车载GPS/DR/GIS组合导航系统改善定位精度仿真研究

本文提出了ＧＰＳ、ＤＲ和ＧＩＳ相结合的新型车辆导航系统，建立了该系统的数学模型，并对其导航定位精度，用１３个状态推广卡尔曼滤波进行了模拟仿真分析，理论和实验结果表明，此组合导航系统，提高了车辆导航定位精度和工作可靠性。     

车载GPS/DR组合导航系统卡尔曼滤波方法的改进

将全球定位系统(GPS)和航位推算法(DR)两种定位方式结合,实现车辆GPS/DR组合定位系统的自适应信息融合.联合卡尔曼滤波器存在数学模型不确定性和误差模型的随机性的缺点,提出改进方法是采用联邦滤波器,并引入利用模糊推理建立的模糊自适应联邦滤波器,提高了系统的精度和功能.     

一种SINS/GPS紧组合导航系统的改进自适应扩展卡尔曼滤波算法

针对自适应扩展卡尔曼滤波算法中系统噪声协方差矩阵与量测噪声协方差矩阵不能同时被估计的问题,提出了一种改进的自适应扩展卡尔曼滤波算法.该算法基于残差,主要对滤波算法中的自适应估计器进行改进,改进后可以实时估计系统噪声.基于该算法,设计了新的滤波器并应用在SINS/GPS紧组合导航系统上,可随着系统中噪声的变化而自动地调节协方差矩阵.最后,分别用扩展卡尔曼滤波和改进的自适应扩展卡尔曼滤波对SINS/GPS紧组合模型进行仿真,结果表明改进的自适应的扩展卡尔曼滤波比扩展卡尔曼滤波的定位误差与测速误差更小,滤波的稳定性更好.      

车载自组网中的移动模型研究

车载自组网(VANET)是移动Ad Hoc网络(MANET)技术在交通领域的应用。本文实现了三种VANET车辆运动模型,使用NS2仿真平台进行了网络仿真实验,评估了典型的AODV路由协议在城市场景VANET中的适用性。     

车辆无陀螺航位推算系统的导航原理及其算法

建立了利用车辆内部传感器取代惯性敏感器获得航向、速度信息的车辆航位推算（DR）系统的系统方程和观测方程,并采用描述机动载体运动的当前统计模型,给出了基于自适应卡尔曼滤波的车载无陀螺DR系统的导航算法,在导航算法中,对原始测量数据进行组合运算获得线性形式的观测方程,避免了目前常用导航算法由于观测方程线性化引起的模型误差,算法稳定性较好,且计算量小,现场跑车试验表明,给出的车载无陀螺DR系统的模型及其导航算法能够获得满意的导航精度。     

基于UPF算法的车辆GPS/DR组合导航研究

车辆GPS/DR组合导航系统是非线性系统。采用扩展卡尔曼滤波(EKF)对其进行状态估计时,系统线性化过程将导致较大的滤波误差。为了获得更好的估计性能,将一类改进的粒子滤波方法 (UPF),即以无位卡尔曼滤波(UKF)为建议密度的粒子滤波方法(PF)应用于车辆GPS/DR组合导航系统中,避免了EKF方法的线性化近似过程,提高载体的定位精度。为验证该方法的有效性,将其与EKF分别用于GPS/DR组合导航系统的滤波仿真。仿真结果表明:UPF能减小导航定位误差,滤波性能明显优于EKF。     

船用捷联式惯性导航仿真系统设计及研究

针对船用捷联式惯性导航系统长时间工作后,精度明显下降,不能满足导航需求的问题,设计了一种模块化的船用捷联式惯性导航仿真系统,并进行了仿真研究。将船用捷联惯导设计为四个模块,分别为轨迹仿真模块、惯性器件仿真模块、导航解算模块和误差分析模块。利用建立的模型,仿真分析捷联式惯性导航系统姿态角、速度和位置误差的主要特性,研究天向速度的发散对东向和北向速度误差的影响,探究初始对准误差对导航精度的影响。结果表明,仿真系统可以很好的模拟舰船捷联式惯性导航系统的初始对准和导航过程;天向速度的发散和初始对准的精度都会直接影响导航精度。因此,在舰船长时间航行时,必须提高初始对准精度且引入阻尼系统,以减小船用捷联式惯性导航系统的导航误差。     

动态噪声特性未知系统的多模型自适应卡尔曼滤波

针对常规自适应卡尔曼滤波器存在过渡过程差的问题,基于一个给定的指标切换函数,采用多个基于不同动态噪声协方差矩阵的卡尔曼滤波器和一个常规自适应卡尔曼滤波器共同组成多模型自适应卡尔曼滤波器.与常规自适应卡尔曼滤波器相比,多模型自适应卡尔曼滤波器可以在保持原有自适应滤波器性能的基础上极大地改善瞬态响应.     

