卡尔曼滤波器在状态和参数估计中的应用

应用有限差分法代替非线性函数的偏导数计算以改进扩展卡尔曼滤波器，该改进算法用于非线性系统的状态和参数联合估计。结果表明，该滤波器可以代替常规的卡尔曼滤波器，具有滤波精度高、数值计算稳定、对模糊精度要求低和适用范围宽等优点。     

基于扩展卡尔曼滤波器的液压驱动器状态估计

本文的液压驱动器属于不可观测的非线性系统,普通的状态观测器难以胜任系统的状态估计,故采用扩展卡尔曼滤波器对液压缸活塞腔和杆腔压力进行估计.建立了液压系统的4阶非线性状态空间模型,用高斯-牛顿法拟合模型参数,用关节角度信号通过扩展卡尔曼滤波器估计液压驱动器状态.仿真结果表明该方法可以精确估计液压缸压力,实验结果显示该方法估计的关节扭矩接近测量值;从而验证了扩展卡尔曼滤波器估计液压系统状态的有效性,为基于状态的故障诊断和液压驱动器控制提供了一定的借鉴.     

一种分数阶卡尔曼滤波器

传统卡尔曼滤波器一般适用于整数阶系统,为了使卡尔曼滤波器的应用由整数阶系统扩展到分数阶系统,将分数阶系统与卡尔曼滤波算法相结合——将离散分数阶微积分定义的状态空间表达式融入传统卡尔曼滤波器的表达形式中,推导得到一种基于分数阶系统的卡尔曼滤波器算法.仿真实验将输出量与两个状态量分别作为研究对象,利用MATLAB设计了分数阶卡尔曼滤波器算法模块,通过对象的输入和受到噪声污染的输出最优估计出对象的状态,证明了本文提出的分数阶卡尔曼滤波器具有良好的滤波和状态估测力.     

卡尔曼滤波器在PID控制器中的应用

简要介绍了卡尔曼滤波器理论及其算法,建立一级倒立摆系统模型.采用卡尔曼滤波器来克服系统中的测量噪声和控制噪声对控制性能的影响,并在MATLAB环境下进行对比仿真试验,验证了卡尔曼滤波器对噪声的有效抑制作用.     

机动输入子波估计的卡尔曼滤波器

提出一种新的机动输入估计的卡尔曼滤波器,该滤波器利用子波滤波从新息中估计机动造成的附加位移,由此修正卡尔曼滤波器的状态估计,模拟实验表明这一方法比通常的机动输入估计卡尔曼滤波器（ＩＥ）具有更好的目标跟踪性能,而计算也更为简便。     

一种基于卡尔曼滤波器的PID控制

通过研究卡尔曼滤波器的信号模型,给出了一种基于卡尔曼滤波器的PID控制方法,并利用MATLAB进行仿真,结果表明：采用卡尔曼滤波器后,控制效果得到了明显的改善。     

具有状态约束的集员卡尔曼滤波器设计

针对状态约束问题,提出具有状态约束的集员卡尔曼滤波算法.采用最小迹椭球算法对状态向量的椭球域进行更新,同时分别在预测和滤波的两个阶段用投影的方法把没有约束的状态估计投影到有约束的状态估计表面处理约束问题.将所设计的集员卡尔曼滤波器应用到三维追踪实例中,实例仿真结果证明了所提方法的可行性和有效性.     

基于多项式模型和卡尔曼滤波器的正交频分复用自适应信道估计算法

在正交频分复用(OFDM)系统中,为了准确地检测接收信号并实现解调,必须对信道的传输函数进行准确估计.本文提出了一种适用于OFDM通信系统,基于二阶多项式模型和卡尔曼滤波器(Kalman filter)的自适应信道估计算法.利用二阶多项式模型对无线时变信道进行建模,通过合理安排插入导频结构,使用块状导频,可以使得原本二维的时频多项式模型减少到一维,降低信道估计算法的复杂度.同时,在多项式模型的基础上,将时变无线信道等效为一autoregressive(AR)过程,从而建立起卡尔曼滤波器的过程方程与测量方程,通过卡尔曼滤波器的递推公式,即可实现对多项式模型参数的自适应估计.本文提出的算法可以仅使用最少的导频(即与多项式模型参数相同个数的导频)实现准确的信道估计.由于每次所需导频个数的减少,接收端所需存储的未解调信号的数量也随之降低,大幅减少了接收端所需的存储空间.计算机仿真证明,与线性插值算法和基于二阶多项式模型算法的信道估计相比,在相同输入信噪比和归一化多普勒频移条件下,本文提出的算法具有较低的误码率.     

基于H_∞滤波器的交互多模型算法

为了解决在实际情况中噪声的统计特征信息经常残缺甚至完全未知的问题,在量测噪声的协方差未知的前提下,提出了一种方法解决含有马尔可夫参数线性离散系统的估计问题.在交互多模型算法的基础上融合H_∞滤波器构造估计器,得到交互过程中必需的噪声统计特征,进而对目标的状态进行估计.该方法不但解决了噪声信息缺失问题,而且保留了交互多模型算法的优异性能.通过与单模型H_∞滤波进行比较,试验仿真结果证实了该算法的有效性.     

