动力定位系统自适应滤波技术

与普通船舶相比,耙吸挖泥船变吃水作业动力定位的滤波器设计,不仅需要考虑到模型偏差,还需要考虑到模型的时变性和突变性。本文采用Sage-Husa自适应滤波和强跟踪卡尔曼滤波相结合的改进自适应滤波算法,前者滤波精度高但自适应能力有限,后者应对突变的能力较强但精度有限。由仿真实验可以看出,二者的有机结合很好地解决了耙吸挖泥船变吃水作业动力定位的滤波问题。     

Alpha-beta滤波在船舶动力定位状态估计中的应用

船舶动力定位系统已广泛应用于海洋工程中,状态估计是动力定位系统的重要组成部分。在工程应用中,状态估计方法主要采用基于卡尔曼滤波的算法,但是这些算法对于船舶首向的滤波效果并不理想。alphabeta滤波是一种不基于模型的稳定常增益滤波器,其结构与卡尔曼滤波类似。本文设计了一种混合滤波器,采用alpha-beta滤波对船舶首向进行滤波,扩展卡尔曼滤波对船舶横向和纵向进行滤波,以改善船舶首向的滤波效果。通过将混合滤波器的滤波效果与扩展卡尔曼滤波器进行对比,验证了alpha-beta滤波用于船舶首向滤波的可行性和有效性。     

工程船动力定位系统滤波器设计与研究

为了解决卡尔曼滤波器在给定艏向线性化和过程噪声矩阵难以精确计算的问题,在建立船舶动力定位系统数学模型的基础上,设计了基于Sage-Husa自适应滤波算法的动力定位系统滤波器,并针对具体船型进行了滤波器设计,通过实船试验表明此方法能够很好的滤除高频运动信息的干扰,准确地估计出船舶低频运动信息,在工程上是可行的。     

基于渐消记忆自适应滤波的船舶动力定位算法仿真

由于船舶在海上运动的复杂性和非线性,精确的船舶动力定位系统数学模型难以建立.为了实现有效的动力定位控制,需要应用一定的状态估计滤波算法得到所需的船舶运动低频信号.采用常规的Kalman滤波,状态变量的新测量值对预测值的修正作用下降,旧测量值的影响随着计算步数的累积而相对提高,这是引起滤波发散的主要原因之一.文章针对船舶动力定位系统中使用常规的Kalman滤波而存在的模型不精确、 不能准确表达系统噪声和测量噪声等问题,采用渐消记忆自适应滤波估算低频运动信息,在状态估计算法中引入渐消记忆因子,减小旧测量值对状态估计值的影响权重,从而增大新测量值的作用;并根据滤波发散判断准则,选择适当的渐消记忆因子值来抑制滤波器的发散,使控制器输出较为平稳,从而降低推力系统不必要的能耗.仿真实验表明,所设计的自适应滤波器的收敛性、跟踪性优于常规的Kalman滤波,有效地提高了系统的定位精度和稳定性.     

基于渐消记忆自适应滤波的船舶动力定位算法仿真（英文）

由于船舶在海上运动的复杂性和非线性,精确的船舶动力定位系统数学模型难以建立。为了实现有效的动力定位控制,需要应用一定的状态估计滤波算法得到所需的船舶运动低频信号。采用常规的Kalman滤波,状态变量的新测量值对预测值的修正作用下降,旧测量值的影响随着计算步数的累积而相对提高,这是引起滤波发散的主要原因之一。文章针对船舶动力定位系统中使用常规的Kalman滤波而存在的模型不精确、不能准确表达系统噪声和测量噪声等问题,采用渐消记忆自适应滤波估算低频运动信息,在状态估计算法中引入渐消记忆因子,减小旧测量值对状态估计值的影响权重,从而增大新测量值的作用;并根据滤波发散判断准则,选择适当的渐消记忆因子值来抑制滤波器的发散,使控制器输出较为平稳,从而降低推力系统不必要的能耗。仿真实验表明,所设计的自适应滤波器的收敛性、跟踪性优于常规的Kalman滤波,有效地提高了系统的定位精度和稳定性。     