一种基于改进自适应卡尔曼滤波的GNSS/INS组合导航算法

在全球卫星导航系统/惯性导航系统(global navigation satellite system/inertial navigation system,GNSS/INS)组合系统中,状态模型误差和异常扰动的影响严重降低了标准卡尔曼滤波的性能,而基于预测残差自适应的卡尔曼滤波随计算次数的增加滤波效果降低,且使用统一的自适应因子调节不可靠。针对上述问题,提出一种改进算法,利用预测残差建立的统计量调节位置向量和速度向量,避免了其他参数对滤波的平衡作用;通过预测残差的概率密度建立马氏距离进行假设检验,在模型正常时使用标准卡尔曼滤波,模型异常时使用改进滤波算法;采用实测车载数据对标准卡尔曼滤波、单因子自适应滤波和本文的滤波方法进行评估,实验结果表明:改进的自适应卡尔曼滤波的滤波算法效果良好,证明了所提算法的有效性。     

用自适应扩展卡尔曼滤波跟踪水下目标的算法研究

针对短基线声纳系统跟踪水下目标的问题,建立了状态方程和观测方程,提出了一种自适应扩展卡尔曼滤波的跟踪算法,该算法包含八个基本步骤。将声波传输时延转换为水下目标的距离,用卡尔曼滤波的方法对数据中的噪声进行滤波。对目标的匀速航行和机动航行进行了仿真实验,实验结果表明了该算法的正确性和有效性。最后将该算法用于水下目标的实测数据,收到了良好的效果。     

基于卡尔曼滤波的AGV惯性导航仿真研究

针对目前导航方式存在的不足和惯性导航对自动引导小车(automated guided vehicle,AGV)路径定位精度低及纠偏能力差的问题,研究了AGV轨迹误差形成原因及改进惯性导航在AGV导航上的控制策略,对AGV数学模型、卡尔曼滤波(Kalman filter)定位、惯性导航纠偏控制系统进行仿真研究。在MATLAB软件上建立AGV运动模型及控制模型,获得了传统控制的AGV行走轨迹和使用卡尔曼滤波惯性导航控制策略的轨迹,并且在惯性元件的观测上引入偏移量,极大地提高了AGV在短距离行驶的观测准确性。仿真结果表明:AGV在短距离运动过程中采用卡尔曼滤波惯性导航的控制策略比传统控制策略轨迹精度提高8倍左右,在很大程度上提高了AGV定位导航能力。     

车载智能仪表系统的设计与研究

简要介绍了车载智能仪表系统的设计思路和总体设计要求，分析了车载智能仪表系统的车速、温度、油位传感器的工作原理以及各传感器产生相关频率的脉冲信号的实现原理，详细论述了以AT89C2051单片机为核心，并辅以外围扩展电路而构成的系统智能模块对车辆进行数据采集、数据显示、风扇控制的模拟方法，并给出丁系统设计中的部分硬件电路图。     

一种卡尔曼滤波算法的无线传感器网络仿真模型

受无线传感器网络通信节点和位置等因素影响,大量移动或者固定的传感器节点间的通信链路受限且不利于大块数据传输。为解决该问题,分析了典型的传感器节点体系结构,在OPNET平台上建立基于卡尔曼滤波算法的仿真模型。重点研究卡尔曼滤波算法对信号的跟踪性能,进而分析在传输过程中的网络时延和吞吐率以及误码率等统计量曲线图,分析算法的稳定性。仿真结果表明,误码率保持在10-5次方数量级,丢包率在10-2次方数量级,端到端时延控制在1 s内,很好地验证了该仿真模型的有效性和逼近性。     

基于改进高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪

提出一种基于改进高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪方法.该方法在车辆检测阶段,为了解决传统高斯混合模型对运动目标速度变化自适应能力较差的问题,通过定义运动目标速率因子,给出一种模型学习率自适应更新策略,对传统高斯混合模型进行了改进,并用以实现车辆检测;在车辆跟踪阶段,通过建立一个适用于视频目标跟踪的卡尔曼滤波系统,并以车辆检测阶段输出的车辆质心为该卡尔曼滤波系统的量测值,实现了选定车辆目标的跟踪.实验结果表明,该方法车辆检测与跟踪效果良好,能满足实际交通监控系统的需求.     

