基于UKF滤波的水下目标被动跟踪研究

传统算法在解决目标被动跟踪时存在有偏、收敛速度慢或发散等不足,文中将无迹卡尔曼滤波(UKF)算法应用到目标的被动跟踪.该算法是一种以扩展卡尔曼滤波算法为基本框架,以贝叶斯理论和UT变换为理论基础的新型滤波算法.根据UT变换的基本原理给出了滤波过程的具体计算步骤并进行了仿真计算.理论分析和仿真结果表明,UKF算法的性能相当于二阶高斯滤波器,UKF算法在目标被动跟踪中的滤波精度、稳定性和收敛时间都优于EKF算法.     

基于加权融合的常导高速磁浮列车UKF定位算法

为提高高速磁浮列车测速定位的精确性,本文针对基于长定子齿槽检测的常导高速磁浮列车测速定位方法在列车运行过程中可能因测速定位信号缺失、干扰、测速定位安装误差等原因引起的定位不准问题,提出一种基于加权融合无迹卡尔曼滤波（UKF）的常导高速磁浮列车测速定位算法. 介绍了高速磁浮列车基于长定子齿槽的测速定位方法,并对多路冗余速度位置信息进行预处理和自适应加权融合处理;给出基于加权融合UKF的常导高速磁浮列车测速定位算法模型;基于磁浮列车测速定位在环测试试验台试验,对改进后的无迹卡尔曼滤波磁浮定位算法与原定位算法进行了对比分析. 分析结果表明：磁浮列车平均速度误差减小了32.6%,速度极差降低了49.3%,有效消除了信号采集噪声,提高了磁浮列车测速定位精度.

     

基于小波变换的轨道不平顺信号分析

为消除轨检车速度不稳定对采集的轨道不平顺信号频谱分析的影响，利用Haar小波变换建立了原始信号瞬时频率与Haar小波系数的关系，以计算瞬时频率．根据求取的瞬时频率对采样信号进行内插和重采样，再对重采样信号进行傅立叶变换，即可得到消除了畸变的频谱．     

快速线路轨道刚度合理值的研究

轨道动态几何形位直接对行车安全、轮轨作用力、车辆振动产生影响.轨道动态几何形位的变化与众多因素相关.轨道刚度变化同时影响着轮轨动荷载和轨道动态几何形位的变化.将沪宁线轨检车实测动态不平顺输入动力仿真软件,分别计算不同垂向和横向刚度时的轮轨动轮载和钢轨的垂向、横向动位移,并改变车辆速度和输入不平顺的大小,分析轨道不平顺、轮轨动荷载和钢轨动位移之间的关系.利用正态分布的原则统计不同状态下动轮载和动位移的最大值,分析对比钢轨动态变形和轮轨动荷载随刚度和速度的变化趋势,提出了合理的轨道刚度取值范围,并分析了初始不平顺大小对轨道动态位移的影响.     

基于改进UKF的BDS/IMU组合列车定位方法

为提高列车定位的精确性和连续性,采用北斗卫星接收机和惯性测量单元构建车载组合定位系统.针对多传感器组合定位信息融合估计的非线性和鲁棒性需求,将抗差估计理论的等价权原理应用于标准无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法,构造了一种改进的UKF算法,通过对标准UKF算法的噪声协方差进行等价替换,从而起到调节滤波增益的作用,使得滤波算法对传感器观测粗差具有较强的抑制能力.将改进的UKF算法与标准UKF算法应用于列车组合定位进行仿真比较,结果表明:传感器无观测异常时,改进UKF算法的滤波精度总体上略优于标准UKF算法;当传感器观测值含有随机粗差时,改进UKF算法的滤波精度及稳定性明显优于标准UKF算法,北向、东向位置平均估计误差分别降低了48.5%、48.8%,北向、东向速度平均估计误差分别降低了43.7%、48.9%.     

