多无人水下航行器协同导航与定位研究

提出一种基于移动长基线的多无人水下航行器协同导航与定位方法.多无人水下航行器协同导航与定位方法对于解决大水深和远航程问题至关重要,在移动长基线算法中,主UUV装备高精度导航设备作为移动长基线节点,而从UUv装备低精度导航设备,两者之间通过水声装置米相互定位,利用传统几何关系解算从UUV,位置的算法将产生很大误差.基于扩展卡尔曼滤波的移动长基线算法能有效融合内部和外部传感器信息,提高导航精度.仿真试验对此进行了验证.     

基于卡尔曼滤波和神经网络的PMSM参数辨识

永磁同步电机（PMSM）是一种非线性、强耦合的控制对象,电机参数的变化加大了其控制难度.因此,参数辨识对于其闭环控制系统的稳定运行有着重大的意义.文中针对这一非线性、强耦合的模型,研究了一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）和El man神经网络（El man NN）的永磁同步电机参数Rs,ψd和ψq的辨识方法.仿真结果表明,该方法具有很快的收敛速度,能很精确地辨识PMSM的Rs,ψd和ψq,该网络具有良好的泛化能力,在变速变负载等复杂情况下也适用.     

基于平方根UKF的机载单站无源定位跟踪算法

针对只测角机载无源定位跟踪具有收敛速度慢及定位误差大的缺点,在只测角定位跟踪模型中加入相位差变化率信息并在此基础上引入平方根不敏卡尔曼滤波（UKF）算法来实现定位与跟踪。仿真结果表明增加相位差信息能够改善定位性能,平方根UKF算法具有比EKF算更快的收敛速度和更高的收敛精度,实用性强。     

Underwater simultaneous localization and mapping based on forward-looking sonar

A method of underwater simultaneous localization and mapping (SLAM) based on forward-looking sonar was proposed in this paper. Positions of objects were obtained by the forward-looking sonar, and an improved association method based on an ant colony algorithm was introduced to estimate the positions.In order to improve the precision of the positions, the extended Kalman filter (EKF) was adopted. The presented algorithm was tested in a tank, and the maximum estimation error of SLAM gained was 0.25 m. The tests verify that this method can maintain better association efficiency and reduce navigation error.     

插值滤波器在单站外辐射源无源定位中的应用

把一种基于stirling内插公式的插值滤波器（DDF），应用于单站外辐射源无源定位中的非线性滤波问题。与传统扩展kalman滤波（EKF）相比，插值滤波器避免了非线性方程泰勒展开求解的过程，同时实现复杂性和计算量都很小。计算机仿真表明，一阶插值滤波（DD1）滤波精度相当EKF，而二阶插值滤波（DD2）滤波精度接近甚至略优于无轨迹kalman滤波（UKF）。     

基于EKF对称六相PMSM两电机串联系统研究

在同一逆变器供电下的两台永磁同步电机（PMSM）串联系统,可运用矢量控制技术实现独立解耦控制。本文提出了一种用于一台对称六相PMSM与一台三相PMSM串联系统的扩展Kakman滤波器（EKF）转速估计方法,观测器状态方程采用转子磁链定向的同步旋转坐标系下的电压方程。在线实时估计转子的位置和转速,使得电机能够在无需知道转子初始位置的情况下启动和运行。通过Matlab／Simulink进行了变速仿真分析,仿真结果验证了该算法的可行性。     

基于DSP的船舶电力推进系统滤波装置控制器设计

小型船舶电力系统中非线性负载多、谐波污染严重。针对这一情况,本文设计一款基于DSP的电力系统滤波装置控制器,该控制器结构简单,稳定性好,实验证明该控制器能有效降低谐波污染,具有一定实用价值。     

基于等间隔线列阵的水下三维目标跟踪算法

简要介绍了三点垂直线阵被动定位的原理.结合矢量水听器测得的方位角和高低角及到达阵元间的时延差,建立了三维坐标下的状态方程和观测方程.运用扩展卡尔曼滤波算法,研究了该系统的目标运动分析问题.通过蒙特卡洛模拟仿真试验,结果表明上述方法具有较高的定位性能,有较强的使用价值.     

纯方位被动目标运动分析的衰减记忆卡尔曼滤波算法

针对纯方位被动目标跟踪中扩展卡尔曼滤波器容易发散，从而导致滤波精度差而且收敛速度慢的问题，文中将水下纯方位被动目标运动分析中的扩展卡尔曼滤波算法改进为衰减记忆卡尔曼滤波算法．通过对当前测量数据的利用，减小了历史数据对滤波的影响程度．对比仿真分析表明，滤波效果有所改善，提高了精度和收敛速度．     

基于扩展卡尔曼滤波的多传感器目标跟踪

系统所处环境的复杂性使得现在科技对目标跟踪精度的要求越来越高,而且单传感器状态的估计已经无法满足系统感知外部环境的需要。在此,研究了基于扩展卡尔曼滤波的多传感器目标跟踪方法。仿真表明,扩展卡尔曼滤波对于非线性系统跟踪的效果更好。