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.      

舰船惯性导航与阿尔法组合导航技术及仿真

介绍了阿尔法导航系统的特点,依据离散线性系统的卡尔曼滤波公式,提出了一种惯导/阿尔法组合导航的方法,具体阐述了信息融合数学模型的建立和滤波实现,并利用Matlab软件进行了仿真和结果分析.     

伪距GPS/INS组合导航系统的多模型自适应卡尔曼滤波器设计

对多模型自适应估计滤波进行了仿真研究.仿真结果表明,多模型自适应估计滤波可以克服单一模型卡尔曼滤波器在对真实系统状态参数发生变化时的滤波误差过大甚至发散的问题,对于环境的变化具有较强的适应性,整体上可提高组合导航系统的导航精度.     

基于前端开发框架的舰船运动姿态数据监测系统

利用运动姿态监测结果为舰船可靠航行提供决策依据。为此,设计了基于前端开发框架的舰船运动姿态数据监测系统。系统设施层中,利用MEMS陀螺仪芯片与3轴MEMS加速度计采集舰船运动姿态信息,并将所采集信息传送至业务逻辑层;业务逻辑层利用控制子层和管理子层为用户提供姿态数据监测服务;控制子层中的姿态解算模块,依据传感器信息采集结果,利用卡尔曼滤波算法解算舰船运动姿态信息。基于此,利用Bootstrap的前端开发框架,通过viewport元数据标签完成前端UI设计,为用户提供可视化的人机交互界面,将姿态解算结果利用用户界面层为用户展示。测试结果表明,该系统对舰船航行运动姿态的监测结果与实际结果极为接近,适用于实际工作。     

改进的中心差分卡尔曼滤波水下被动目标跟踪

中心差分卡尔曼滤波是目标跟踪领域中常用的非线性滤波方法之一,但在单站的纯方位目标跟踪中,有时受观测站的运动轨迹、观测噪声等影响,中心差分卡尔曼滤波会出现滤波不稳定甚至发散的情况。针对这一问题,本文提出一种基于奇异值分解平方根的中心差分卡尔曼滤波改进方法。通过采用QR分解和奇异值分解2种不同的方式计算协方差的平方根,代替协方差矩阵参与运算,增强算法的稳定性。通过3种不同情形下的仿真结果均表明,所提方法与常规的中心差分卡尔曼滤波和经典的平方根无迹卡尔曼滤波方法相比,具有最低的均方根误差。     

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。     

连续刚构桥施工线形和应力的分析与控制

以广州市轨道交通4号线沙湾大桥为研究背景,应用通用有限元软件对该桥进行结构分析。应用卡尔曼滤波法和等维灰数递补数据处理技术改进的灰色预测模型以及这2种方法的结合对施工控制的标高进行预测,分析了应力监测的误差及其原因。现场实测结果表明,将这2种方法结合提高了线形预测的精度,可为同类型桥梁的施工控制提供参考。     

基于卡尔曼滤波的GPS/DR导航信息融合方法

为了有效地实现GPS/DR(Global Positioning System/Dead Reckoning)组合导航系统的信息融合,提高GPS/DR组合导航系统的精度和可靠性,分析了传统的利用全球定位系统(GPS)与航位推算系统(DR)跟踪车辆位置方法的特点,结合GPS和航位推算DR两种定位方式的优点,在车辆定位技术中采用GPS/DR组合定位技术,构建了基于卡尔曼滤波技术的自适应联合卡尔曼滤波器,使用Matlab软件工具进行了计算机仿真验证,从软件集成的角度探讨了GPS/DR组合定位技术的串口通信等关键技术的软件实现问题,给出了GPS单独导航、DR单独导航和GPS/DR组合导航三种工作状态下的位置误差。从对比中可以看出,组合系统能在任何情况下实现车辆的实时、可靠、准确的定位,定位误差最小,同时还可以减小甚至消除推算定位系统随时间积累的误差。     

基于LTR动态预测的重载车辆防侧翻滑膜控制研究

为改善重载汽车的主动防侧翻能力,提出基于LTR动态预测的重载汽车防侧翻差动制动控制方法.针对重载汽车的实际干扰,将其简化为三自由度重载车非绊倒型侧翻动力学模型,以最大横向载荷转移率为控制 目标,融合差动制动控制原理设计了可动态预测重载汽车侧翻且主动防侧翻的ABS差动制动控制方法;应用滑膜控制实时调控差动制动系统制动力,...     

基于无迹卡尔曼滤波和门控循环单元的道路坡度估计

针对外接激光雷达等传感器普适性差,而传统道路坡度估计方法仅根据车载CAN总线数据在车辆起步、换挡、制动和停车4种特殊工况中的估计误差较大的问题,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波（UKF）和门控循环单元（GRU）的道路坡度估计方法。根据车速等数据识别工况,在非特殊工况下,建立车辆动力学模型并采用UKF来估计坡度;在特殊工况下,将规律性不稳定的时序坡度转换为距序坡度,并利用GRU进行短距坡度预测。仿真和实车试验结果表明：在非特殊工况下,该方法通过UKF可准确估计道路坡度;在特殊工况下,该方法通过GRU可有效跟踪距序坡度变化趋势,显著提高了道路坡度估计精度。