自适应强跟踪容积卡尔曼滤波算法

提出了一种自适应强跟踪容积卡尔曼滤波算法(ASTSCKF),该算法在平方根容积卡尔曼滤波算法(SCKF)步骤中引入强跟踪滤波器(STF),通过渐消因子在线修正一步预测误差协方差矩阵,强迫输出残差序列正交,使得算法具有应对系统状态突变等不确定因素的能力,增强了算法的鲁棒性;结合改进渐消记忆时变噪声统计估计器,对噪声方差阵进行实时在线估计,有效解决了SCKF算法由于噪声统计不准确、未知或时变性带来的滤波发散问题,使其具有应对噪声变化的自适应能力。仿真实验结果表明：ASTSCKF算法在系统状态发生突变并且噪声变化的情况下,能够表现出良好的滤波性能,较SCKF算法有更强的鲁棒性以及噪声变化的自适应性。     

基于VxWorks的水下机器人嵌入式导航系统的研究

构建了基于VxWorks嵌入式操作系统的智能水下机器人组合导航系统,详细阐述了水下机器人导航系统软、硬件体系结构.硬件采用基于PC104总线的多板卡嵌入式系统,导航系统核心处理器采用Intel公司的PIIX-4芯片处理器以及VxWorks实时嵌入式操作系统.文中还详细阐述了导航系统软件信息流程、数据处理及基于强跟踪卡尔曼滤波的船位推算算法.最后通过自主目标搜索、长距离航行试验等海试验证了该导航系统的可行性与可靠性.     

改进的强跟踪卡尔曼滤波器在MSINS/GPS组合导航中的应用研究

通过深入分析次优渐消因子的解算原理,提出了一种无须先验知识的多时变渐消因子估计方法,用于改进强跟踪卡尔曼滤波算法,并将其应用于MSINS/GPS浅组合中。采用多个次优渐消因子,分别对不同的数据通道进行渐消,可以有效提高滤波算法的跟踪能力。仿真结果表明,改进的强跟踪卡尔曼滤波算法解决了量测相关、初值选取敏感性等问题,可以提高系统的实时性、鲁棒性。     

编队卫星自主相对导航简化强跟踪UKF滤波算法

针对编队卫星自主相对导航过程中存在模型不确定性及噪声统计特性时变导致EKF滤波算法估计精度降低、鲁棒性较差的问题,以STF为理论框架,设计了简化强跟踪UKF(SSTUKF,simplified strong tracking unscented kalman filter)滤波算法。该算法基于STF的等价表示来计算次优渐消因子,避免了计算Jacobi矩阵,通过在线实时调整滤波增益矩阵,确保系统理论模型偏离实际模型时输出残差序列相互正交,增强算法的鲁棒性,并且对时变的噪声统计特性不敏感。结合CW系统模型线性特点,用标准卡尔曼滤波中的时间更新代替相应的UT变换过程,在提高估计精度的同时有效地降低了运算量,增强算法的实时性。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于强跟踪滤波器的DC-DC变换器自适应控制

针对一类变结构非线性时变系统,研究了DC-DC交换器的自适应控制算法.以Buck变换器为研究对象,在它平均状态模型的基础上,使用强跟踪滤波器在线估计出变换器的参数,实时更新广义一般模型控制的模型参数以补偿时变参数的影响,由此实现DC-DC变换器的自适应广义一般模型控制.仿真结果表明,当输入电压、负载、参考电压或变换器其他参数发生变化时,采用自适应控制的DC-DC变换器仍然具有良好的鲁棒性和控制性能.最大超调量为3.73％,稳态误差为0,Vout、iL和R的真值和估计值相对误差的均值分别为0.18％、2.64％和2.78％.     

基于强跟踪滤波器的火电机组故障实时诊断

目的解决火力发电机组的安全运行问题。方法将发电机组的部件故障、传感器故障和执行器故障定义为待辨识的参数,然后利用强跟踪滤波器对机组的状态和参数进行联合估计,最后利用修正的Bayes算法做出故障判决。结果仿真实验表明,该方法不仅能准确快速地识别故障,而且在故障发生时能够保持比较高的状态与参数估计精度。结论火电机组故障实时诊断的强跟踪滤波器方法是切实可行的。     

基于多重渐消因子的强跟踪SVDCKF组合导航算法

针对标准容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)在载体状态突变时滤波精度下降的问题,提出了一种基于多重渐消因子的强跟踪SVDCKF组合导航(strong tracking SVDCKF integrated navigation algorithm based on multiple fa...     

