基于扩展Kalman滤波的势差分选算法

利用雷达侦察信号幅度信息相邻的准确性,提出一种势差算法,并与扩展Kalman滤波算法相结合,提出一种基于扩展Kalman滤波的势差分选算法。该算法通过扩展Kalman滤波平滑脉冲包络,通过势差算法分选雷达信号。测试结果表明,该算法对于复杂体制的雷达信号有较好的分选效果。

基于扩展Kalman滤波的热耗散系数识别

器件内部的热耗散系数信息反映了内部器件的工作状况。但是受客观条件的限制,内部的热耗散系数信息无法直接测量,因此需要通过可测量的间接信息,识别内部耗散系数信息,从而实时监测发热器件的工作状况。上述问题数学上可描述为,利用可测量信息,探求内部热耗散系数的不确定信息,进而给出器件工作的指导建议。基于上述原因,考虑在随机噪音模型下,利用可测边界的不确定性信息,识别内部阻尼系数(热耗散系数)。这是一个非线性的热传导反问题,故基于扩展Kalman滤波、全变差,设计反演算法识别热耗散系数。数值实验表明该算法可有效地识别边界阻尼系数。

多星座组合精密动态定位的抗差扩展Kalman滤波方法研究

扩展Kalman(EKF)滤波算法可有效地进行多卫星系统数据融合处理,但该方法对观测数据的质量要求较高,当观测出现异常时,传统的扩展Kalman方法容易导致滤波失真。为此,利用实测数据,通过虚拟掩模遮挡卫星模拟复杂的GNSS观测环境,研究了基于IGGIII的抗差EKF算法,确定了分位参数的合理经验值,并对其在GPS/GLONASS/BDS组合精密动态定位中的应用进行了分析。结果表明,在遮挡严重的复杂观测环境中,抗差EKF算法可有效地提高组合定位系统的模糊度的固定成功率和定位精度。

多平台基于方位时延差的目标运动分析

以拖曳阵列与本舰所构成的声纳系统为例 ,从双平台观点考虑 ,利用对目标的两方位及时延的量测为依据 ,研究了该系统的目标运动分析 (targetmotionanalysis,TMA)问题。采用了最大似然估计、扩展Kalman滤波(EKF)方法 ,实现了对目标运动参数的估计 ,并给出了它们的Cramer Rao低界 (CRLB)。通过仿真考察了参数变化对估计精度的影响。仿真结果表明上述方法具有较高定位精度。该方法适合于主、被动形式的多平台系统 ,且容易实现。

北斗三号与GPS组合实时动态精密单点定位精度分析

GPS单系统经常出现观测卫星数目不足、卫星信号遮挡等问题,考虑到北斗三号卫星正式服务于全球,以此探讨GPS与北斗组合的实时精密单点定位。以某北斗数据处理中心为依托,验证了实时轨道与实时钟差满足实时精密单点定位的需求。最后,采用一阶消电离层组合观测值与伪距观测值,利用单向抗差Kalman滤波进行参数估计,实现了该组合系统的实时精密单点定位。实验表明,GPS与北斗三号组合模式较GPS单模式实时精密定位精度改善明显,并得出一些有益的结论。

改进的迭代EKF算法在伪卫星定位中的应用

首先,针对伪卫星导航系统距离用户较近的特点,对伪卫星定位系统非线性观测方程的线性化进行了误差分析,指出伪卫星数据处理顾及线性化误差影响的必要性。其次,针对迭代EKF(IEKF)算法受观测信息影响较大的问题,基于观测信息等价协方差矩阵原理给出了一种改进的IEKF算法。最后,利用仿真数据验证了改进的迭代EKF算法能够较好地抑制观测信息异常对滤波解的影响。

基于双Kalman滤波的并联锂电池组循环寿命估计

以磷酸铁锂电池为研究对象,建立锂电池组并联电路等效模型,分析电路模型参数特征,在Kalman滤波算法应用研究的基础上,进行基于双Kalmam滤波(DKF)的健康状况(SOH)估计方法和循环寿命预测方法研究.新方法利用抗差无迹卡尔曼滤波(R-UKF)估计单体电池模型参数和荷电状态(SOC),利用扩展卡尔曼滤波(EKF)估计电池组SOH和循环寿命.实验结果显示,新方法具有较高的估计精度和较好的鲁棒性,对于提高电池组的能量储存能力、利用率和循环寿命有着重要的应用价值.

基于GPS实时大坝变形监测系统设计研究

利用直接在监控中心进行GPS载波相位差分解算的大坝三维位移长期实时自动监测技术,采用无电离层影响组合观测值建立的三差扩展Kalman滤波模型,消除了电离层延时对长距离观测的影响,结合设计实例介绍了系统中GPS测点的布设、数据传输和软件的实现。

卡尔曼滤波在GPS数据预处理中的应用

为了提高GPS数据预处理过程中基线解算的精度,文章研究利用多项式拟合法得到Kalman滤波的系统状态方程和转移矩阵,提出利用Kalman滤波算法对三差观测值进行粗差及周跳的修复。实验结果证明Kalman滤波可以对含噪信号进行有效的降噪,经降噪后的信号具有更好的分布。