基于角度变化率的机动目标单站无源定位

机动目标无源定位和跟踪技术在航空、制导等领域都有着非常广泛的应用,一直是人们的研究热点。文章运用了运动学原理,在传统测角定位技术基础上加以改进,增加了角度变化率信息,并采用IMM算法,实现了单站无源机动目标跟踪。计算机仿真验证了该方法的正确性与有效性。     

模糊自适应滤波在车载组合导航系统中的应用

文章针对车载GPS/DR组合导航系统工作环境复杂,其观测噪声相应复杂多变的特点,引入了一种基于模糊自适应控制的卡尔曼滤波算法。这一方法基于方差匹配的思想,通过模糊控制器在线调整观测噪声方差,以改变滤波器的自适应性,从而提高导航精度。文章最后对GPS/DR系统进行了仿真,结果表明采用此方法后的滤波精度优于常规Kal-man滤波的结果。     

内置式永磁同步电动机无传感器速度控制和转子初始位置估计方法的应用及实验研究

针对内置式永磁同步电动机传动提出了一种新的无速度传感器控制和转子初始位置估计方法.在内置式永磁同步电动机旋转过程中,采用扩展卡尔曼滤波方法,仅需测量电机定子的电压和电流,便可得到转速和转子位置的估计值.对内置式永磁同步电动机,采用扩展卡尔曼滤波方法的主要困难在于在静止坐标系中其动态模型的复杂性.由于磁路的不对称性,在静止坐标系中建内置式永磁同步电动机的模型比建表面式永磁同步电动机模型更复杂.在无传感器的传动系统中,电机的起动过程是一个问题,因为在起动之前没有任何信息可以获得.转子初始位置估计是在电机静止时,在瞬间对定子绕组施加合适的电压脉冲序列,通过测量峰值电流获得转子位置信息.利用磁饱和效应对凸极性的影响来区分南北磁极.给出基于浮点数字信号处理器TMS320C31平台得到的内置式永磁同步电动机实验结果.     

基于EKF的同时定位与构图在潜艇地磁导航中的应用

潜艇地磁导航不产生如惯性导航的误差积累问题,是一种有效的自主导航定位手段。但是目前地磁导航定位主要是基于先验地磁图的匹配导航,在实际操作中要获得较为精确的先验地磁图是极其困难的。基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的同时定位与构图算法（SLAM）可以在不需要先验地磁图的基础上实现潜艇导航定位。将这一算法应用到潜艇地磁导航中,再结合人工布设磁标的方法可以实现潜艇不依赖于先验地磁图的地磁导航定位。     

基于EKF的神经网络在网络流量预测中的应用

在网络资源有限的情况下,建立合理的网络流量预测模型,并根据其预测结果及时做出控制决策或调整措施,对网络性能和服务质量的提高均有重要意义.根据网络流量的时变、非线性特点建立一个时间相关的流量预测模型,预测和分析网络流量状况,并利用人工神经网络在非线性建模方面的优势,给出了基于EKF算法的前馈神经网络的结构设计及学习算法.最后在Matlab环境下使用该预测模型对网络流量进行了仿真,结果表明该模型具有较好的自适应性和较高的预测精度.     

基于扩展卡尔曼滤波的船舶SCR脱硝系统状态估计

如今，选择性催化还原法(SCR)是船舶尾气脱硝的主流方法。为了实现SCR脱硝系统的闭环控制，准确获取系统各个状态变量的值十分重要。但是其中的氨覆盖率θNH3无法直接用传感器测量，即存在不可测的问题。并且，由于受到实际运行时的噪声影响，NH3和NOx浓度传感器的测量值并不精确。考虑到扩展卡尔曼滤波(EKF)算法能减弱噪声、实现状态变量的最优估计，设计了基于3状态SCR脱硝系统模型的EKF状态观测器。为了考察该观测器的性能，在船舶柴油机排气参数剧烈变化的工况下进行仿真试验。结果表明，该EKF观测器的估计值与参考值的吻合度十分良好。     

基于方位时差的多站协同目标跟踪

为提高多站无源协同跟踪的精度.提出了一种基于方位时差的目标跟踪方法.从一种拟线性的方位增量卡尔曼预处理方法人手,降低方位观测的误差,利用距离和时差跟踪建立观测方程.使用扩展卡尔曼滤波的方法对目标的运动状态进行估计,并采用分布式估计集中处理的方式融合多站并行估计数据.通过计算机仿真分析了该方位时差方法的跟踪性能.仿真结果表明.该方法对于目标状态的估计与真值偏差较小,能够满足跟踪精度要求.     

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。     

一种弹道滤波的简化算法

针对大口径舰炮射击的弹道特性,提出了一种简化的弹道滤波方法.通过对弹道进行分段线性处理,使得状态方程和观测方程为线性形式并进行了仿真试验.仿真计算结果表明,该方法简化了模型,可以有效降低运算时间、提高计算精度且易于工程实现.     

Estimation of the tyre–road maximum friction coefficient and slip slope based on a novel tyre model

In this article, a new approach to estimate the vehicle tyre forces, tyre–road maximum friction coefficient, and slip slope is presented. Contrary to the majority of the previous work on this subject, a new tyre model for the estimation of the tyre–road interface characterisation is proposed. First, the tyre model is built and compared with those of Pacejka, Dugoff, and one other tyre model. Then, based on a vehicle model that uses four degrees of freedom, an extended Kalman filter (EKF) method is designed to estimate the vehicle motion and tyre forces. The shortcomings of force estimation are discussed in this article. Based on the proposed tyre model and the improved force measurements, another EKF is implemented to estimate the tyre model parameters, including the maximum friction coefficient, slip slope, etc. The tyre forces are accurately obtained simultaneously. Finally, very promising results have been achieved for pure acceleration/braking for varying road conditions, both in pure steering and combined manoeuvre simulations.