模糊抗干扰传递对准技术研究

针对机动过程中的机载捷联惯导系统(Strapdown Inertial Navigation System,SINS)进行抗干扰传递对准技术研究。建立了机载SINS传递对准误差模型,设计了一种顾及系统误差的模糊抗干扰传递对准方法。在滤波估计过程中引入模糊理论,对观测向量及状态预测向量的协方差阵进行估计。利用修正后的观测向量和状态预报向量及相应的协方差阵进行导航滤波计算,以克服机动过程引起的干扰。仿真结果表明,该算法得到的系统状态估计精度明显提高,为研究SINS快速、精确传递对准奠定了理论基础。     

机器人定位中稳健的自适应粒子滤波算法

为了提高粒子滤波算法在机器人定位中的性能,在基本粒子滤波算法的基础上,引入概率回退的方法对机器人的初始状态进行估计,采用窗口滤波更新粒子集合,根据对机器人位置估计的情况动态更新粒子集合的大小,得到一种改进的粒子滤波算法——稳健的自适应粒子滤波算法。仿真结果表明:该算法充分利用了对机器人位置估计的有效信息,在显著提高算法稳健性的同时,降低了运算复杂度,较好地解决了机器人定位这一非线性非Gauss状态在线估计问题。     

基坑位移监测中带有未知参数的滤波算法

在基坑边坡的动态监测中,为了控制几何观测异常对形变参数估计的影响,把基坑边坡的力学信息看成是一个未知信息,建立了带有未知参数的滤波模型,并在固定的观测窗口中,把未知参数看成是一个不变的量,利用观测残差和状态预测残差来拟合它,并对滤波结果同时进行修正,得到了一个带有未知参数的滤波算法.实例说明,利用先验的几何、物理信息进行变形监测,能有效地提高状态参数估计可靠性.     

核窗口尺寸和目标模型自适应的均值漂移跟踪

在目标大小、方向和颜色发生变化时,传统的均值漂移算法会因为核窗口大小和方向不能动态改变、目标模型不能及时更新而导致目标跟踪偏移甚至丢失.为此,文中提出了一种新的核窗口大小和方向可自适应调整的均值漂移跟踪算法,并构建了目标模型更新机制.首先利用计算得到的目标凸包拟合椭圆并结合卡尔曼滤波模型得到目标大小和方向的最优估计;然后利用目标大小和方向的估计值调整算法核窗口的大小和方向,修正核权重分布;最后联合目标形状和颜色信息构建一种目标更新机制,及时更新目标模型以适应目标的变化.不同场景下人体、非机动车等非刚体目标的视频序列实验结果表明,文中方法可以对大小、方向和颜色变化明显的目标进行准确、稳定的跟踪.     

模式搜索开窗拟合系统误差的滤波方法研究

为消除导航数据中的系统误差,提高定位精度,在开窗拟合系统误差的卡尔曼滤波基础上,研讨窗口长度的确定方法和过程。引入最优化思想,通过模式搜索的方法完善了窗口长度确定环节,使之更适于编程。模式搜索开窗拟合系统误差的滤波方法在过滤系统误差时有更广的适用性。     

基于WiFi指纹的高精度室内定位融合算法

针对室内环境中指纹定位接收信号强度信息的高维时变特性以及动态目标定位误差的累积问题,提出了一种基于梯度提升决策树与粒子滤波相结合的融合算法。该算法首先利用梯度提升决策树算法建立的位置坐标与接收信号强度之间的非线性映射模型,对在线接收的信号强度数据进行特征分类判别,实现位置的初步估计;随着目标的运动,进一步结合粒子滤波方法,迭代地实现动态目标位置的精确预测;另外,将定位轨迹与实际轨迹进行对比,以验证该算法的稳定性。实验仿真结果表明:累积分布函数在80%的百分位处,提出算法的定位精度控制在1.19 m以内,明显优于基于支持向量机、随机森林等定位算法;同时较基于梯度提升决策树算法的定位精度提升了34.9%;所获得的定位轨迹与实际轨迹的趋势一致且趋于收敛。     

