一种总体最小二乘算法及在Volterra滤波器中的应用

针对输入输出观测数据均含有噪声的滤波问题，提出了一种鲁棒的总体最小二乘自适应算法．该算法利用滤波器的增广权向量的瑞利商为损失函数，导出了其自适应迭代公式，并利用随机离散学习规律对权向量模的分析进行算法梯度修正，提高了算法的噪声鲁棒性，而且使得算法简单，稳定性好，收敛精度高．将该算法应用于Volterra滤波器，可使滤波器在非线性系统中的信噪比达到10dB，在学习因子为0．01时，算法仍然能够保持良好的收敛性．仿真结果表明，即使在高噪声环境或使用较大学习因子的情况下，该算法的鲁棒抗噪性能和稳态收敛精度均明显高于其他总体最小二乘方法．     

基于地磁定轨和扩维卡尔曼滤波的导航算法

为了克服扩展卡尔曼 (Kalman)滤波算法对噪声统计特性的约束 ,针对磁强计量测噪声为有色噪声伴常值干扰的特性 ,提出了一种基于扩维Kalman滤波算法的地磁导航算法 .该算法为了使量测噪声白噪化 ,引入了 2个新的状态变量 ,此时测量噪声是均值为 0的高斯白噪声 ,并满足扩展Kalman滤波算法的约束条件 .对由此构成的系统使用扩展Kalman滤波算法 ,可以得到扩维Kalman定轨导航算法 ,利用该算法可以获得国产磁强计的导航精度 ,其地心距模的估计误差为 2 0km ,速度模的估计误差为 10m/s .卫星的实测数据仿真结果表明 ,该导航算法具有较好的稳定性和收敛性 ,克服了扩展Kalman滤波算法的发散问题     

黄河微污染原水生物预处理研究

针对受污染的黄河水源水,进行生物陶粒滤池试验研究.结果表明,生物陶粒滤池预处理能全面净化受污染黄河水的水质.在气水比为0.25:1、滤速为5.1m/h的条件下,对CODMn、NH 4-N、NO-2-N、的去除率分别为4.8%-22.7%,20%-77.6%,75%-98.3%.对UV254和藻类的去除率分别为7.3%-30.4%和24.4%-41.8%.     

电动汽车蓄电池荷电状态的卡尔曼滤波估计

对电动汽车剩余里程的预测需要一个准确的蓄电池荷电状态(SOC)值，但目前任何方法都不能精确地测量蓄电池的剩余电量，以计算电动汽车蓄电池的荷电状态(SOC)，在对目前常用的剩余电量计量方法分析的基础上，提出了一种基于电流的测量，然后利用卡尔曼滤波估计递推算法对蓄电池SOC进行实时估计，并在MATLB下进行了仿真。     

瞬时无功功率理论在谐波电流检测中的应用

为解决谐波电流长延时问题，根据三相电路的瞬时无功功率理论推导，采用三相／两相坐标变换方法，实现了一种有源电力滤波器的谐波电流实时检测方法。计算结果表明，该方法可以准确，实时地检测出谐波电流。     

DGPS/INS Data Fusion for Land Navigation

IntroductionLandnavigationhasledtothecreationofmanyresearchprojectsandplatformslikeTRAVELandOPSYDE,whicharepartoftheAUTORISproject(AutomaticsforanIntelligentandSafeRoad).TheTRAVELplatformconsidersthecreationofanautonomousconvoyofvehicleswhiletheOPSYDEprojectconsistsofdatafusiontechniquestosolvetheproblemofmultisensornavigationinordertoincreasetheaccuracyandreliability.Testplatformisinstalled,composedbyROBUCARelectricvehiclesandtheironboardsensorswherethemostimportantareGPSand…     

滤纸增强壳聚糖膜的拉伸性能

为改善纯壳聚糖膜的力学性能，扩大壳聚糖在功能膜中的应用，采用滤纸与壳聚糖复合成膜．研究了该滤纸增强壳聚糖膜的表观性能和拉伸性能，对该膜的拉伸强度、弹性模量、最大点能量、最大点伸长率进行了数据分析．实验结果表明滤纸与壳聚糖有良好的复合性，并且其拉伸性能有一定的规律可循．     

基于遗传算法的可进化模拟滤波器的实现

以遗传算法和可编程模拟器件ispPAC80为评估手段和载体，实现了可进化的模拟滤波器的设计，将遗传算法和可编程模拟器件相结合，可在无须改动硬件的情况下。实现转折频率和阻带衰减等滤波参数的变换(即可进化性)，其性能达到甚至超过经典的同阶滤波器。     

自适应卡尔曼滤波器渐消因子选取方法研究

分析了通过改变噪声和初始条件抑制Kalman滤波发散的方法,指出了造成Kalman滤波发散的原因和控制Kalman滤波发散的机理。推导了衰减记忆滤波方程并研究了衰减记忆滤波噪声阵和滤波初值的选取条件,分析了衰减记忆滤波条件下量测噪声阵遗忘因子权重变化的物理意义。给出了衰减记忆滤波不发散的自适应遗忘因子的新算法,仿真结果证明了所述方法的有效性。     

两传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器

应用现代时间序列分析方法,在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,基于Riccati方程,提出两传感器信息融合稳态最优Kalman滤波器.与按矩阵加权最优融合.Kalman滤波器相比,可减少计算负担,与单传感器情形相比,提高了滤波精度.一个仿真例子说明其有效性.