CAUKF算法在船载导航目标跟踪中的应用

为定量分析内河船舶导航系统的跟踪性能,建立基于GPS/DR组合信息的船载导航系统非线性模型,以该模型作为系统模型,采用附有航向约束参考条件的自适应无迹变换卡尔曼滤波算法,推导得出非线性导航滤波器的滤波方程。按照船载目标的实际非线性模型进行演化时,采用此算法能够较好地实现非线性函数后验信息与估计误差的拟合。仿真结果表明,此算法比以往扩展卡尔曼滤波类算法在减少运算量和提高跟踪效果方面改善明显,具有良好的实用性。     

一种基于模型的水声弱信号检测方法(英文)

Detection of weak underwater signals is an area of general interest in marine engineering. A weak signal detection scheme was developed; it combined nonlinear dynamical reconstruction techniques, radial basis function (RBF) neural networks and an extended Kalman filter (EKF). In this method chaos theory was used to model background noise. Noise was predicted by phase space reconstruction techniques and RBF neural networks in a synergistic manner. In the absence of a signal, prediction error stayed low and became relatively large when the input contained a signal. EKF was used to improve the convergence rate of the RBF neural network. Application of the scheme to different experimental data sets showed that the algorithm can detect signals hidden in strong noise even when the signal-to-noise ratio (SNR) is less than −40d B.     

基于SVD的复数UKF及电力系统对称分量估计

电力系统对称分量的检测对于电力系统安全稳定的运行具有很重要的意义。利用复数域无迹卡尔曼滤波算法,对三相电压系统的正负序分量及频率进行了估计。为了提高复数无迹卡尔曼滤波的参数估计精度及算法稳定性,引入最优自适应因子并对预测协方差矩阵进行SVD分解,提出了基于SVD的自适应CUKF算法。为消除零序分量,对三相电压分量进行αβ变换,定义了复数形式的状态变量,建立了非线性状态方程及观测方程,实现了正序、负序对称分量估计。通过与普通复数域无迹卡尔曼滤波算法对比,所提研究方法在估计精度及收敛速度等方面优于传统无迹卡尔曼滤波方法。     

自适应卡尔曼滤波技术在水下机器人运动控制中的应用

水下机器人的位置和速度传感器受环境影响较大，数据滤波问题是运动控制的核心问题之一。建立了水下机器人运动的状态方程和量测方程，并在此基础上采用自适应卡尔曼滤波方法对水下机器人的传感器数据进行了滤波分析，并引入渐消记忆指数加权方法，避免了系统误差和量测误差统计特性的不准确对系统滤波效果的影响。结果表明此方法能达到很好的滤波效果。     

基于模糊逻辑的导航定位数据校正算法

为了提高GPS/DR组合定位系统的定位精度,通常采用地图匹配算法来修正定位误差.文中采用了一种基于模糊逻辑的导航定位数据校正算法,对经联合卡尔曼滤波输出的GPS/DR的定位数据进行校正.通过Matlab仿真实验,结果表明,该算法能有效地减小误差,提高组合定位系统的定位精度,改善其对航线跟踪的质量.     

基于卡尔曼滤波的交叉口动态O-D反推模型与算法

交叉口各进出口道之间的实时转向交通量是信号控制系统重要的输入数据,也是难以获得的数据.针对已有模型收敛速度较慢、无法满足实际系统应用需要的问题,提出了基于卡尔曼滤波的状态空间模型,设计了顺序卡尔曼滤波进行求解,并采用裁切和标准化对反推结果进行了修正.实例研究表明,模型和算法具有较高的效率和准确性,能够为实时自适应信号控制系统的开发提供支持.     

舰载捷联式电子罗盘航姿估计新算法

捷联式电子罗盘以其低成本、固态化、小型化、数字化等特点正在获得越来越广泛的应用。本文针对舰载捷联式电子罗盘现有算法的不足,在保持自主测量的前提下,提出了一种新的航姿优化递推估计算法。该算法采用卡尔曼滤波框架,利用Unscented变换(UT)传递随机变量经非线性变换后的统计特征量以实现测量更新。与传统的捷联式电子罗盘航姿测量方法相比,本文所提方法可以明显提高捷联式电子罗盘的航向姿态测量精度,并能同步提供姿态速率信息。     

一种改进的基于GPS某型舰船姿态解算算法

载波相位GPS测姿实施中,其姿态解算是核心技术之一,目前有多种姿态解算算法,其中对于单基线姿态测量,直接算法因具有原理简单、计算速度快、实时性好等特点被广泛应用。但在舰船测姿实施中,对姿态角的测量会产生一定的误差。采用直接算法在解算中没有对粗大误差和GPS信号缺失进行处理,使得解算结果误差较大。因此提出一种改进的舰船姿态解算算法即基于自适应卡尔曼滤波的姿态解算算法。建立航向角和纵摇角的解算模型,从理论上推导了基线越长,航向角测量精度越高;航向角的解算精度比纵摇角的解算精度高;基于自适应卡尔曼滤波的姿态解算算法的解算精度比直接法的解算精度高。通过仿真实验,对上述推理进行验证,航向角的解算精度比纵摇角的结算精度高出一个数量级;改进算法的解算精度比直接算法的解算精度高出一个数量级。     

卡尔曼滤波算法在船用雷达运动目标跟踪滤波器中的应用

首先介绍离散卡尔曼滤波的系统模型并进行理论分析,在观测噪声矢量是白噪声的情况下设计船用雷达运动目标跟踪滤波器,然后模拟实际海面跟踪目标来获得发送端数据进行滤波器的性能仿真。实验结果表明,当观测噪声协方差矩阵和实际的噪声协方差矩阵相近时,卡尔曼滤波器具有滤波精准度高、收敛速度适中及稳定性强等优点。     

基于UKF的数字轨道地图的三维线路生成方法

针对基于卫星导航系统的列车定位对数字轨道地图的实际需求, 提出了一种基于无迹卡尔曼滤波的线路估计方法, 生成线路的三维数字轨道地图; 对于铁路线路的3种平面线形(直线、缓和曲线和圆曲线), 采用以里程为参数的菲涅尔(Fresnel)积分模型统一建模; 对于纵断面的直线和曲线, 采用二次曲线模型建模; 用无迹卡尔曼滤波对模型的状态(里程、三维坐标)和参数(方位角、曲率、曲率变化率、坡度、坡度变化率)进行联合估计; 将归一化新息平方和估计距离误差作为线路分段的判断条件, 最终用分段点和几何参数完成三维线路的生成; 采用仿真的平面线路数据对比了离散点法、三次多项式法和本文Fresnel法, 利用青藏线14.7 km的实测数据进一步对Fresnel法进行了验证。仿真结果表明: 在相同的误差要求下, 3种方法的平面距离误差均值都在0.024 m以内, 但Fresnel法采用了最少的分段点, 数据约简率高达99.76%; Fresnel法的最大累积里程误差最小, 由0.964 m降低为0.060 m, 减少了93.77%;Fresnel法比三次多项式法的方位角和曲率估计精度都高, 更加接近真值; 实际数据测试结果表明Fresnel法分别采用22个和20个分段点及参数即可完成线路的平面曲线和纵断面曲线生成, 平面和纵断面曲线距离误差均值都在0.03 m以内, 累积里程误差最大只有0.078 m, 位置精度和几何精度都较高。