基于中心误差熵准则的非高斯系统滤波器设计

针对现存的最小熵滤波理论由于熵具有平移不变性,基于最小熵准则的滤波方法只能保证估计误差的随机性尽可能小,而不能保证其收敛到零的问题,基于中心误差熵准则研究了一类线性非高斯系统的滤波器设计问题。首先在最小熵准则的框架下采用非参数估计理论和梯度下降法给出了滤波增益矩阵的设计方法,并对滤波误差系统的均方稳定性进行了分析。接着针对最小熵准则的不足,提出了新的中心误差熵准则,它是由信息势和互熵的加权求和构成的,最大化信息势以实现估计误差随机性的全局最小化,最大化互熵可以将误差概率密度函数的峰值固定到零,从而实现滤波误差尽可能小。最后采用数值算例分别针对最小熵滤波和最大中心误差熵滤波进行仿真,结果表明基于中心误差熵准则的滤波算法具有更好的性能。     

减小光栅传感器测量信号误差的研究

在光栅传感器测量系统中，为了提高测量信号的精度，需要对系统输出信号的误差进行研究。介绍了莫尔 条纹的产生和光栅传感器测量系统，对测量系统的误差进行了分析，提出了利用基于误差修正技术的光栅测量系 统减小光栅测量信号的系统误差的方法，以及利用滑动平均滤波与中值滤波结合的方法减小动态莫尔条纹信号中 的随机误差，总结了设计光栅传感器测量系统的关键技术。仿真结果表明#混合滤波方法可以有效地减小动态莫 尔条纹信号中的噪声干扰，且算法简单。     

含有分布时滞的中立型时滞系统H∞无偏滤波

针对含有分布时滞的中立型时滞系统的H∞滤波问题,应用Lyapunov第二研究方法,将无偏滤波器的设计思想拓展到含有分布时滞的中立型时滞系统中来,设计含有分布时滞环节的无偏滤波器.通过对滤波误差系统的恒等变换,推导出误差系统的算子;在算子稳定的前提下,构建恰当的Lyapunov泛函;基于线性矩阵不等式技术和Schur补公式,给出使滤波误差系统渐近稳定和具有H∞性能的充分条件.无偏条件的引入,滤波误差系统的稳定性独立于待估计时滞系统的稳定性,可应用于临界稳定或不稳定时滞系统的状态估计.数值算例验证了该方法既可用于稳定系统的滤波器设计,也可用于不稳定系统的滤波器设计.     

马尔可夫切换基因调控网络的分布式滤波

研究了传感器网络中一类具有马尔可夫跳变参数的离散时间基因调控网络的分布式H_∞滤波问题.首先,在同时出现网络诱导时滞和随机切换传感网络拓扑情形下建立分布式滤波系统模型.相应的滤波误差系统为具有时变时滞的非线性马尔可夫切换时滞系统.其次,利用随机Lyapunov泛涵分析了增广滤波误差系统的随机稳定性和H_∞性能.再次,借助于凸优化问题的解获得滤波系统参数.最后,利用数值仿真例子验证了该设计方法的有效性.     

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。     

多包丢失的无线网络控制系统的滤波器设计

鉴于无线网络控制系统中多包丢失率不同和外部噪音干扰问题,研究了一类多包丢失的无线网络控制系统H_∞滤波器设计方法,以提高无线网络控制系统稳定性及鲁棒性。首先,引入随机伯努利序列搭建多传感器通道中丢包模型,并将每个通道丢包率转化为滤波误差系统的随机参数,进而将滤波问题转化为求解带有随机参数的滤波误差系统的H_∞性能指标问题;在此基础上,利用矩阵论和概率论原理将数据参数分解,通过LMIs形式给出H_∞滤波器存在的充分条件,所设计的滤波器能保证在外部能量有界噪音干扰信号,滤波误差系统的H_∞指标小于给定值γ。最后通过一个数值仿真示例验证了所设计滤波器的有效性。     

