纯距离条件下的UKF目标参数估计方法

在多站测角的被动目标跟踪中,目标的状态与角度量测值之间存在非线性关系,现有的方法主要是对其进行线性化,但线性化过程会带来滤波精度的下降,甚至会产生滤波发散而丢失目标。无迹变换卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter,UKF)通过产生采样sigma点对系统状态进行逼近,可以较好地解决这一问题。将UKF应用到多站测角被动目标跟踪问题中,并通过仿真试验证实了算法的有效性。     

广义卡尔曼算法在船舶动力定位系统辨识中的应用

进入21世纪,人们在海洋开发方面给予了高度重视,使得海洋开发范围逐渐拓展。其中,动力定位系统具体指的就是海上漂浮物依靠自身动力,接受控制系统指令对外界干扰加以抵抗并确保船舶亦或是海洋平台始终以同一姿态停留于空间某定点位置。将动力定位系统应用于海底勘探、海底矿物质采集与海洋石油开发等海洋工程活动中,可以提供多元化的服务。自动力定位技术成功研发并应用于动力定位系统后,船舶动力定位系统在辨识方面的需求不断提高,本文将广义卡尔曼算法应用其中,不仅可以有效改善系统功能,同样可以充分发挥船舶动力定位系统作用。     

基于增广卡尔曼滤波并考虑车辆加速度的路面不平度识别

为实现车辆在实际加减速行驶工况下路面不平度的准确识别,提出了一种考虑车辆加速度、基于增广卡尔曼滤波算法的路面识别方法.以车辆纵向加速度作为已知输入,车身垂向振动和俯仰振动响应作为观测向量,设计增广卡尔曼滤波观测器估计路面不平度信息;求取固定位移窗长度内的国际平整度指数,实现了对路面的等级分类.仿真结果表明在典型非匀速工...     

基于无迹Kalman滤波算法的电池内部温度估计

为实时监测车用锂离子动力电池内部温度,提高电池性能,提出了一种非线性无迹Kalman滤波(UKF)估计算法.对某一2.6 Ah三元单体锂离子电池,建立等效可变参数热模型;用状态方程分析法,建立电池内部外部温度的关联并离散化;用递推最小二乘法(RLS)辨识热模型中时间、表面温度、环境温度、输入电流4种热参数,实时更新系统...     

基于小波变换估计噪声方差的轮速信号卡尔曼滤波器

搭建了针对车轮轮速信号的卡尔曼滤波器,分析了不准确的观测噪声统计特征对该卡尔曼滤波器性能的影响,在此基础上利用小波变换事先估计出了轮速信号的噪声方差值。试验结果表明,该估计算法能适应轮速信号噪声方差的变化,且计算量小,解决了在未知观测噪声条件下卡尔曼滤波的失效问题。     

无迹卡尔曼滤波及其在三维水下目标跟踪系统中的应用

无迹卡尔曼滤波算法(UFK)以少量的采样点表示随机变量的分布,通过非线性系统传播,能以三阶精度获得非线性变换的均值和协方差的估计．文章将其应用于三维水下目标跟踪系统中．通过系统的Mome Carlo仿真,验证了该滤波算法比传统的扩展卡尔曼滤波具有更高的滤波精度．     

一种基于卡尔曼最优平滑方程的开关电容网络——第三代（光？…

列车轴温光纤传感探测器的输入信号十分微弱并混有噪声，为此研制一种特殊的波滤器就显得尤为必要。文中分析了该探测器的噪声源，并根据光电变换信号的微分表达式建立了卡尔曼最优平滑方程，采用开关电容滤波器精确实现了该方程，解决了列车轴温光纤传感探测器中的信号平滑滤波问题，大大提高了系统的探测率。     

基于卡尔曼滤波的城市快速路交通密度估计与拥堵识别

针对城市快速路网中只有部分路段检测器可用的情况,为准确地估计交通密度并基于此快速识别路网所有路段的交通拥堵情况,研究了基于宏观交通流模型的卡尔曼滤波器设计方法.结合动态图混杂自动机(DGHA)与元胞传输模型(CTM)对快速路网建模,在此基础上推导出分段仿射线性系统(PWALS)模型.基于所得到的模型设计出切换型卡尔曼滤波器进行交通密度估计,并通过将路段密度估计值与临界拥堵密度进行对比来对快速路网的拥堵进行识别.以京通快速路为例进行实验,结果表明,真实值与估计值的平均绝对误差为MAE=0.625 988,显示了所提方法的有效性.