复线铁路线路三维模型建立方法

应用表面剖分原理, 研究了复线铁路三维模型的构建方法, 将地形、桥梁、隧道等实体表面分割为一系列规则的曲面, 并用格网对其进行描述。将路基的边界点投入到地形三角网中构建新的三角网, 并删除位于边界内的三角形, 从而将地形与建筑物三维模型拼合在一起形成路线三维整体模型, 通过集成AutoCAD及3DSMAX达到对路线三维造型的目的。应用结果表明该方法具有建模速度快, 可靠性高的特点, 对构建复线铁路线路三维模型是可行的。     

轨道不平顺的评价检测及噪声处理方法

轨道质量指数(TQI)检测数据通常为非等时距,采集的数据如缺乏修正和分类去噪处理会极大影响最终的预测精度,目前关于此类研究较少,尤其是去噪方法研究.结合T QI轨道质量指标,在对动静态检测方法进行比较的基础上,选取京广下行线开行轨检列车进行轨道不平顺动态检测.针对收集到的轨道病害检测数据,提出不良数据筛选原则及修正方法,引入卡尔曼(Kalman)滤波法对数据进行去噪,并在京广下行线验证去噪处理效果.结果表明:Kalman滤波效果较好,实时性强,能够有效去除高斯噪声及非高斯噪声,以Kalman滤波去噪为导向的线路精调后所得T QI指标优于未采用该方法的线路指标.最后,针对京广线检测到的轨道病害提出可行整修措施,为现场线路维护工作提供理论指导与依据.     

基于最优路径分析的线路初始平面自动生成方法

为使铁路线路初始平面更经济合理并满足设计规范,提出了基于栅格数据最优路径分析及知识推理生成线路初始平面的自动生成方法.通过采用16单元的骑士邻域模式,在桥梁和隧道施工费用中考虑线路坡度的影响,以及在与线路长度相关的施工费用中考虑速度目标值,改进了Dijkstra算法.利用改进的Dijkstra算法在多个指定控制点之间生成最优路径.通过二分渐进和平面曲线自动配置,将矢量化的最优路径转换为满足设计规范的初始平面.在基于GIS的铁路选线系统智能环境中的应用表明,采用本文方法能生成令人满意的初始方案,与常规方法相比,对局部方案可节约90%以上的线路平面设计时间.     

基于贝叶斯建模的轨道占用识别方法

识别列车所在轨道,是列车运行控制系统必不可少的功能. 提出一种数字轨道地图辅助的基于贝叶斯建模的轨道占用识别方法. 首先,在考虑全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)与方向相关测量误差的基础上进行地图匹配,采用卡尔曼滤波算法处理速度测量值,通过加权求和的方式对GNSS与速度信息进行融合,获得列车沿轨道方向的一维位置;其次,对列车位置假设进行贝叶斯建模,计算在给定GNSS与速度测量的前提下所有可能的位置假设的概率;最后,与设置的假设概率阈值进行比较,对不同的识别结果进行分类. 实验结果表明,基于贝叶斯建模的轨道占用识别法能够减少剔除小概率假设所需的距离,与垂直投影法相比,该方法可以对列车所在轨道做出更确定的判断.     

基于低空风预测模型的救援航迹修正规划方法

针对低空救援航迹易受到侧风影响难以获得准确的航迹规划路径问题,采用数据融合方法预测低空风,修正航空器的低空规划航迹.首先,将飞行区域内的国际交换站作为观测点,通过应用基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的数值气象预报释用技术,将观测点的风速、风向记录数据与预报值进行融合,建立低空风预测模型;其次,利用该模型,校正预报数据的系统误差,得出修正的风预测值;最后,结合航空器的爬升率、巡航速度等性能参数与所经航路点的风速、风向信息,依据速度矢量合成原理,修正各航路点的过点时刻.仿真实验表明,与传统的卡尔曼滤波预测方法相比,由UKF方法预测得到的风速、风向RMSE分别减少了12.88%与17.50%,对初始规划航迹的修正更为精确.      