卡尔曼滤波在GPS制导火箭弹中的应用

针对直接采用全球定位系统(GPS)测量弹道误差较大的问题,该文提出应用扩展卡尔曼滤波方法进行弹道测量。采用火箭弹弹道模型和GPS误差模型,建立卡尔曼滤波系统状态模型和以伪距为观测量的系统测量模型,推导并分析了相应的滤波公式,并对GPS动态定位的数据进行滤波。理论分析和仿真结果表明,GPS测量的位置误差和速度误差具有随机性,且误差幅度较大,采用卡尔曼滤波算法后,弹道的位置估计误差和速度估计误差分别降低到观测误差的1/3和1/4左右,而且滤波收敛速度快。     

基于实时小波的光纤陀螺阈值滤波

 为补偿姿态测量系统中光纤陀螺(Fiber Optic Gyroscope,FOG)的误差,根据光纤陀螺的静、动态误差在时频域上的分布,介绍了小波滤波的一般理论和方法,分析并比较了阈值和阈值函数的选取;采用数据滑动窗的方法实现了递推运算和实时的数据更新,对窗内数据进行周期对称延拓解决滤波信号的边界问题。仿真实验验证了实时小波阈值滤波在光纤陀螺信号处理中的可行性,得出了不同小波基函数的选取对滤波效果的影响,并验证了采用软硬阈值结合方法实时滤波的优越性,该实时滤波方法不仅提高了陀螺输出的稳定性和使用精度,且对光纤陀螺信号处理具有参考价值。     

基于模型预测的无人机组合陀螺在线标定

为解决无人机长时间航行时, 由于环境等因素的变化, 导致陀螺漂移、 标度因数误差和陀螺安装轴不正交误差的问题, 借助天文导航系统(CNS: Celestial Navigation System)提供的高精度姿态信息, 基于四元数误差建立陀螺在线标定误差模型, 提出一种基于模型预测的捷联惯性导航系统(SINS: Strap Down Inertial Navigation System)/CNS组合陀螺在线标定混合滤波方法。仿真结果表明, 该方法能够很好地适用于在线标定, 不仅满足标定精度要求, 而且降低了滤波的计算量, 提高了滤波的数值稳定性。     

基于时滞脉冲系统方法的网络化H_∞滤波

研究了一类具有网络诱导时延和随机丢包的连续线性系统网络化H_∞滤波问题.考虑区间有界的网络诱导时延和伯努利分布刻画的丢包现象,将网络化滤波误差系统建模为一类带有重置方程的时滞脉冲系统.构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函并评估脉冲时刻的能量变化,以可求解的线性矩阵不等式形式设计滤波器,使得滤波误差系统均方渐近稳定并满足给定的H_∞干扰抑制水平.通过仿真验证设计方法有效性.     

不确定离散时滞系统的鲁棒H_∞弹性滤波

针对一类具有参数不确定性的离散时滞系统,研究了鲁棒H∞弹性滤波器的设计问题.系统中的参数不确定项满足范数有界条件,待设计的弹性滤波器含有乘型滤波增益变化.首先,按照滤波器设计形式构造出滤波误差动态系统.然后,运用Lyapunov稳定性理论,获得满足设计要求的鲁棒H∞弹性滤波器存在的可解性条件,即代入滤波误差动态系统的参数.最后,利用矩阵变换方法,将鲁棒H∞弹性滤波器的设计问题归结为一个线性矩阵不等式(LMI)求解问题;通过求解LMI,获得满足设计要求的鲁棒H∞弹性滤波器参数,使滤波误差动态系统渐近稳定,且满足H∞范数界γ干扰衰减.基于数值实例的仿真结果验证了该弹性滤波器设计方法的有效性.     

