基于复数无迹卡尔曼滤波的电力系统频率和谐波估计

针对噪声干扰条件下传统的扩展卡尔曼滤波方法在电力系统频率和谐波估计精度问题,本文提出了基于复数无迹卡尔曼滤波的频率和谐波估计方法.利用欧拉公式,对电力系统信号进行适当变换,获得电力系统信号复数状态空间模型,实现了系统信号频率和谐波估计.为了验证噪声干扰条件下本文方法参数估计有效性,通过在系统信号中增加不同信噪比噪声干扰,分别利用本文方法和通用扩展卡尔曼滤波方法对参数进行估计.结果表明,在噪声干扰条件下,本文方法的估计精度优于通用扩展卡尔曼滤波方法,这表明本文方法更适于强噪声干扰条件下的系统信号频率和谐波估计.     

基于PSO优化扩展卡尔曼滤波的电机参数估计方法研究

针对传统扩展卡尔曼滤波算法应用于感应电机参数估计时,由固定测量噪声与真实噪声的差值所引起的估计误差问题,提出了一种粒子群优化扩展卡尔曼滤波的感应电机参数估计方法.以粒子群算法对扩展卡尔曼滤波算法中人为设定的固定测量噪声进行迭代寻优,同时引入全局最优变量,避免陷入局部最优,使寻优得到的测量噪声最大程度逼近真实的噪声水平.仿真结果表明,使用粒子群优化的扩展卡尔曼滤波方法降低了感应电机参数估计的误差,证明了该方法的有效性.     

基于Elman网络的舰船组合导航系统误差补偿研究

为了提高卡尔曼滤波估计精度，提出了一种基于回归神经网络补偿卡尔曼滤波器估计误差的方法。根据Elman网络与非线性ARMA模型工作原理的相似性，利用Elman网络做误差估计器，补偿卡尔曼滤波器的估计精度。实际舰船航行数据仿真测试表明，该方法有效可行。     

一种船舶组合导航系统混合误差模型及应用

针对GPS与微机电系统组合导航系统存在高非线性的缺陷,特别是GPS失效期间同卡尔曼滤波方位估计相关的不确定性的影响,提出混合误差模型。使用支持向量机对卡尔曼滤波输出进行建模,利用基于自回归的快速正交搜索对非线性方位误差进行建模,针对GPS/简化的惯性传感器系统利用混合支持向量机-快速正交搜索方法同传统卡尔曼滤波和增强卡尔曼滤波-快速正交搜索方法进行比较,结果表明,混合支持向量机-快速正交搜索方法优于卡尔曼滤波算法和增强卡尔曼滤波-快速正交搜索算法。     

一种双基阵纯方位机动目标被动跟踪方法

利用2部被动声呐基阵获取的目标方位信息对水中机动目标的跟踪实质是一个非线性状态估计问题,由于观测方程的非线性性,滤波环节不可避免地要用到非线性滤波算法.以往解决此问题的方法是在基于交互多模型(IMM)算法并在其滤波环节应用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法.然而,EKF算法在计算滤波误差协方差阵时没有融入当前观测信息.为此提出在原方法的基础上用其改进算法即修正协方差扩展卡尔曼滤波(MCEKF)算法取代EKF算法,以改善跟踪性能,从而得到一种新的方法.经仿真验证了所提方法的正确性和有效性.     

基于单水听器的移动声源运动参数估计

文章基于水声信道的多途结构,提出了一种利用舰船辐射噪声的单水听器声源运动参数估计方法。首先分析了自相关和倒谱多途时延估计方法,并针对传播水槽实验中随声源与单水听器距离增加自相关和倒谱时延峰信干比降低的问题,提出了基于自相关和倒谱的联合估计方法,提高了多途时延估计的稳健性;其次针对如何利用估计出的D-SR时延差这唯一信息进行运动参数估计的问题,通过逐步分析说明了径向匀速直线移动声源的运动参数估计问题可以在卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)框架下进行求解;最后应用扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和迭代扩展卡尔曼滤波(iterated extended Kalman filter,IEKF)对水槽实验数据进行处理,所得结果表明:EKF和IEKF都能利用D-SR时延差信息估计出移动声源的距离、深度和速度,并且IEKF比EKF的跟踪效果更好,证明了方法的正确性和有效性。     

