自适应强跟踪卡尔曼滤波在陀螺稳定平台中的应用

考虑陀螺稳定平台速度环控制系统含有陀螺测量噪声,设计了带有系统参数扰动迭代估计的自适应强跟踪卡尔曼滤波器,并与模型参考控制系统相结合,然后将其与现有的PI控制系统进行扰动隔离性能的系统仿真对比实验及其结果分析.实验结果表明,所提出的自适应强跟踪卡尔曼滤波器可以进一步提高扰动控制系统的隔离度性能,尤其在把非线性摩擦力补偿一半的情况作为未建模的不确定因素影响情况,所设计的滤波器不但能够稳定地工作,而且模型参考自适应控制系统和PI控制系统的隔离度性能都有明显的提高.

动载体环境视觉惯性自适应融合物体姿态测量算法

针对动载体环境下视觉惯性组合姿态测量的过程中,惯性器件噪声时变和突变干扰会使卡尔曼滤波器估计不准确的问题,研究了一种Sage-Husa自适应强跟踪扩展卡尔曼算法。算法采用Sage-Husa自适应滤波来实时估计惯性器件的噪声协方差,引入多重渐消因子来抑制突变干扰,增强融合算法的鲁棒性。实验证明,当存在系统噪声变化和突变干扰时,所提算法优于Sage-Husa自适应扩展卡尔曼算法与强跟踪扩展卡尔曼算法,具有良好的鲁棒性。

强跟踪自适应SRCKF的卫星姿态确定算法

针对卫星星敏感器/陀螺姿态确定系统在空间中存在模型不确定性、状态突变和不良测量问题,该文提出了基于强跟踪自适应平方根容积卡尔曼滤波器(STSRCKF)的卫星姿态确定算法。在平方根容积卡尔曼滤波的基础上,通过引入渐消因子,解决了由于模型不确定和状态突变引起的精度下降、稳定性差和收敛慢的问题;通过增加异常检测和引入自适应因子,获得了应对不良测量的良好跟踪能力。通过仿真实验对算法进行了验证。

列车橡胶弹簧参数识别方法研究

针对难以准确判断高速列车车下悬挂装置内橡胶弹簧是否失效的问题,提出了通过广义卡尔曼参数识别算法对装置的阻尼及刚度进行识别从而判断橡胶弹簧工作状态的诊断方法.针对卡尔曼滤波器跟踪速度不足的问题,应用自适应-强跟踪卡尔曼滤波算法对卡尔曼算法进行改进,提高辨识速度.通过对仿真信号及实测数据的辨识结果对滤波器性能进行了验证,结果表明自适应-强跟踪滤波器能够快速对参数进行跟踪.

Strong tracking adaptive Kalman filters for underwater vehicle dead reckoning

To improve underwater vehicle dead reckoning, a developed strong tracking adaptive kalman filter is proposed. The filter is improved with an additional adaptive factor and an estimator of measurement noise covariance. Since the magnitude of fading factor is changed adaptively, the tracking ability of the filter is still enhanced in low velocity condition of underwater vehicles. The results of simulation tests prove the presented filter effective.