异步无线传感网络同时定位与跟踪算法

针对异步无线传感网络环境下同时节点定位和目标跟踪问题,提出了一种可以同时进行传感器节点定位和目标跟踪的算法.该算法利用增广状态向量法对目标状态和节点位置进行同时估计,并利用固定点平滑算法对目标状态进行最优估计,实现了异步无线传感网络环境下的目标状态的最优估计以及节点位置的估计.结合节点位置和目标状态的增广状态向量取代了传统目标跟踪算法中的状态向量,在滤波算法中被用于节点位置和目标状态的同时估计.仿真实验证明:在相同的测量次数和通信次数情况下,本算法不但能够取得更高的节点位置估计精度和目标状态估计精度,而且能够取得更多目标状态的估计结果.     

一种用于运动跟踪的加窗粒子滤波新算法研究

为了提高粒子滤波算法在视频跟踪中的性能,在基本粒子滤波算法的基础上,采用窗口滤波更新粒子集合,根据对目标位置估计的情况动态更新粒子集合大小,得到一种改进的粒子滤波算法--加窗粒子滤波算法.该算法利用估计窗内的混合抽样粒子集描述后验分布,通过对估计窗内具有不同权值的粒子集依据其权值大小进行抽样,并根据当前观测值对抽取的粒子状态进行更新,实现对目标的跟踪.仿真实验结果表明:这种跟踪算法在不影响跟踪精度的情况下,大大减少了计算量,较好地解决了视频目标跟踪这一非线性非高斯状态在线估计问题.     

GPS动态定位中的应用研究

本文通过文献资料方法,较系统地分析了一种简单实用的高精度GPS动态定位数据处理模型——无模糊度参数卡尔曼滤波模型,指出了在模糊度未知时将模糊度参数作为滤波状态向量的一部分,同时利用伪距、载波相位双差观测值的附加模糊度参数卡尔曼滤波模型。基于Kalman滤波的GPS动态定位中,动态观测量及其相应的动态模型可能存在异常,简述了动态GPS定位的抗差Kalman滤波解法。讨论了整数最小二乘法及其降相关平差方法的原理及其实际算法。     

基于递推总体最小二乘的机载单站无源定位算法

对于机载单站无源定位中观测向量和系数矩阵均存在噪声的情况,采用经典的最小二乘(LS)算法会导致估计结果有偏,而一般的批处理算法运算量大,不满足定位的实时性要求.为此提出一种递推总体最小二乘定位(RTLS)算法.在建立机载无源测向定位模型的基础上,引入由系数矩阵和观测向量构成的增广矩阵,利用矩阵分解的性质建立了增广自相关逆矩阵和最右奇异向量的递推方程,从而推导出RTLS定位算法.仿真结果表明,RTLS算法的收敛速度和定位精度优于RLS算法和TWDRLS算法,并且实现了TLS算法对目标位置的实时估计,能够定位需求.     

Real-time filter based on the quasi-accurate detection of gross errors

Because of the sensitivity of the Kalman framework to gross errors, proper techniques for detection of gross errors are necessary. By integrating the selection of quasi-accurate observations and the Kalman framework, a new filter called the quasi-accurate filter (QUAF) is developed. The expansibility and implementation scheme of the new algorithm are then discussed in detail, and the reliability matrix for the Kalman filter is proposed to analyze the reliability of the filters with different detection technologies. Finally, the experimental results from a real world case study are used to validate the conclusions. The QUAF carries out the preliminary selection of the quasi-accurate observations (QAOs) using the innovation of the Kalman filter, and use the check QAOs to determine reasonable observations. This causes the QUAF to handle more easily and possess wider expansibility. QUAF can be reformulated to the special cases of several common detection methods, such as the innovation method, robust estimation and quasi-accurate detection (QUAD). Since only reasonable observations are used, the QUAF has better detection accuracy and stronger avoidance of gross errors than the innovation method and robust estimation. Meanwhile, compared with QUAD methods, QUAF introduces the state-predicted model, requiring fewer quasi-accurate observations and making it more suitable for systems with complicated observation structures or sparse observations.     