铁路工务、电务、供电检测装备发展现状综述

从铁路工务、电务、供电检测装备的类型、检测对象等角度,梳理了各国检测装备的发展概况,分析了综合检测车、专业检测车、搭载式检测装置的发展历史、技术特点与应用情况,比较了国内外同类型检测装备在设计理念、功能集成、运用维护等方面的差异,分析了中国检测装备存在的不足;在此基础上,借鉴国外先进经验并结合中国实际情况,凝练了中国检测装备的发展趋势。研究结果表明：中国铁路工务、电务、供电检测技术取得了长足进步,部分领域达到或接近世界先进水平;但与实际运营需求相比还存在一定差距,主要表现在检测项目不充足,检测设备自动化和智能化水平较低,检测数据利用不充分,检测成本较高等;针对上述问题,检测装备的发展应朝着检测功能综合化、检测装备小型化与模块化、检测过程智能化与无人化的方向发展,形成可靠性高、检测项目齐全、检测数据精准的现代化检测装备体系,以期实现对铁路基础设施的状态维修和全生命周期管理。     

多采样率卡尔曼滤波器在汽车状态估计中的应用

为了改善复杂系统中单采样率控制策略的控制品质,在深入研究多采样率数字控制系统和卡尔曼滤波算法的基础上,提出了输入多采样率的卡尔曼滤波算法.将该算法应用于汽车主动前轮转向系统中,对横摆角速度、质心侧偏角和纵向车速进行估计,通过Carsim与Simulink的联合仿真以及蒙特卡罗试验,验证了算法的有效性.研究结果表明:多采样率卡尔曼滤波算法有利于融合多个输入量的信息,能改善状态估计器的性能,比单采样率卡尔曼滤波算法具有更高的稳定性,且估计误差减小4.0%～48.7%.     

基于卫星导航的列车轨道占用加权识别方法研究

全球卫星导航系统在列车位置服务中的研究越来越广泛,基于卫星导航的列车定位方法可结合轨道电子地图将卫星定位结果转换为一维轨道里程值,其中列车轨道占用状态的正确识别是列车卫星定位的基础.本文提出一种基于地图匹配的适用于道岔区段内列车轨道占用加权识别方法,首先构建列车卫星定位的置信区域,然后计算置信区域内的线路数据与原始卫星定位结果的距离偏差和方向偏差等,对列车的轨道占用状态进行识别,并综合考虑铁路线路的拓扑结构,以及列车运行状态以提高运算效率.结合现场数据并与垂直投影法和交互多模型法对比可知,本文方法在保证轨道占用识别正确率的基础上,提高了计算效率.     

基于卫星导航的列车轨道占用加权识别方法研究

全球卫星导航系统在列车位置服务中的研究越来越广泛,基于卫星导航的列车定位方法可结合轨道电子地图将卫星定位结果转换为一维轨道里程值,其中列车轨道占用状态的正确识别是列车卫星定位的基础.本文提出一种基于地图匹配的适用于道岔区段内列车轨道占用加权识别方法,首先构建列车卫星定位的置信区域,然后计算置信区域内的线路数据与原始卫星定位结果的距离偏差和方向偏差等,对列车的轨道占用状态进行识别,并综合考虑铁路线路的拓扑结构,以及列车运行状态以提高运算效率.结合现场数据并与垂直投影法和交互多模型法对比可知,本文方法在保证轨道占用识别正确率的基础上,提高了计算效率.     

