集中差分式GPS车辆监控系统的研究

设计并建成了集中差分式ＧＰＳ（ＧｌｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ ）车辆监控系统,研究并实现了应用在ＧＰＳ位置差分和车辆定位中的集中差方算法和卡尔曼（Ｋａｌｍ ａｎ）滤波,完成了系统的单点静态定位试验和实车试验。试验结果表明,该系统与其它ＧＰＳ差分定位系统相比,所用硬件设备较少,具有较高的性能价格比和较强的灵活性,其定位精度能够满足一般车辆监控系统的要求,具有广阔的应用前景。     

两段卡尔曼估值器及最优条件研究

考虑了具有ARMA模型随机偏差的两段卡尔曼估值器的最优条件问题。首先给出了增广状态的最优卡尔曼滤波和两段卡尔曼估值器 ;其次证明了在一定的代数约束条件下 ,两段卡尔曼估值器和增广状态的最优卡尔曼滤波是等价的 ;最后 ,由于给定的代数约束条件在实际系统中是受限制的 ,因此结论表明两段卡尔曼估值器是次优的。     

自适应推广Kalman滤波应用于水下被动目标定位

针对在被动方式下进行水下目标定位容易出现滤波发散、收敛速度慢以及精度不高等问题,研究了一种修正极坐标系下的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟系统噪声的统计特性,从而消除了动态模型线性化误差带来的不良影响。仿真结果表明,该算法在收敛速度、估计精度以及稳定性方面都优于常规的卡尔曼滤波器。     

AAG导引律在拦截机动TBM中的应用

对视线角加速度导引律(Angular Acceleration Guidance of the Line of Sight,AAG)在拦截TBM中的应用进行了研究,提出了基于卡尔曼滤波的视线角加速度估算方法,通过AAG与常规比例导引(PN)和增强比例导引(APN)的拦截仿真比较,证明了在弹目视线角加速度可准确估算的条件下,在拦截机动TBM目标方面,AAG导引律比常规PN导引律有效,比APN导引律更易于工程实现。     

基于bounding-box与卡尔曼滤波的优化压缩感知算法的目标定位

针对无线传感器网络目标定位过程中存在的测量矩阵维数高、运算量大以及测量向量不准确的问题,文章提出一种优化压缩感知(compressive sensing, CS)定位算法。首先对传感器采集的接收信号强度值进行卡尔曼滤波保证压缩感知测量向量的准确性;然后引入bounding-box方法估计位置区域,缩小节点定位范围从而降低后一阶段压缩感知测量矩阵的维数;最后在节点估计区域进行压缩感知定位,并提出基于原子相关度阈值的回溯匹配追踪算法,通过原子相关度阈值控制对候选集原子进行二次筛选剔除低相关度原子,在支撑集中保留系数较大的原子,提升重建精度。实验结果表明,在信噪比为5 dB,目标数为8时,相较于传统的OMP算法、GMP算法、CoSaMP算法,所提优化定位算法的定位精度分别提升61.21%、51.53%和45.12%。     

基于参与式机器学习方法的行程时间动态预测模型

在常规交通流情况下,应用参与式机器学习模型估算了交通密度的预测值,通过交通流密度与行程时间的关系间接估算行程时间的预测值;对参与式机器学习模型进行了改进,将原模型中的子系统计算方法从最小二乘法改进为适合长时间平稳交通预测的卡尔曼滤波法;在此基础上开发了部署在可变情报板上的交通信息诱导系统,利用观测的交通密度组成的向量作...     

基于比例关系加速退化建模的设备剩余寿命在线预测

针对传统基于加速退化建模的剩余寿命在线预测方法需在特定共轭分布条件下才能实现漂移系数和扩散系数同步更新的问题,提出一种基于比例关系加速退化建模的设备剩余寿命在线预测方法.首先,在传统Wiener退化模型中引入扩散系数与漂移系数的比例关系,从建模角度保证了扩散系数与漂移系数同步更新的可能性.其次,提出一种基于两步极大似然...     

基于交互式多模型的雷达单目标跟踪算法

针对民用小型无人机被广泛应用而带来的安全隐患问题,本文将交互式多模型算法应用于雷达单目标跟踪系统,并对其进行了研究与仿真.首先,建立常见的目标运动模型,对每个运动模型的状态方程进行分析,介绍了交互式多模型算法的原理及计算方法.然后,分析了坐标转换误差对雷达跟踪性能的影响,并给出转换误差的补偿结果.最后,通过蒙特卡洛仿真...     

带有状态时滞的非线性随机系统高斯滤波方法

针对带有状态时滞随机系统的估计问题,提出了一种改进的高斯滤波算法(Guassian fil-ter,GF),给出了具体的实现形式—状态时滞容积卡尔曼滤波器(State-delayed cubature Kalman fil-ters,SDCKF).通过递归运算,获得当前和状态时滞的后验概率密度;根据高斯滤波框架分别对带...     

带未知时变噪声系统的卡尔曼滤波算法研究

针对带有未知时变噪声的线性离散系统的状态估计问题,详细研究了一种基于未知时变噪声统计估值器的自适应Ｋａｌｍ ａｎ 滤波算法。仿真结果发现,初值误差值不能随着时间而衰减。通过对滤波算法的重新整理,得到总是包含特征值等于１的系统矩阵,从而证明了该算法的临界稳定性