基于M估计的自适应鲁棒平方根连续 离散CKF算法

针对测量中出现的异常情况,提出了一种基于M估计的自适应鲁棒平方根连续 离散容积卡尔曼滤波算法。该算法将目标跟踪问题建模为连续 离散时间模型,将改进的M估计的思想融入连续 离散容积卡尔曼滤波算法当中,通过Mahalanobis距离对异常测量进行门限判别,引入校正因子,根据观测残差自适应地调整观测噪声协方差矩阵的大小,进一步提高滤波算法的鲁棒性;通过将连续 离散模型与校正因子结合,实现了滤波精度和抗异常测量值的统一。仿真结果表明,与传统鲁棒算法相比,该算法在单点测量异常和多点测量异常的条件下都能够更加准确地对目标进行跟踪,且鲁棒性更强。     

基于改进CKF算法的一类有色噪声污染的线性观测系统的状态估计

针对系统受有色噪声污染时容积卡尔曼滤波(CKF)算法滤波精度下降甚至发散的问题,提出了基于量测信息增广的改进CKF算法。改进算法采用量测信息增广方式,将有色噪声白噪声化,再将白化后的噪声和系统噪声去相关化,从而解决了一类有色噪声污染的线性观测系统的状态估计问题。将本文算法应用于生物地球化学仿真模型,对生物圈植被碳含量进行动态估计,仿真结果表明,改进算法具有较高的精度和鲁棒性。     

基于DA14580的手环心率监测系统的设计

为了有效加强对心率脉动的预防和监测,开发了基于DA14580和Pulse sensor的心率监测系统。系统由DA14580主控制器核心电路、心率采集模块Pulse sensor、蓝牙无线传输模块、电源模块、OLED显示模块和手机App实时控制监测模块组成。经过硬件电路调试,心率监测部分可实现对心率值的采集监测,手机端App可以发送不同的数字指令,并接收检测到的心率值。本设计系统具有功耗低、成本低、易于推广应用等优点。     

探讨合理选用湿式自动喷水灭火系统的供水方式

文章通过对湿式自动喷水灭火系统中消防水箱自动扑救火灾和启动报警功能的分析计算,确定消防水箱的贮水容积和设置高度,合理选用供水方式。     

基于自适应简化容积卡尔曼滤波的编队卫星相对导航

针对在星间相对导航中噪声的统计特性未知可能引起滤波估计精度下降甚至发散的问题，提出了一种自适应简化容积卡尔曼滤波(ASCKF)算法。将Sage-Husa自适应滤波与容积卡尔曼滤波(CKF)相结合，通过容积规则摆脱线性滤波的局限性。改进Sage-Husa噪声估计器以避免噪声方差在线估计可能出现的非正定现象，从而保证了滤波器对噪声统计变化的自适应能力。结合编队卫星运动模型的特点，用常规卡尔曼滤波(KF)的时间更新代替相应的容积变换过程，在不影响滤波器性能的前提下减少了运算量。仿真结果表明：在测量噪声统计特性未知的情况下，与CKF相比，该文算法对相对状态的估计精度提高了近25%,同时滤波器的稳定性也得到了提高。     

基于灰色关联分析的颅骨微创小孔多目标钻削参数

基于脑深部刺激套管电极的穿刺要求，本研究采用直径3 mm高速钢麻花钻头作为微创骨孔钻削工具，以成年猪颅骨为钻削对象，建立辅助函数，以灰色关联度和切屑容积系数为颅骨钻孔质量的评价指标，优化颅骨微创小孔的钻削参数。结果表明：对于直径3 mm的高速钢麻花钻头，当进给速度为30 mm/min、主轴转速为600 r/min时，具有最高的灰色关联度值0.906 925 54,灰色关联度响应图表明主轴转速相对于进给速度对钻削力和钻削温度的影响更为显著；该钻削参数组合下，切屑为螺旋短屑，其切屑容积系数为35.71,处于合适范围。