船舶动力定位系统多模型自适应融合滤波

为了减小波浪高频和环境噪声对船舶运动的影响,解决动力定位系统中的滤波问题,采用一种改进的多模型自适应融合(MMAF)估计算法。MMAF算法运用DGPS和平台罗经建立对地速度基准的研究方法,采用多模型描述系统结构,且每个模型对应不同滤波算法,利用不同滤波器所提供信息的融合,得到有效的船舶位置和首向估计信息。仿真实验表明,与其他方法相比,MMAF的应用使得滤波效果得到提升,性能得到改进。     

船舶动力定位系统设计及试验研究

本文把自适应卡尔曼滤波器理论和最优控制理论应用于典型的船舶动力定位系统。它是基于线性化的船舶运动方程,通过自适应卡尔曼滤波器对船舶在风、浪、流的作用下的高频运动和低频漂移分别进行估计,以保证定位控制仅仅对船的低频漂移进行补偿。本系统中的自适应滤波能自动适应海况的变化,以保证估计参数的精确。该系统设计已在中国船舶科学研究中心耐波性水池通过模型试验进行了验证。     

基于自适应分数阶Kalman滤波的船舶视觉跟踪

为提高Kalman滤波算法的准确性和鲁棒性,提出一种基于自适应分数阶系统的Kalman滤波算法,设计状态噪声协方差选择的自适应机制,推导其数学过程.将该算法应用到船舶视觉跟踪中,选取不同河流的CCTV(Closed Circnit Television)船舶监控视频(包括不同情况下的内河船舶运动监控),针对不同船舶大小...     

GPS动态定位中自适应卡尔曼滤波模型的建立及其算法研究

采用描述机动载体运动的“当前”统计模型，建立了一种新的ＧＰＳ动态定位自适应卡尔曼滤波模型。为了进一步提高滤波器的动态性能，提出一种改进的自适应滤波算法，大大提高了ＧＰＳ动态定位卡尔曼滤波器的跟踪能力，改善了滤波效果。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于无源性理论的船舶动力定位滤波器设计

为滤除船舶动力定位系统中的高频分量,减少推进器不必要的机械磨损和燃料消耗,基于无源性理论设计了非线性无源滤波器,并证明了其稳定性。建立了非线性船舶模型并在Matlab上对一实际船舶模型进行仿真,针对4种不同海况将所设计非线性无源滤波器和卡尔曼滤波器进行对比分析,结果显示在平静海况下,2种滤波器均能有效的滤除高频噪声,在高海况和极端海况下,卡尔曼滤波器滤波效果不明显,所设计无源滤波器仍有较好的滤波效果,仿真结果表明无源滤波器稳定性更好,鲁棒性更强。     

模糊自适应卡尔曼滤波在惯性/地磁导航中的应用

为了提高自主、无源组合导航系统的精度和可靠性,针对惯性/地磁组合导航系统中滤波发散、量测噪声统计特征随实际情况不同而变化的问题,本文在无迹卡尔曼滤波的基础上,通过监测滤波新息的方差和均值变化,采用模糊自适应滤波算法,"在线"调整模型中的噪声方差阵,来改变滤波器的估计均方误差和滤波增益.通过自适应调整Sigma采样中权值的比例因子α,来解决UT变换的非局部效应,达到提高组合导航的精度的作用.仿真结果表明,模糊自适应卡尔曼滤波器可以有效的提高惯性/地磁组合导航系统,克服了传统滤波算法的缺点和不足,提高了滤波精度.     

基于X-LMS自适应逆控制理论的船舶自动舵研究

本文分析了自适应逆控制理论和X—滤波LMS自适应逆控制算法，并针对船舶自动舵特点，用修正传递函数的方式来稳定船舶操纵模型，使用LMS算法对船舶进行模型参数辩识和控制器的设计。仿真结果表明，与PID控制相比，X—滤波LMS自适应逆控制算法具有动态响应快，抗扰动性好等特点。     

船舶远程监控数据的动态采集方法

为了提高对船舶的远程监控能力,提出一种基于多传感器组网及融合跟踪识别的船舶远程监控数据动态采集方法,构建船舶远程监控数据采集的无线传感器网络模型,进行传感器节点的自适应分布式优化定位设计,采用量化融合跟踪方法进行船舶远程监控数据挖掘和特征提取,构建反馈均衡滤波器进行数据采集后的抗干扰滤波处理,提高数据采集的干扰抑制能力,结合数据挖掘算法实现对船舶监控数据的动态采集。仿真结果表明,采用该方法进行船舶远程监控数据采集的准确性好,抗干扰能力较强,输出信噪比较高。     