自适应卡尔曼滤波法磷酸铁锂动力电池剩余容量估计

卡尔曼滤波法在估计动力电池的剩余容量(SOC)时,由于系统噪声的不确定,可能导致算法不收敛,而且算法的估计性能受模型精度的影响,笔者采用自适应卡尔曼滤波法来动态地估计电动汽车用磷酸铁锂动力电池的SOC。首先对电池模型进行了研究,建立了适用于SOC估计的电池模型,然后设计了相应的电池充放电实验检测到模型的参数,并进行了验证,最后将自适应卡尔曼滤波法应用到该模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电池的SOC。仿真结果表明：自适应卡尔曼滤波法能够实时修正微小的模型误差带来的SOC估计误差,估计精度高于卡尔曼滤波法,且自适应卡尔曼滤波法对初值误差具有修正作用。实车循环行驶实验表明算法适用于磷酸铁锂动力电池的SOC估计。     

组合导航系统新息自适应卡尔曼滤波算法

全球定位系统(GPS)量测噪声的不稳定变化将造成惯性导航系统(INS)/GPS舰用组合系统卡尔曼滤波器性能下降,在对自适应卡尔曼滤波器分析的基础上,提出了一种新的基于新息估计的自适应卡尔曼滤波算法.该算法通过计算新息方差强度的极大似然估计最优估计,将新息方差计算直接引入卡尔曼滤波器的增益计算.仿真结果表明,本文方法较标准卡尔曼滤波器可以提高系统精度和抗干扰能力.     

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.     

基于有色噪声卡尔曼滤波的GPS多径估计研究

在最大似然多径估计技术的基础上,提出了一种新的基于有色噪声卡尔曼滤波的全球定位系统(GPS)多径信号估计技术.建立了GPS多径信号的卡尔曼滤波估计模型,推导了观测噪声为有色噪声的卡尔曼滤波的状态方程和观测方程,阐述了有色噪声的形成过程,推导了卡尔曼滤波的递推公式.实验结果表明,提出的设计技术可以在20dB·Hz的载噪比条件下对多个GPS多径信号进行较精确的估计.     

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%.      

光纤陀螺零漂数据建模与滤波的研究

在对闭环式干涉型光纤陀螺零漂数据建立时间序列模型(ARIMA模型)的基础上,采用卡尔曼滤波算法对闭环式干涉型光纤陀螺零漂数据进行滤波处理,并通过功率谱密度分析卡尔曼滤波算法的滤波效果,同时采用Allan方差法解算滤波前后的零漂数据的各项噪声源误差系数,并通过各项噪声源误差系数分析滤波效果。     

不完全量测下的Cubature卡尔曼滤波方法

提出了一种不完全量测下的Cubature卡尔曼滤波方法,该方法在Cubature卡尔曼滤波算法的基础上,建立了量测滞后下的状态空间模型,利用采样点状态扩维的方法对状态估计值进行更新,并给出了不完全量测下的Cubature卡尔曼滤波算法的实现流程。仿真实验表明,不完全量测下的Cubature卡尔曼滤波方法可以用于处理量测信息采样时间和延时时间都不确定的情况,在处理不完全量测下的高维强非线性系统状态估计时计算量小,具有较高的估计精度。     

Marginalized cubature Kalman filtering algorithm based on linear/nonlinear mixed-Gaussian model

Aiming at improving the estimation accuracy and real-time of nonlinear system with linear Gaussian sub-structure,a novel marginalized cubature Kalman filter is proposed in Bayesian estimation framework. Firstly,the marginalized technique is adopted to model the target system dynamics with nonlinear state and linear state separately,and the two parts are estimated by cubature Kalman filter and standard Kalman filter respectively. Therefore,the linear part avoids the generation and propagation process of cubature points. Accordingly,the computational complexity is reduced.Meanwhile,the accuracy of state estimation is improved by taking the difference of nonlinear state estimation as the measurement of linear state. Furthermore,the computational complexity of marginalized cubature Kalman filter is discussed by calculating the number of floating-point operation. Finally,simulation experiments and analysis show that the proposed algorithm can improve the performance of filtering precision and real-time effectively in target tracking system.     

GPS/INS集成的数据处理

介绍了GPS和INS集成的数据处理方法.描述了作为适当算法的卡尔曼滤波的作用.讨论了建立卡尔曼滤波器的基本变量,最后探讨了卡尔曼滤波的多模型估计算法.