基于神经网络的欠驱动水下机器人地形跟踪控制

为实现欠驱动自治水下机器人(AUV)的精确地形跟踪控制,设计了一种自适应神经网络控制器.采用径向基神经网络估计时变水动力阻尼引起的AUV模型不确定部分和外界海流干扰,设计自适应学习律来实现神经网络权值的最优估计.基于李雅普诺夫稳定性理论分析了跟踪控制系统的稳定性,设计的控制器可以使闭环误差系统渐近稳定且系统状态有界.仿真实验中选择实际测量得到的期望随机真实地形进行跟踪实验,并且要求AUV相对地形保持一个恒定的高度偏差.结果表明,该控制方法可以有效地降低模型非线性和不确定性引起的扰动,具有较高的跟踪精度,满足实际工程需求.     

基于贪婪量测划分的隐身目标跟踪MS-LMB滤波器

针对隐身目标的跟踪,本文将贪婪量测划分的方法应用于多传感器标签多伯努利(MS-LMB)滤波器中,较好地解决了低检测概率下的多雷达跟踪问题. 传统的MS-LMB滤波器一般采用吉布斯采样来解决量测划分问题. 当雷达网中多数雷达对隐身目标的检测概率较低而处于漏检状态时,目标的似然权值将偏小而很难被吉布斯采样获取,从而难以准确估计隐身目标的状态. 贪婪量测划分机制由于单独考虑了包含漏检项的量测集,可有效解决此问题. 仿真实验结果表明,在隐身目标的跟踪中,采用贪婪量测划分的MS-LMB滤波器的滤波性能明显优于采用吉布斯采样的MS-LMB滤波器的性能.      

基于S模型的水下机器人改进人工免疫控制器

为分析水下机器人非线性运动控制系统的特点,采用基于生物免疫生理特性与免疫应答的免疫控制方法,结合Sigmoid非线性模型和函数简化策略,得到改进型免疫控制器.水下机器人仿真试验表明,该控制器具有设计简单、响应速度快、超调小、鲁棒性好等优点.     

基于EKF的无人潜航器航位推算算法

为了解决传感器的安装角偏离误差以及量测误差导致的无人潜航器(AUV)在水下自主航行时不能满足长时间导航定位的要求,对航位推算算法进行了研究.针对AUV在高纬度、长时间航行中曲率半径的变化,采用地球参考椭球体作为地球几何形状的数学描述;针对数据滤波实时性的要求,基于扩展卡尔曼滤波(EKF)对卫星导航系统(GPS)数据进行滤波,并利用AUV湖试数据对传感器的安装偏离误差进行了校正.对提出的导航算法进行了试验验证,结果表明AUV的自主导航定位精度为0.75%,满足设计要求,并优于改进前的航位推算算法.     

交通视频中的Kalman滤波的多车辆跟踪算法

提出了一种交通视频中的Kalman滤波的多车辆跟踪算法.该算法利用Kalman滤波器反馈控制系统估计运动状态进行预测和修正,并为运动目标建立模型;利用当前车辆的信息对下一帧目标的位置进行预测,以便缩小目标的搜索范围和搜索时间,从而快速跟踪车辆.利用车辆的外接矩形框大小、质心等特征对车辆进行特征匹配,为交通视频中的车辆建立对应关系,利用新的系统参数更新模型,获得车辆的轨迹,如此反复,从而实现对车辆的跟踪.实验结果表明,此算法运算速度很快,对于车辆这样的快速运动目标,也具有较好的跟踪效果.     

一种基于卡尔曼滤波的压缩跟踪算法研究

根据道路交通监控视频的特点,采用压缩跟踪(CT)算法进行运动车辆的检测与跟踪。在摄像头变化较大、运动车辆尺度变化和背景变化等情况下,CT算法均具有很强的鲁棒性。但是当车辆被遮挡时,跟踪算法容易失效。为了解决这一问题,提出使用卡尔曼滤波对遮挡的车辆进行轨迹预测。卡尔曼滤波能根据CT算法跟踪目标的轨迹,有效地预测目标遮挡时的轨迹。实验结果表明,本算法不但可以较好地处理跟踪车辆尺寸变化的问题,在车辆丢失或被部分遮挡时,能准确而稳定地跟踪车辆,而且具有很好的实时性,满足了工程应用的需求。     