船舶动力定位系统中的非线性滤波器设计研究

船舶动力定位系统主要作用是维持船舶在航行过程中的位置和方向,保证航行的安全。为了克服海面水流和风力对船舶航行造成的影响,需要动力系统中的滤波系统对船舶的综合位置信号进行分离,以消除干扰,从而能够精确控制船舶姿态。本文在研究船舶定位系统的基础上,建立理想状态下的动力定位模型,并利用卡尔曼滤波算法和贝叶斯估计模型获得精确的样本,最后与非线性滤波控制系统联合仿真,以此得到精确的仿真模型。仿真结果表明,此滤波算法具有良好的适应性,能够满足动力定位系统的需求。     

UKF和PF融合算法在动力定位船舶状态估计中的应用研究

针对船舶动力定位状态估计时使用扩展卡尔曼滤波导致模型失配而产生滤波精度不高甚至滤波发散的问题,设计一种融合无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的动力定位船舶状态估计算法。该算法以粒子滤波作为整体框架,运用无迹卡尔曼滤波对粒子状态的每次更新进行最优化估计,从而最优化了每个粒子的状态,再根据每个粒子的重要性分布,得出船舶复合运动中的低频状态。Matlab仿真结果表明,该方法能够从含有高频和噪声干扰的测量信息中估计出的船舶低频运动状态,相比于直接使用UKF,该方法的滤波精度更高,滤波性能也比较稳定。     

船舶动力定位控制系统的非线性观测器设计

针对船舶动力定位系统高度耦合非线性的特点,设计了一种基于无迹卡尔曼滤波的改进算法。该算法利用统计线性化技术,将非线性映射直接作用于采样点,根据映射后的点集重建统计变量,并且对非线性函数的概率密度分布进行拟合。结合动力定位船舶系统,进行了无迹卡尔曼滤波器和卡尔曼滤波器的对比仿真实验,仿真结果表明论文设计的无迹卡尔曼滤波器有较高的计算精度和较强的适用性。     

基于模糊自适应控制算法的APF

在分析电力有源滤波器中自适应滞环电流比较控制策略的基础上,采用模糊控制逻辑算法对滞环环宽进行调节,使开关频率恒定不变,降低功耗。再以船舶电力推进系统为非线性负载,在MATLAB/SIMULINK中建立基于模糊自适应控制算法的有源滤波器系统。仿真结果表明,该算法提高了APF的补偿性能。     

基于LMS算法的卫星通信回波抵消方法

分析卫星通信中回波的产生原因及两种消除回波的方法．采用LMS算法优化回波抵消器中的自适应滤波器，来改善卫星通话质量，并对基于该算法的滤波器滤波效果进行MATLAB仿真。     

利用Mehra自适应卡尔曼滤波进行船舶跟踪预测

海上船舶的精确跟踪和实时航迹预测是避免船只碰撞、实现海上交通安全管理的关键技术。传统卡尔曼滤波模型中存在系统缺陷,其要求噪声模型为先验知识,不符合实际应用情况。为弥补此不足,本文以Mehra自适应滤波思路为基础,提出一种自适应卡尔曼滤波算法,以动态统计的形式体现噪声模型的变化特性,并通过在线自适应调整噪声均值和协方差,及时修正滤波预测结果,提高船舶跟踪精度。最后通过仿真实验证明该算法的有效性。     

基于反馈粒子滤波的船舶模型参数辨识

[目的]近年来,随着船舶朝着大型化、高速化、智能化的方向发展,船舶动力定位技术显得尤为重要。为了在动力定位系统中建立运动数学模型,需要确定模型中各参数的值。[方法]首先,以一艘挖泥船为研究对象,建立船舶运动数学模型,并分离出纵荡运动模型以及横荡与艏摇运动模型;然后,基于系统辨识理论和反馈粒子滤波算法辨识模型中的未知参数,包括2个主推进器和1个侧推进器的推力系数;最后,进行仿真实验,求得待辨识的参数值。[结果]通过与扩展卡尔曼算法的比较,显示反馈粒子滤波算法对参数辨识的效果更好,验证了反馈粒子滤波算法的可靠性。[结论]该方法在船舶动力定位系统中具有良好的应用前景。