船舶操纵性学组举办《实验数据处理与系统识别》讲座

中国造船工程学会船舶力学学术委员会船舶操纵性学组于1981年11月20日至12月9日在上海交通大学举办《实验数据处理与系统识别》讲座,内容为:确定性与随机性观测数据的真值估计、估计理论、误差理论;静态系统模型识别、回归分析与曲线拟合;动态系统非参数模型识别、响应与滤波、相关分析与频谱分析;动态系统参数模型识别、自回归滑动平均模型、状态方程、参数估计、状态估计、卡尔曼滤波;系统识别技术在船舶操纵性中的应用。实验数据处理和系统识别的基本理论由上海交流大学船舶工程系副教授吴善勤主讲;系统识别技术在船舶操纵性中的应用由中国船舶科学研究中心工程师辛元欧主讲。造船工业部门有关研究院、所、高等学校、工厂的科研人员、教师和技术人员38人参加了听     

基于测姿GPS及电子罗盘组合的姿态估计算法

针对低成本姿态测量应用需求,研究了由测姿GPS与电子罗盘组合的姿态估计算法。以捷联姿态误差模型为基础,利用等效倾角误差表示姿态误差,引入角速率误差作为状态参量,通过四元数微分方程推导等效倾角误差传递模型。从GPS双差载波相位测量方程和电子罗盘地磁矢量方程出发,从观测量的物理意义出发推导了等效倾角误差为状态参量的非线性观测方程。采用扩展卡尔曼滤波对姿态参数进行状态估计。车载实验表明该算法能够有效地提高姿态测量精度和系统的鲁棒性,具有较好的实用性。     

一种改进的卡尔曼滤波定位算法研究

研究了一种改进的卡尔曼滤波导航信号定位算法:通过测量每次接收机得到的伪距观测量及伪距变化量,估算出接收机的位置、速度,实现无线电导航系统的定位解算.该方法不直接使用卡尔曼滤波器来估计载体的状态,而是用滤波器来确定状态的误差,减小了运算误差,有效提高了定位精度.在进行参数估计时不需要贮存大量的测量数据,能够方便地进行动态测量数据的实时处理.该方法已经应用在导航定位解算中,仿真结果和实际应用验证了该方法具有快的收敛速度和高的定位精度.     

基于CKF的多UUV协同定位方法

针对多水下自治机器人(UUV)协同定位模型中的非线性问题,论文提出利用容积卡尔曼滤波(CKF)方法对协同定位状态空间模型进行最优状态估计,通过仿真试验,证明了该方法的可行性。     

总体最小二乘的改进与信道估计应用

总体最小二乘法同时考虑了数据矩阵和观察值的误差,在参数估计中得到广泛应用。然而总体最小二乘法没有针对具体问题利用误差的先验信息。总体最小二乘的改进算法—结构总体最小二乘法设定了误差矩阵的结构,通过迭代运算估计参数及误差。基于叠加训练序列的时不变信道估计中,信息序列均值构成的误差矩阵为Toeplitz矩阵。结构总体最小范数法作为一种结构总体最小二乘法,可以设定误差矩阵具有Toeplitz结构,有效提高叠加训练信道估计性能。论文对比了最小二乘,数据最小二乘,总体最小二乘和结构总体最小范数在叠加训练序列信道估计中的应用,仿真结果表明,基于结构总体最小范数的估计算法的归一化信道均方误差最小。     

Instantaneous frequency estimation of multi-component Chirp signals in noisy environments

A classical time-varying signal,the multi-component Chirp signal has been widely used and the ability to estimate its instantaneous frequency(IF) is very useful. But in noisy environments,it is hard to estimate the IF of a multi-component Chirp signal accurately. Wigner distribution maxima(WDM) are usually utilized for this estimation. But in practice,estimation bias increases when some points deviate from the true IF in high noise environments. This paper presents a new method of multi-component Chirp signal IF estimation named Wigner Viterbi fit(WVF) ,based on Wigner-Ville distribution(WVD) and the Viterbi algorithm. First,we transform the WVD of the Chirp signal into digital image,and apply the Viterbi algorithm to separate the components and estimate their IF. At last,we establish a linear model to fit the estimation results. Theoretical analysis and simulation results prove that this new method has high precision and better performance than WDM in high noise environments,and better suppression of interference and the edge effect. Compared with WDM,WVF can reduce the mean square error(MSE) by 50% when the signal to noise ration(SNR) is in the range of -15dB to -11dB. WVF is an effective and promising IF estimation method.     