电网仿真系统仿真支持功能及改进

电网仿真系统是电力系统中培训和研究的重要工具.介绍了电网仿真系统的软件结构、仿真支持功能、仿真支持功能与其他模块的关系,以及仿真支持功能的开发及改进.     

车载伪距单点定位的卡尔曼滤波算法研究

为推动北斗卫星导航定位系统的融合发展理念,进一步提高车载伪距单点定位的精度,提出了一种基于Kalman滤波理论的车载双系统伪距单点定位算法,并通过静态试验和动态实验采集的实测数据进行了车载伪距单点定位精度分析,对算法的可靠性与实用性进行验证。其中,静态试验分别分析了GPS系统、北斗系统、北斗/GPS融合系统下的定位精度和可靠性,动态试验分析了BDS/GPS融合系统下的定位精度与可靠性。两种实验的结果表明:该算法在一定程度上提高了车载伪距单点定位的性能。并且,静态单点定位N方向精度提高22.8%、26.4%、19.8%(从左到右分别为GPS、BDS、BDS/GPS),E方向精度提高18.6%、23.3%、22.9%,U方向精度提高10.1%、7.5%、9.9%;动态单点定位在N方向精度提高13.4%,E方向精度提高13.2%,U方向精度提高4.6%。可见,通过kalman滤波可进一步提高车辆定位的精度与可靠性,满足道路上车辆的定位需求。     

抗差与自适应组合的卡尔曼滤波算法在动态导航中的研究

针对观测信息不充足时,无法使用现有的一些抗差自适应滤波的问题,提出一种组合抗差滤波和自适应滤波的方法.该方法利用基于m估计实现的抗差滤波和基于新息向量马氏距离平方服从卡方分布而构造的自适应滤波,同时采用2次对检验统计量进行判别的方法,可以在单个历元实现在标准卡尔曼滤波、自适应卡尔曼滤波和抗差卡尔曼滤波之间选择一种当前时刻的最优滤波,因此,采用该方法也能构成抗差自适应卡尔曼滤波.仿真结果表明,在观测信息不足且滤波模型出现异常时,该方法能有效控制动力学模型误差和观测异常对导航解的影响,使导航解更能反映导航系统的真实情况.     

自适应随动系统的计算机仿真研究

本文提出一种自适应随动系统的工程设计方法.本文给出自适应随动系统的原仿结构及其设计方法.系统的优化参数可由计算机寻优仿真加以确定.文中给出计算机仿真结果.分析表明该方法简便、实用、所得结果正确可行且适用于一切可以校正成典型I型结构的控制对象.     

基于自适应扩展卡尔曼滤波的 消能减震结构及附加阻尼力识别

针对消能减震结构中阻尼器提供的阻尼力难以直接测量,对其性能及状态进行评估较为困难的问题,提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波的结构参数及未知激励识别方法,并将其应用于消能减震结构的阻尼器特性识别. 当阻尼器结构模型已知时,该方法可对阻尼器参数进行识别;当阻尼器结构模型未知时,阻尼器对结构提供的附加阻尼力可视为结构所受附加未知激励,同样也可由该方法进行识别. 采用一个多层剪切框架结构和一个多层加装阻尼器的消能减震结构作为数值算例,并采用一个单层加装阻尼器的剪切框架结构作为试验算例,验证了所提出的方法的有效性和可行性. 所提出方法可为消能减震结构中阻尼器的特性识别及性能评估提供更多的依据.     

橡胶履带车辆行走系统的动力学模型及脱轮问题仿真分析

橡胶履带在高速行驶中的脱轮容易导致行走系统部件的损坏和人身财产损失。本文在分析履带车辆行走系统工作原理的基础上,考虑了履带车辆的主要结构,建立了针对其高速行驶中脱轮问题的行走系统动力学模型,分析了第一支重轮垂向位移与行走系统结构参数以及地面激励的联系,并针对某型履带车辆的行走系统进行了计算机仿真和分析。结果表明所建立的动力学模型是可行的,本文方法可为履带车辆行走系统设计和动力学分析提供了参考。