滤波反步法在船舶航向自适应控制中的应用

船舶航向自适应控制是船舶控制领域研究的重点,近年来,随着计算机技术的快速发展,一些典型的控制算法被应用于船舶航向控制系统中。滤波反步法是一种以Lyapunov函数为基础的递归设计算法,能够有效提高自适应控制系统的鲁棒性。本文研究船舶运动方程和船舶航向控制理论,在此基础上,设计基于滤波反步法的船舶航向自适应控制器。     

一种改进的Kalman滤波在野值点去除中的应用

在工程实践中,Kalman滤波采用了递归滤波的方法和线性无偏最小方差准则,因而在理论上是一种最优估计,并因为这一良好的数学性质得到了广泛的应用。但是在实际测量中,在野值的影响下,Kalman滤波新息的特性遭到破坏,滤波不再准确甚至发散。针对此一现象,提出了基于＂新息＂序列和对新息序列进行Kalman预测的方法对测量数据进行处理的新算法。该算法利用＂新息＂序列进行野值点判别,利用Kalman预测的方法对野值点处的＂新息＂进行预测修复。仿真证明,该算法可使状态估计、野值点判别和野值点修复同时进行,并能很好地抑制滤波的发散。     

基于小波阈值法和LMS自适应滤波法的舰船去噪方法

在海上行驶过程中,为确保安全稳定航行,有必要高度重视舰船去噪的重要性。其中,在舰船去噪过程中,将信噪比增益当做小波基函数的一个重要参数进行研究,可以将改进后的小波阈值算法应用到舰船的背景信号去噪算法中,进而改善去噪的效果。而LMS自适应滤波器则能够结合环境改变对滤波器的系数进行自动调整,结构相对简单且运算量不大,容易满足硬件需求,所以也在噪声对消与信号预测、增强等诸多领域中得到广泛应用。在舰船去噪中,将小波阈值去噪方法与LMS自适应滤波算法应用于其中具有一定的可行性,值得展开进一步研究与探讨。     

互联网环境下船舶航向数据交互式智能控制方法

互联网环境下,对船舶航向数据的控制要求高,而传统方法调节速度慢、适应性差,导致最终的航向控制效果不理想,为此提出并设计了船舶航向数据交互式智能控制方法。使用线性特征反馈航向数据中的不确切控制对象,通过整合模糊参数,确定航向数据的控制规则,再融合交互式控制算法,简化计算步骤,完成船舶航向数据的交互式智能控制方法设计。仿真实验结果表明,交互式智能控制方法具有较快的调节速度和良好的适应性能,较传统方法的调节速率高21.5%,具备极高的有效性。     

LIDAR数据特点及其滤波分类方法

从数据内容、种类、分布形式及其优劣势等几方面对LIDAR数据特点进行了总结,对几种常用的LIDAR数据滤波分类方法进行了系统的阐述对比与展望.     

基于双边滤波的船舶图像混合域去噪方法

船舶SAR图像由于高斯噪声、相干斑噪声以及SAR雷达的阴影特性等原因,SAR图像中存在着大量噪声,这些噪声信号会干扰基于SAR图像的海上船舶目标识别与监测。针对这一问题,本文提出一种基于双边滤波算法的船舶SAR图像混合区域去噪算法,阐述双边滤波算法的原理,进行SAR图像噪声的来源建模,在实际船舶SAR图像的处理过程中取得了良好的降噪效果。     

鲁棒Kalman滤波在电控罗经数据建模中的应用研究

基于电控罗经实测数据,对实时数据进行时间序列建模,并对模型进行了处理,分别采用鲁棒Kalman滤波器和标准Kalman滤波器,并对这两种滤波器进行了对比,从数据的光滑性和滤波器的最优估计角度得出鲁棒Kalman滤波器对于数据处理具有良好的适用性。     

一种基于机器视觉和Kalman滤波的水下电缆定位方法

为了有效检测水下电缆,利用机器视觉技术处理采集的水下电缆图像,根据水下系统坐标模型和相机内参数获取电缆相对位置信息,通过Kalman定位融合算法减小航迹推算后产生的偏差值以达到修正水下机器人(ROV)跟踪路径的目的。实验表明,所提方法适用于成像质量较低的水下检测环境,可识别弯曲度较小的水下电缆轨迹并进行准确定位,检测成本低且易于实现,为水下电缆巡检工作提供技术支持。     

