跟踪算法

针对传统交互式多模型(interactive multiple model,IMM)算法跟踪机动式再入目标精度差和实时性不高的问题,提出一种交互式多模型迭代无迹Kalman粒子滤波算法.该算法在多模型滤波过程中采用改进的粒子滤波算法,通过迭代无迹Kalman滤波融入最新观测信息,进而生成粒子滤波的重要性密度分布,从而提高采样质量,改善滤波算法性能.仿真结果表明,提出的算法相对于交互式多模型粒子滤波算法具有更好的跟踪效果.该算法对提高跟踪机动式再入目标的精度与实时能力具有一定的理论意义.     

基于平方根Unscented卡尔曼滤波的车辆融合跟踪

针对车辆运动的机动性和跟踪系统的非线性，提出了一种基于平方根Unsoented卡尔曼滤波(SR-UKF)的多传感器融合跟踪方法．该方法采用动力学模型建立系统的状态方程和量测方程，充分利用了多传感器的量测信息，更好地满足了目标的机动特性．采用基于UKF的数据融合方法处理系统的非线性问题，避免了扩展卡尔曼滤波(EKF)产生的线性化误差．同时，在滤波过程中，以协方差平方根阵代替协方差阵参加速代运算，有效地避免了滤波器的发散，提高了滤波算法的收敛速度和稳定性，实验证明，与基于EKF的融合算法相比，基于SR-UKF的融合算法使系统的位置和方向角的跟踪精度分别提高了18．22％和34．81％。     

电力系统动态状态估计算法研究

为了提高电力系统动态状态估计的估计精度和收敛速度,引入一种解决非线性滤波问题的新型粒子滤波算法——混合卡尔曼粒子滤波器(Mixed Kalman Particle Filter,MKPF)。该算法采用扩展卡尔曼滤波器(EKF)与无迹卡尔曼滤波器(UKF)混合作为建议分布,得到一种更接近真实分布的近似表达式。仿真算例将MKPF与EKF和UKF进行了对比,比较结果证明在电力系统受到扰动之后,MKPF算法能够快速地收敛于真实值,且具有比EKF与UKF更高的估计精度和稳定性,达到了在线准确估计的要求。     

基于改进扩展卡尔曼滤波的爬架运行安全姿态估计

为了实时准确的获取爬架运行时的姿态信息,提出了一种基于改进Sage-Husa扩展卡尔曼滤波算法（ISHEKF）的爬架姿态估计方法。首先建立了爬架姿态估计模型,然后在扩展卡尔曼滤波（EKF）对传感器进行融合滤波时,加入Sage-Husa扩展卡尔曼算法（SHEKF）对时变噪声进行调节,再以协方差匹配技术对Sage-Husa进行滤波发散判定,通过在调节因子中引入爬架实时运动速度,改进滤波发散判定依据,从而满足爬架运行时高精度的滤波要求。实验结果表明：静态实验中以横滚角为例,ISHEKF的最大误差较SHEKF减少了21.9%,较EKF最大误差减少了70.8%;动态实验中ISHEKF表现出更好的稳定性和滤波精度,能够准确反映爬架运行的状态变化。