高速铁路平竖重合段三维高阶连续曲线线形设计

针对平竖重合曲线段存在几何连续性衰减并引起列车运动状态突变的现象, 以三维曲线的Frenet标架为基础, 结合曲率、挠率建立三维车体运动状态模型, 得到了曲率、挠率与车体加速度、急动度的关系, 并通过该模型从三维角度分析了三维曲线的几何连续性等级对车体运动的影响; 考虑几何连续性对曲率、挠率的要求, 提出以曲线曲率、挠率变化最小为目标的线形选择方法, 利用三维欧拉曲线创建平竖重合段高阶连续曲线。研究结果表明: 传统平竖重合段曲线连接点处几何连续性存在衰减, 仅为1阶几何连续, 曲率、挠率对列车加速度和急动度起主导作用, 几何连续性的衰减是竖向急动度突增的主要原因; 二维设计曲线在起点处的竖向急动度为1.206~1.264 m·s^-3, 超过乘客舒适性运动学阈值0.240 m·s^-3, 难以实现二维线形的高阶几何连续; 提出的曲线设计方法对连接点处的曲率和挠率都有明确定义, 容易在连接点处实现高阶几何连续, 且不存在几何连续性衰减, 曲线的曲率、挠率变化最小, 可有效降低线形参数变化给车体运动带来的不良影响; 所建曲线的加速度与急动度在全程均连续且满足运动学阈值, 实现了2阶几何连续, 最大竖向急动度为0.149 m·s^-3, 为阈值的62.0%, 为二维设计的11.7%~12.3%, 有效地改善了行车稳定性与乘客舒适性; 所建曲线路径与二维设计相比变化小, 在2%~3%坡度差时, 水平、竖向坐标差分别为0.907~2.305、1.085~2.498m;所建曲线的设计参数同时也是车体运动状态的计算参数, 从而可根据列车运行条件直接优化线路的设计。     

水下组合导航UKF/PF自适应滤波算法

为了避免粒子滤波(PF)可能存在的粒子退化问题,提出了一种Unscented卡尔曼滤波(UKF)和PF的混合滤波算法.将PF的所有粒子分为随机性粒子和确定性粒子两部分,利用UKF状态估计为PF确定重要性函数,并从重要性函数中抽取随机粒子,而确定性粒子则由UKF的Sigma点构成.利用标准粒子滤波的退化程度指标构造自适应权函数,根据权函数权值大小的变化,UKF/PF混合滤波算法自适应地进化为PF滤波算法或退化为UKF滤波算法.仿真结果验证了UKF/PF混合滤波算法用于DR/INS组合滤波器设计的有效性.     

基于 UKF 非线性人眼跟踪的驾驶员疲劳检测

为解决驾驶员疲劳检测算法中头部快速移动、人眼非线性跟踪以及实际疲劳表情的识别问题,提出了一种新的基于UKF眼跟踪算法的驾驶员疲劳检测方法.根据近似非线性函数的概率分布比近似其函数更容易的原则,利用UT无迹变换,选择一组确定的Sigma点集逼近驾驶员人眼运动状态的后验概率密度函数,进行人眼非线性跟踪.在驾驶员人眼非线性跟踪基础上,通过计算PERCLOS值,进行现实驾驶条件下驾驶员疲劳的跟踪检测.实验结果表明,该方法不仅可以增强对驾驶员头部旋转、快速移动以及光照变换的鲁棒性,而且可以比传统的Kalm an滤波算法提供更精确的计算估计.     

Optimal Sensor Decision Based on Particle Filter

Introduction Multi-sensor tracking technique has receivedmuch attention in recent years. Many tracking sys-tems involve basically active (radar) and passive(infrared tracking) subsystems. The main disad-vantage of infrared search and tracking is the prob-lem of observability and filtering divergence. Actu-ally, quite a lot of research activities have beendone in this field and some researchers more thanonce simulated the feasibility of the approach[1,2].The main idea of the methods is as foll…     

基于UKF算法的车辆质心侧偏角估计

将无味卡尔曼滤波(UKF)算法运用到车辆质心侧偏角的估计之中,基于纵滑—侧偏联合工况下的统一指数(Uni-tire)轮胎模型建立非线性车辆动力学模型,采用最小偏度单形采样的UKF算法估计车辆的几个关键状态参量,并由此得到质心侧偏角估计。最后采用奇瑞A3两厢型汽车的车辆参数,使用车辆动力学实时仿真软件DYNAware/veDYNA对观测器进行了实时验证。仿真结果表明,UKF非线性估计方法精度高,估计结果能够满足实际应用要求。