预测滤波技术在电视跟踪系统的应用

为了解决电视跟踪系统中电视脱靶量的滞后以及跳变对控制系统的稳定性和跟踪精度的影响。根据跟踪系统实时性和精度要求，设计了卡尔曼滤波器，对跟踪目标运动参数(位置和速度)进行滤波预测，提出了极坐标下Kalman滤波算法。仿真结果表明，该滤波器能够根据传感器测量值对目标位置、速度进行估值，超调量减至18％，调整时间为0．6s。     

一种新的固定滞后最优Kalman平滑器

基于带相关噪声系统的一种最优Kalman滤波算法,应用白噪声估计理论和射影理论,提出了一种带白噪声估值器的固定滞后最优Kalman平滑器。它可递推实现,一个仿真例子说明了其有效性。     

基于DSP的三相有源滤波器谐波检测研究

基于广义瞬时无功功率理论，借助dq变换分析了三相有源滤波器DSP控制器中谐波检测模块中低通滤波器设计的特定要求。利用MATLAB软件建立了谐波检测的仿真模型，通过分析比较不同类型、阶数、截止频率低通滤波器对谐波检测效果的影响，确定了谐波检测模块中的各项参数指标。     

电力有源滤波器的原理与应用

简要介绍了电力有源滤波技术的基本原理，阐述了电力有源滤波器的几种主要控制策略：分析了电力有源滤波器技术的国内外发展状况，并简单介绍了应用时应考虑的一些问题．     

Kalman滤波在杉木生长预估模型中的应用

采用二阶差分机理建立的Ｋａｌｍａｎ滤波树木生长预估模型与方法，对杉木生长动态进行描述。结果表明，平稳化处理后的动态模型与方法具有良好的噪声特性与拟合效果。     

被动声探测引信系统的后置处理

被动声探测目标的定距定位技术，是反坦克、反直升机智能雷弹的关键技术。该文讨论了利用时延法进行被动定位的基本原理，以及采用后置处理的必要性，提出一种简单并有较好效果的后置处理方法，即采用预处理方法，剔除被动测距中的野值，用卡尔曼滤波作为后置处理的基本手段，平滑目标的运动轨迹，降低了误差。这种方法经计算机模拟和以坦克为目标的实验，显示出良好的工作性能，给出了满意的目标距离、速度和方向估计。     

车载GPS/DR/GIS组合导航系统改善定位精度仿真研究

本文提出了ＧＰＳ、ＤＲ和ＧＩＳ相结合的新型车辆导航系统，建立了该系统的数学模型，并对其导航定位精度，用１３个状态推广卡尔曼滤波进行了模拟仿真分析，理论和实验结果表明，此组合导航系统，提高了车辆导航定位精度和工作可靠性。     

基于灰色关联分析的路段行程时间卡尔曼滤波预测算法

为改善卡尔曼滤波用于时间序列预测时的自适应性能，提出基于灰色关联分析的路段行程时间实时预测算法．首先，利用灰色理论对行程时间序列的各影响因素进行灰色关联分析，根据灰色关联度的大小来选取路段行程时间的主要影响因素，由此建立相应的动态方程．在此动态方程基础上，通过卡尔曼滤波递推进行路段行程时间预测．文中利用深圳某交通干道上的实测行程时间进行仿真实验，结果表明该算法的综合预测性能优于常规卡尔曼滤波方法，可应用于正常交通流状况下的路段行程时间预测．     

EKF在多变量混沌序列辨识中的应用

运用扩维技术以及扩展卡尔曼滤波算法的跟踪辨识特性同步实现对多变量混沌序列的精确预测和混沌系统主动态方程的参数辨识。利用典型混沌方程与所观测时间序列的吸引子特性比较，较准确地确定系统初始状态。对理想Roessler三个变量的时间序列和大连市气温降雨二变量时间序列进行仿真并与递推最小二乘法进行比较，结果表明该方法的有效性。