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。     

基于卡尔曼滤波的快时变稀疏信道估计新技术

针对高铁以及山区环境下正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）通信系统的信道估计问题,提出一种基于卡尔曼滤波的快时变稀疏信道估计方法.该方法基于快时变信道的基扩展模型（basic expansion model,BEM）,应用压缩感知（compressed sensing,CS）理论进行稀疏时延估计,并应用卡尔曼滤波（Kalman filter,KF）技术对BEM系数进行估计,进而获得信道增益.仿真结果表明,在相同信噪比（signal to noise ratio,SNR）条件下,随着归一化多普勒频移（frequency-normalized Doppler shift,FND）增大,新方法的信道估计均方差（mean square error,MSE）性能优于传统方法,如当SNR为20 dB,FND为0.1时,新方法较传统方法性能提升了4 dB,表明对信道时变性具有更优的鲁棒性;在相同的多普勒频移条件下,随着SNR增加,各方法的均方差均有所改善,新方法改善更明显,如当FND为0.2时,在信道估计均方差为0.06的条件下,新方法较传统方法获得了6 dB的信噪比增益,表明对抗信道噪声能力更强.      

基于改进FUKF的燃气轮机性能退化诊断

针对燃气轮机使用过程中由于工作状态突变导致轮机性能估计困难的问题,提出基于残差相似性的渐消无迹卡尔曼滤波（fading unscented Kalman filter with residual similarity,FUKF-RS）算法,实现燃气轮机健康参数的估计.首先,在普通渐消无迹卡尔曼滤波（fading unscented Kalman filter,FUKF）框架下,构造燃气轮机健康参数估值算法,在测量值估计更新过程中,乘以渐消因子来调节前后时刻的权重,通过强制残差正交来估计渐消因子;然后,利用前后估值时刻残差向量的余弦值表征残差阵的相似度,根据其相似度的大小关系确定残差阵的比例;最后,用该比例值代替算法中的遗忘因子,计算残差阵,实现求解的量化取值.研究结果表明:在燃气轮机状态突变条件下,FUKF-RS算法具有突变状态跟踪能力,参数估值精度比FUKF算法提高了3%左右,普通UKF（unscented Kalman filter,UKF）则不具突变状态跟踪能力;在部件性能缓慢变化时,参数的估计曲线比普通FUKF更平滑,估计精度提高了2%左右.      

车联网环境下公交路径交通状态估计方法研究

传统感应线圈的交通状态估计方法已无法满足准确性和实时性的状态估计需要,为此提出了基于联网公交车辆实时速度的交通状态估计模型。所提模型借助实时信息采集系统的高效性和准确性的优势,对道路交通运行状态进行估计,同时利用卡尔曼滤波算法对交通状态变量进行更新。基于历史观测数据对更新后的交通状态变量进行修正,进而得到交通状态的估计值。通过采集数据并进行大量的实验,研究结果表明：基于联网公交实时速度的状态估计模型,在各种交通环境条件和占有率下,估计值误差指数（变异系数） 均小于15%,最大仅为13.15%;状态估计修正模型与状态估计模型相比,估计值误差指数下降了2%,总体误差优化性能提升了11.87%。在确保实时性和高效性的同时,基于联网公交车辆实时速度的交通状态估计模型解决了传统道路交通状态估计方法准确性低的问题。     

基于扩展卡尔曼滤波的潜艇垂直面运动参数估计

潜艇水下航行环境复杂,现有测试技术无法对潜浮速率和纵倾角速度进行精确测量,论文中以潜艇垂直面非线性运动方程为基础,利用扩展卡尔曼滤波原理,得到潜艇垂直面参数的实时估计方法.仿真结果表明,该方法估计的潜浮速率、纵倾角速度有很高的精度.     

基于EKF的图像辅助定位算法

介绍几何定位过程,并对其定位误差进行仿真分析。针对几何定位误差很大且与下视角大小密切相关的问题,采用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)抑制测量噪声的影响,提高飞行器的定位精度。建立飞行器运动的状态空间模型,针对测量方程的非线性特点,对其进行线性化处理。在此基础上,采用EKF算法实时估计飞行器的空间位置坐标;通过数字仿真对滤波算法的定位效果进行检验;对影响滤波算法定位精度的因素进行分析并对不同飞行高度下的定位误差进行数字仿真。结果表明,算法收敛速度快,定位精度高,可显著减小测量噪声的影响,具有一定的工程应用价值。     

基于卡尔曼滤波法修正的灰色系统理论在桥梁施工控制中的应用

文章运用卡尔曼滤波法修正的灰色系统理论对桥梁悬臂施工过程中出现的节段挠度实测值与设计值不一致的情况进行分析修正,并以某预应力混凝土连续梁结构为工程实例,运用灰色系统控制理论以及卡尔曼滤波法修正的灰色系统理论分别对其进行挠度的预测,结果表明:经过卡尔曼滤波修正的灰色系统理论能够更有效地减小预测值与实测值的偏差,更好地对成桥线形进行控制。     

基于卡尔曼滤波的磁偶极子目标张量定位

采用现有单点磁梯度张量定位方法定位磁偶极子目标时,易出现定位结果受测量噪声影响而发散的现象。针对该方法的不足,根据磁偶极子磁感应强度与磁场梯度张量的基本关系式,建立张量定位的状态空间模型,并采用卡尔曼滤波器对状态向量进行估计,实现目标定位。设计数值算例对定位方法进行检验,定位结果表明,基于卡尔曼滤波的定位方法具有较高的精度和稳定性,可用于航空磁探测和水下小目标磁场探测。     

基于EKF的AUV协同定位方法仿真与验证

自主水下航行器（AUV）协同导航定位技术是解决复杂作业环境下导航问题的重要途径,研究了单领航艇的主从式多AUV基于扩展卡尔曼滤波（EKF）算法的协同到导航定位问题。AUV协同定位时,主AUV内部装备高精度导航设备,从AUV内部装备低精度导航设备,外部配有测距装置,舰艇间是通过通信装置来交换自身位置和状态信息并同时测量通信双方的相对距离,通过信息融合对自身定位进行修正,利用EKF算法对系统中传感器所传递信息进行融合,对从AUV进行实时定位。通过仿真验证此算法可以显著提高导航定位精度。     

Simple adaptive filtering scheme to improve measurement accuracy of gyroscope on angular motion base

The objective of this work is to improve the measurement accuracy of a gyroscope on a angular motion base with a simple adaptive filter scheme. Two main topics are highlighted in this work. The first topic is to show building a dual-process model employed for the conventional Kalman filter. The second topic is to show developing a modified noise adaptive algorithm when measurement noise and process noise are unknown. The experimental results are presented to show that the simple adaptive filtering scheme outperforms the other conventional scheme in this paper in terms of noise reduction.