强跟踪滤波器在高动态GPS信号跟踪中的应用

为解决在高动态环境下GPS接收机跟踪环路中频信号失锁的问题,提出了一种基于线性强跟踪卡尔曼滤波器(STKF)理论的GPS信号跟踪环路.此跟踪环路以码鉴相器和载波鉴相器输出作为观测量,利用线性强跟踪卡尔曼滤波器对高动态环境下的码相位误差、载波相位误差、多普勒频率误差以及多普勒频率变化率误差进行估计,并将估计结果反馈给跟踪环路的数控振荡器,从而产生准确的本地载波和本地码.仿真结果表明,在GPS信号载噪比为45 dBHz时,线性强跟踪卡尔曼滤波器跟踪环路在多普勒频率变化率为5.0 kHz/s时仍能可靠跟踪,而传统的基于PLL/DLL和环路滤波器的跟踪环路在1.8 kHz/s时已经失锁.     

嵌入强跟踪滤波器的高可靠多用户检测算法

目的 研究使多用户检测中的最优判决向量的估计精度在稳态的CDMA系统状态发生跃迁时不降低的算法。方法 采用嵌入强跟踪滤波器的高可靠卡尔曼滤波多用户检测算法。结果 将基于标准卡尔曼滤波器的仿真结果和基于强跟踪滤波器的仿真结果做了比较，可以看出，后收敛速度快、跟踪能力强、具有较高的数值鲁棒性。结论 该方法能够有效抑制阵发性多用户干扰，具有较强的抗多址干扰能力和较高的可靠性。     

基于卡尔曼滤波的多特征加权最近邻数据关联与跟踪算法

针对传统最近邻数据关联算法正确率较低且容易出现漏关联的问题,提出一种多特征加权的最近邻关联算法。根据智能车环境感知系统获得的障碍物特征数据,定义了一种相似度函数,提出基于生命周期计算有效关联度的方法,从而判定目标是否关联;基于卡尔曼滤波对关联目标进行迭代更新,实现对目标的跟踪;通过实验对比了静止目标、无交互的低速运动目标和有交互的低速运动目标的跟踪轨迹。结果表明,与传统的最近邻数据关联算法相比,所提出的改进算法可以实现对低速运动目标准确连续的关联跟踪,不会出现目标丢失或位置突变的现象,且跟踪目标的交互与遮挡对跟踪效果影响较小,具有较高的有效性与实用性。研究结果可为智能车辆的目标跟踪设计提供参考。     

粒子群优化平方根强跟踪CKF及应用

提出一种粒子群优化平方根强跟踪容积卡尔曼滤波算法,并将其用于水下应答器辅助航位推算组合导航系统. 以强跟踪滤波器为理论框架,结合容积卡尔曼滤波器,设计了平方根强跟踪容积卡尔曼滤波器. 提出一种改进的粒子群算法,将粒子两两为一对分成若干对,每进化一次后,比较两个粒子的代价函数值,代价函数值较优的粒子,搜索方向侧重于群体历史经验,代价函数较差的粒子,搜索方向侧重于自身历史经验. 将改进的粒子群算法用于求取强跟踪滤波器的渐消因子. 仿真结果表明在系统模型不准确的情况下所提算法依然能够有效跟踪状态变化,比传统的容积卡尔曼滤波器具有更高的滤波精度和稳定性.      

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...     

基于二阶扩展卡尔曼滤波理论的毫米波波束跟踪算法

毫米波(mm wave)通信中波束覆盖方向性给高速移动的终端设备(如高速车辆,火车和无人机)带来了巨大挑战.现有基于扩展卡尔曼滤波理论(extended Kalman filter theory,EKF)的波束跟踪算法存在估计精度较低的问题,为此,采用二阶扩展卡尔曼滤波理论(second-order extended ...     

基于卡尔曼滤波多目标追踪的家用精子活力检测算法研究与验证

针对传统精液分析方法存在的主观性差异、操作繁琐和不适合便携式家用检测等问题,研究并验证了一种基于卡尔曼滤波多目标追踪技术的精子活力检测系统算法. 首先,通过叠加平均法,获取静态精子数量,根据三帧差法获取运动精子质心位置;然后,使用卡尔曼多目标追踪方法绘制运动目标轨迹,再根据筛选条件获取运动精子数量;最后,综合静态与运动精子数量评价精子活力. 通过对实际采集的7组样本图像进行分析,研究结果表明：该系统所检测精子的活力值与人工检测的活力值相差较小,基本满足了家用精子活力检测的需求.