基于数据包丢失和时延的基因调控网络的网络化H∞滤波

本文研究了具有数据包丢失和网络时延的基因调控网络的 滤波问题。将基因调控网络的蛋白质和mRNA周期采样后,通过通信网络传输给滤波器,来估计基因调控网络的状态。在网络传输延迟和数据包丢失的影响下,滤波误差系统被建模成随机时滞系统。利用Lyapunov理论和随机Wirtinger积分不等式,给出了误差动态系统渐进稳定和满足 性能指标的条件。进而,给出了 滤波器的设计方法。最后,通过一个仿真例子,体现了该方法的有效性。     

耦合遗传算法的数据同化系统误差处理方法

针对数据同化系统中的误差估计与处理问题,介绍了集合滤波数据同化系统中各种误差来源及特征;侧重于在集合数据同化中为防止滤波发散的乘数放大法、附加放大法和松弛先验法等模型误差处理方案,利用经典的非线性模型-Lorenz模型开展了数值试验.在此基础上,提出了一种耦合遗传寻优算法的数据同化系统,来解决以往的误差调节因子由反复实...     

基于T-S模糊模型的非线性系统的鲁棒H∞滤波设计新方法

基于T-S模糊模型研究了非线性时滞系统鲁棒H∞滤波设计新方法.在该方案设计方案中通过构造含有三重积分的Lyapunov -Krasovskii 泛函,给出了滤波器参数矩阵设计方法,使得零初始条件下滤波误差系统是渐近稳定的且满足H∞性能指标.     

基于模型预测的无人机组合陀螺在线标定

为解决无人机长时间航行时,由于环境等因素的变化,导致陀螺漂移、标度因数误差和陀螺安装轴不正交误差的问题,借助天文导航系统(CNS:Celestial Navigation System)提供的高精度姿态信息,基于四元数误差建立陀螺在线标定误差模型,提出一种基于模型预测的捷联惯性导航系统(SINS:Strap Down Inertial Navigation System)/CNS组合陀螺在线标定混合滤波方法.仿真结果表明,该方法能够很好地适用于在线标定,不仅满足标定精度要求,而且降低了滤波的计算量,提高了滤波的数值稳定性.     

组合导航系统UKF滤波算法设计

将平淡Kalman滤波(UKF)方法应用于低成本SINS/GPS/MC组合导航系统,建立了系统的非线性误差方程,并设计了相应的UKF算法与滤波器;针对组合导航中捷联惯性导航子系统的反馈修正,提出了一种根据误差角对四元数进行修正的方法.试验结果表明,本文设计的UKF效果优于集中Kalman滤波,且采用四元数反馈修正方法后较大地提高了滤波精度.     

非线性系统的自适应模糊调节器的设计与分布

对于未知的非线性系统,利用误差滤波方法,提出了一种自适应模糊调节器的设计方法。根据模糊系统的逼近性质,非线性系统可以表示为线性参数化模型加上一建模误差项。当建模误差项满足线性增长条件时,分析了算法的鲁棒性,利用李亚普诺夫稳定性理论,证明了算法的全局稳定性,并且系统的状态收敛于零的某一领域内。     

非线性系统的自适应模糊调节器的设计与分析

对于未知的非线性系统 ,利用误差滤波方法 ,提出了一种自适应模糊调节器的设计方法 .根据模糊系统的逼近性质 ,非线性系统可以表示为线性参数化模型加上一建模误差项 .当建模误差项满足线性增长条件时 ,分析了算法的鲁棒性 .利用李亚普诺夫稳定性理论 ,证明了算法的全局稳定性 ,并且系统的状态收敛于零的某一邻域内     

时滞系统H∞滤波方法研究

研究时滞系统的H∞滤波问题,基于Lyapunov—krasovskii函数,设计合有时滞环节的H∞滤波器,对时滞系统中不易测量的状态变量进行估计。推导滤波误差系统时,引入无偏滤波思想,使得该滤波方法可对临界稳定或不稳定时滞系统的不可测量状态进行估计,并且设计滤波器的计算量也下降。通过数值仿真实例,以及与传统方法比较,验...     

基于T-S模糊模型的非线性时滞系统的H_∞滤波设计新方法

基于T-S模糊模型研究了非线性时滞系统H∞滤波设计新方法.在该设计方案中,首先利用三重积分构造了新的Lyapunov-Krasovskii泛函,给出滤波器存在的充分条件,然后利用矩阵解耦和凸组合性质给出了滤波器参数矩阵设计方法,使得零初始条件下滤波误差系统是渐近稳定的且满足H∞性能指标.