����·�������г�ʱ��Ԥ���о�

本文提出了一种基于状态空间神经网络（SSNN）和拓展卡尔曼滤波（EKF）的混合式行程时间预测模型。以往的研究表明，状态空间神经网络能够较好的处理复杂的非线性时空问题。然而，状态空间神经网络需要大量的历史数据作为离线训练之用。其不足之处在于，首先是需要花费大量的时间和精力去收集、准备数据，以及训练神经网络。其次，输入输出随着时间不断增加，训练过程需要不断的从新重复。为了提高状态空间神经网络的有效性，扩展卡尔曼滤波代替了传统的方法来对神经网络进行训练。荷兰的一条城市道路被选择为模型验证的试验路段。通过与另外两个预测模型之间的对比验证，该模型的预测能力能够达到满意的有效性、准确性和鲁棒性。     

长自回归谱的快速滤波算法

本文提出一种快速递推滤波算法,用于估计自回归(AR)模型系数。数值试验表明高分辨率的功率谱都是由高阶AR模型构成,高阶范围内有一最佳阶数存在,由于本算法是一种最优滤波算法,对噪声不敏感,小数据量时优于Marple算法,大数据量时优于快速付利叶变换,从文献记载的结果以及我们计算的实例看,有较高的分辨率。从本算法原理还能派生出若干类似算法。     

并行扩展卡尔曼滤波的船舶模型参数辨识研究

随着人类对海洋的开发,对船舶数学模型的要求越来越高。为确定船舶运动模型的未知参数,首先针对船舶特点建立相应的数学模型,并提出一种并行扩展卡尔曼滤波算法,该方法通过一种并行计算使辨识效率更高,之后设计辨识实验,将得到的辨识结果进行仿真,并且与传统扩展卡尔曼辨识的结果进行对比,仿真结果表明改进的算法优于扩展卡尔曼滤波。     

一种新的INS/LOG组合导航算法

针对电磁计程仪引入的海流速度可能会导致INS/LOG组合导航系统的卡尔曼滤波器输出发散问题,设计一种新的INS/LOG组合方式。以计程仪速度2次采样的差分值(即速度增量)作为系统观测量以抑制慢变海流的影响,采用基于延迟状态卡尔曼滤波算法,推导这种组合方式的观测方程,实现INS误差的最优估计。为抑制计程仪速度差分对其高频噪声的放大效应,采用巴特沃斯低通滤波器对其输出进行平滑处理。通过对3种INS/LOG组合方式的仿真比较,验证该算法的有效性。     

汽车侧偏角与横摆角的仿真与估计

为了提高汽车操纵稳定性和安全性,设计汽车状态观测器模型对难以测量的质心侧偏角与横摆角速度的数据进行估计是很有必要的。本文利用扩展卡尔曼滤波算法并基于二自由度汽车模型上对质心侧偏角进行估计及仿真分析,仿真的结果与估计的结果吻合,估计结果具有较高的应用价值。     

不同状态下路面摩擦系数现场试验研究

为了更加准确地测出不同状态下路面摩擦系数,采用三轴加速度仪测量车辆制动过程中的加速度变化过程.经过低通滤波后,分析出了车辆在制动过程中的加速度变化规律,并根据现场试验的结果给出了旧沥青混凝土路面、水泥混凝土路面、积雪覆盖的路面、新建高速公路沥青混凝土路面和水泥混凝土路面的摩擦系数值.试验结果为交通安全分析提供了最直接的依据.     

数字式磁通门磁强计设计

采用DSP芯片作为信号处理核心的数字式磁通门磁强计,代替传统的模拟电路对磁通门输出信号进行处理,提高磁强计对环境干扰的抵抗能力,采用ARM控制器作为系统的控制核心,完成系统的协同控制工作以及人机交互功能.     

基于灰色层次分析法的导航系统滤波效能评估

综合灰色理论和层次分析法提出一种滤波效能评估方法。描述了该方法的评估步骤,通过层次分析法确定指标的权重,利用灰色理论对效能进行量化评估。最后给出一个实例进行计算。结果表明：基于灰色层次分析法的导航系统滤波效能评估方法是有效的。     

洗坛废水处理工程应用研究

该文介绍了某企业洗坛废水的处理工程。洗坛废水有机污染物(CODcr)浓度较低,可生化性较好,水质水量波动大,SS较高。某企业本着"节能减排、综合利用"的原则,采用了以生物接触氧化法为主,以预处理+深度处理为辅的组合工艺处理洗坛废水,系统运行稳定、效率高、运行成本低。工程运行结果表明,CODcr和SS处理后出水水质达到设计要求,可直接排放和回用于洗坛用水。同时,就工程中存在的问题进行了分析,并提出了解决办法。     

自适应算法在单轴激光惯导初始对准中的应用

针对传统的卡尔曼滤波在单轴旋转激光惯导动基座初始对准中当系统噪声和量测噪声未知时,会导致滤波精度下降甚至发散的问题,设计了简化Sage-Husa自适应滤波算法,建立了动基座条件下的单轴旋转激光捷联惯导的误差方程,利用设计的算法进行了仿真,结果表明在误差模型较大时,自适应滤波算法可以很好的提高滤波精度和稳定性。