基于自适应多分辨率曲面的多波束滤波方法研究

针对常规固定分辨率曲面滤波精度不足的问题,提出一种基于自适应多分辨率曲面的多波束滤波方法.在地形变化较大的陡坎和细小目标突起物等测量环境下,多分辨率曲面根据地形坡度变化,对有特征地形或地物的局部区域,自动增强多波束水深曲面的分辨率,从而得到更精确的水底表面模型.基于该表面模型可进行自动滤波,从而保留更加完整的水下地形特...     

基于信息融合的实时数据处理方法应用

文章以实际工程背景为出发点,以提高某指挥控制数据处理系统的处理效果为目的,在对当前已有的数据处理方式、方法深入剖析的基础上,综合运用多传感器信息融合技术、多目标跟踪技术、Kalman滤波技术等多种数据处理方法设计了一套改进的数据处理系统。解决了多传感器跟踪同一目标时,因各传感器精度、数据采样率不同而造成的航迹混乱的现象;解决了飞机编队起飞、大空域机动、空中编队和交叉飞行等复杂状态下的跟踪、态势综合、指挥控制、实时测控引导问题;应用系统设计包括系统体系结构与处理流程、多传感器融合算法模型、多种滤波算法、实测数据仿真和实际系统应用等问题。     

编队协同作战中的数据关联技术研究

介绍了编队协同作战系统及其功能,分析了该系统的关键技术之一—数据关联,分析了当前主要的数据关联算法,并指出了其未来发展趋势。     

情报处理中数据挖掘的应用

简要介绍了数据挖掘的基本知识和数据挖掘的两种主要模式：联机分析处理(OLAP)和数据挖掘的计算智能方法，最后给出了挖掘在情报处理中的应用实例。     

数据链战术消息处理方法

战术消息处理是数据链集成应用的关键环节,论文从介绍数据链消息标准入手,对战术数据链在作战平台进行集成应用时的战术消息处理方法进行了研究,重点阐述了数据链消息的生成、发送控制、接收与应用处理等技术。     

置信检验自适应联邦卡尔曼滤波及其水下机器人组合导航应用

[目的]为解决载体受到扰动时组合导航精度下降的问题,提出一种基于置信检验自适应联邦卡尔曼滤波(CC-AFKF)框架.[方法]首先,将电子罗盘(EC)、全球定位系统(GPS)与惯性导航系统(INS)相结合;其次,构建置信检验模型,有效滤除INS/GPS和INS/EC子系统中低置信度的量测值,保证量测值的准确性;最后,提出...     

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。     

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。     

ETL技术在船舶制造海量异构数据处理中的应用

以船舶制造海量异构数据为对象,研究ETL技术及其执行工具,建立船舶制造海量异构数据处理架构,构建统一的数据仓库系统,符合船舶数据结构特性,能够可靠、有效、快速地实现船舶制造各种数据间的抽取、清洗、转换及装载,解决船舶数据源无法相互关联及汇总的问题,实现数据整合、展示、分析的快速响应,提高智能管控执行效率。     

一种可用于鱼雷导引的高冲突数据融合处理方法

目标释放诱饵等对抗装备对鱼雷武器实施干扰、诱骗等可增加其逃生的机会,精确制导及智能识别技术仍将是鱼雷制导技术发展的方向之一。鱼雷的精确制导及智能识别技术需要以传感器获取目标不同的特征数据或同性周期数据为判断,并将这些数据融合。论文针对处理多信息源数据高度冲突时的问题,提出了一种改进的数据合成方法。该方法可应用于鱼雷目标识别时数据高冲突的处理,减小识别结果的不确定性。     

船舶组合导航系统测量数据预处理技术研究

本文研究了船舶组合导航系统随机测量数据的等权、变权平均测量数据预处理技术及基于数据压缩技术后的滤波方程和应用仿真。最后，讨论了预测数据中扰动值的剔除方法。