灰色系统与神经网络算法相结合的分析与研究

采用BP神经网络对模型参数进行预测,算法的学习训练速度和建模时间比较长;采用灰色系统理论对模型参数进行预测,对数据信息的学习和训练能力比较有限,两种算法都存在各自的缺陷,为了提高模型中参数的收敛速度和估计精度,本文将灰色系统理论和BP神经网络算法相融合,通过仿真可以看出,模型参数的估值精度比较高,误差较小,证明了该算法的有效性和鲁棒性。     

基于状态空间模型（SSM）的雷达目标二维散射中心参数提取

传统的SSM算法是一种一维非线性系统参数估计算法。通过构造特殊状态空间矩阵对二位非线性系统进行参数估计,并在此基础上提出一种二维频率配对的方法。仿真实验证明该算法具有噪声抑制强、计算量低、分辨率高、估计方差小等优点。     

基于对比度最优的SAS图像自聚焦

合成孔径声纳（synthetic aperture sonar：SAS）成像中,主要通过自聚焦校正剩余相位误差。对比度最优自聚焦算法（contrast optimization autofocusing algorithm：COAA）是典型的参数化自聚焦方法,一般用于估计二次相位误差。SAS图像中的二次相位误差主要由前向速度偏差和视线方向加速度引起,本文将COAA用于校正SAS图像中由于速度偏差引入的二次相位误差。仿真和实测数据处理结果表明,对比度最优自聚焦算法可以有效补偿图像中的由于速度偏差引起的相位误差。     

Min-norm spatial spectrum based on acoustic vector-sensor linear array

1 Introduction1 The Min-Norm(MN) algorithm was proposed by Kumaresan and Tufts[1] for estimating the DOA of targets applied at pressure sensor arrays. It has been proved that lower bias and higher resolution of DOA estimation using the MN algorithm is obt…     

一种基于最大似然估计的定时偏差估计新算法

推导符号定时偏差对接收端误码率的影响。在最大似然估计基础上,讨论最佳符号定时恢复的内插迭代二分算法,并在存在频偏的条件下对该算法进行了仿真,仿真结果表明,即使存在频偏时,只要简单使用差分运算,就可以达到设计要求的性能。     

船体曲线曲面的B样条光顺

根据给定的船体型值点，以三次非均匀B样条为光顺函数，采用整体光顺方法，以应变能最小、曲率变化均匀为准则，以控制点为未知量，建立最优化问题的约束方程并求解，实现船体曲线的光顺。根据曲线的相对曲率线图，将优化后的光顺B样条船体曲线与插值B样条曲线、传统最小二乘法逼近曲线进行了比较。构[循规蹈矩本曲面，以UV方向上的单参数曲线族或站线、水线、纵剖线方向的截面曲线族为研究对象，以曲线族的应变能之和最小为准则，进行光顺处理，最后，以NURBS为统一数学表达式，根据光顺后得到的控制点网络，应用双三次非均匀有理B样条得到光顺的船体曲面。     

相依回归系统参数的Bayes估计

在指定的先验信息下获得了相依回归系统参数的Bayes估计,并在均方误差阵准则下对与最小二乘估计和最优线性无偏估计进行了比较,讨论了在后验PC准则下相对于最小二乘估计的优良性。     

三次样条函数系数求解扰动分析

本文讨论了三次样条函数矩阵元素的扰动对曲线插值严谨的影响。文章在叙述线性方程组解向量精度估计表达式的基础上,通过实例进行计算分析,进而引入“条件数”比较求解过程的稳定性。该方法也适用于分析一般线性方程组求解的稳定性。