非对称两态叠加多模量子叠加态的等阶偶数阶Y压缩

构造了由多模复共轭相干态z(a) j 〉q 和多模虚共轭相干态iz(b) j 〉q 的相反态 -iz(b) j 〉q 所组成的非对称两态叠加多模量子叠加态Ψ〉q。利用多模压缩态理论 ,研究了该态的等阶偶数阶Y压缩效应 ,结果表明 :压缩阶数N为偶数 ,即N =2p(p =1,2 ,3,…… ) ,并且各个模的初始相位 φj 以及由态z(a) j 〉q 和态-iz(b) j 〉q的初始相位差θ(R)pq -θ(I)nq 与态z(a) j 〉q 和态 -iz(b) j 〉q 的等序号的各个模的振幅之积R(q)j R(b)j 的和∑qj=1[R(a)j R(b)j ]组成的混合位θ(R)pq -θ(I)nq +∑qj=1[R(a)j R(b)j ]分别满足一定的条件时 ,不论p为奇数还是偶数 ,态Ψ〉q 的两个正交相位分量交替呈现周期性变化的等阶偶数阶Y压缩效应 ,p为奇数时的压缩深度大于p为偶数时的压深度这一结果是对称两态叠加多模叠加态所不具有的     

多种模式收发信机的软件无线电设计研究

软件无线电具有灵活性、标准化、模块化的特点,针对目前无线通信系统所存在的难兼容、难升级、开发周期长等问题,提出了一种新的基于软件无线电(software defined radio,SDR)多模式收发信机结构,采用了能提高运算和存储效率的多速率信号处理和多相滤波技术,同时在多相滤波设计结构中运用精简的FFT蝶形算法以降...     

多模通风的应用性探讨

目前空调通风房间通常采用单一的气流组织,难于满足或者需要耗费较多的能耗才能满足不断变化的需求.文章针对实际使用中具有许多种场景的情况,提出将各种场景下的高效通风模式结合成一个通风系统的多模通风概念,利用数值模拟方法对多模通风的应用效果进行了探讨,结果表明,多模通风比单一模式通风具有更强的适应性和节能潜力.     

一种Kalman平滑器新算法

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和白噪声估值器,本文提出了一种Kalman平滑器新算法,它不用解Riccati方程,并且可以统一的处理预报、滤波和平滑问题,估值器具有渐近稳定性,仿真例子说明了本算法的有效性。     

基于快速卡尔曼滤波算法的运动人体跟踪

在对运动人体进行跟踪时,为保证系统的实时性和精准性,需要根据目标当前的运动轨迹预测目标在下一时刻的位置,并对该时刻的位置进行修正.笔者在卡尔曼滤波理论的基础上,对原有系统的增益矩阵和常数矩阵提出了新的确定方法,简化迭代计算的步骤,提高系统的计算速度,把该理论运用到人体跟踪中,使跟踪速度更为快捷,实现系统的实时跟踪.     

预报林木生长的Kalman滤波器

<正>根据林木生长的随机性和动态性,用CAR模型自动辩识机辩知林木生长“多对多”动态系统的阶、参数。然后把得到的差分方程组变换成状态矩阵方程,在此基础上对林木生长动态进行Kalman滤波和实时预报,并给出了预报精度。     

组合卡尔曼均衡新算法的研究

在分析卡尔曼算法收敛性能基础上，提出了组合卡尔曼均衡算法，并在时变信道上以线性均衡器（ＬＥ）及判决反馈均衡器（ＤＦＥ）研究了其性能。组合卡尔曼算法与Ｋａｌｍａｎ算法收敛速度相同，稳态误差相近，但克服了Ｋａｌｍａｎ算法因计算误差阵ＰＫ产生会入误差累积而使算法发散的缺陷．     

一维光子晶体单向导通滤波研究

单向导通二极管是一种重要的光子器件.在一维光子晶体中非对称位置引入非线性缺陷层实现缺陷模单向导通功能.采用时域有限差分法模拟光脉冲在该光子晶体中传输,发现在通信波段光强较低的脉冲入射时缺陷模双向导通,而光强较大时缺陷模单向导通,其能实现全光单向导通二极管功能.     

基于多模介质谐振器的高集成单体双路滤波电路

针对传统设计中,基站系统存在多个高Q值 、高功率容限的介质滤波器而导致体积大 、重量大和成本高等问题,提出了单体双路滤波电路设计方法,将2个滤波器或滤波电路集成为单个具有2个输入端口和2个输出端口的电路。通过充分利用多模介质谐振器的电磁场特性,仅使用一个金属腔和介质谐振器就实现2个具有相同性能的滤波通道。尽管集成后的2个信号通道共用一个谐振器,通道间也能实现大于20 dB的高隔离效果。介绍了包括单体双路滤波器及其与双输入双输出Doherty功率放大器的协同融合 、单体双路平衡式滤波器和单体双路巴伦滤波器等电路的设计方法。提出的单体双路滤波电路可以替代传统设计方法中的2个独立滤波电路,从而减少无线系统中滤波电路的数量,实现高集成和小型化。     

多模式次同步谐振的产生机理与抑制方法

中国内蒙古上都、托克托电厂输电工程由于采用较高补偿度的固定串联补偿装置,导致出现了次同步谐振(SSR), 并且表现出多个模式同时失稳的特点,威胁机组和电网的安全.该文以上都串补输电系统为研究对象,采用特征值分析方法,分析了上都电厂多模式SSR的产生机理和影响因素;采用遗传-模拟退火算法(GASA)对附加励磁阻尼控制器(SEDC)进行优化设计.特征值分析与PSCAD/EMTDC仿真结果表明该控制器能够有效抑制多模式SSR, 并对电网参数及运行方式变化具备良好的适应能力.