多旋翼姿态解算中的改进自适应扩展Kalman算法

提出了一种改进的Sage-Husa自适应扩展Kalman滤波算法,用于保证多旋翼无人机在噪声统计特性未知且时变、振动为主要扰动源、姿态角高动态变化等飞行条件下飞行姿态角解算的精度与稳定性。该算法采用微机电系统陀螺仪实时动态解算的姿态角方差估计系统噪声方差;并采用自适应滤波算法在线估计量测噪声方差,从而保证滤波的精度与稳定性;同时引入滤波器收敛性判据,结合强跟踪Kalman滤波算法来抑制滤波发散。飞行实验与分析表明:改进算法解算的俯仰角与横滚角均方根误差分别为1.722°和1.182°,明显优于常规的Sage-Husa自适应滤波算法。实验还显示:改进的算法自适应能力强、实时性好、精度高、运行可靠,能够满足多旋翼无人机自主飞行的需要,若对参数进行适当修改,还可应用于其它动态性能要求较高的导航信息测量系统中。

扩展卡尔曼滤波的改进蛇定位算法在WSN中的应用

针对接收信号强度指示(Received Signal Strength Index,RSSI)定位易受到环境因素的影响,提出了一种基于RSSI扩展卡尔曼滤波的改进蛇定位算法(RSSI Extended Kalman Filter-based Improved Snake Optimization Localization Algorithm,RSSI-EISL)。该算法利用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)模型对RSSI信号值进行平滑处理,使其能够抑制噪声和异常值对估计结果的影响,从而提高测距的准确性和鲁棒性。通过引入Levy飞行和非线性收敛因子的改进蛇优化算法(Improved Snake Optimization Algorithm,ISO),提升了蛇优化算法(Snake Optimization Algorithm,SO)的寻优能力,使之能够更加准确地计算出待测节点的坐标。根据仿真结果显示,相较于基于RSSI最小二乘定位算法(RSSI Ordinary Least Squares Localization Algorithm,ROL)、基于RSSI EKF的灰狼定位算法(RSSI Extended Kalman Filter-based Grey Wolf Optimization Algorithm,REGL)和基于RSSI EKF的蛇定位算法(RSSI EKF-based Snake Optimization Localization Algorithm,RESL),RSSI-EISL的定位精度分别提高了26.4%、8.75%和5.6%,算法的收敛速度和全局搜索能力也有所提升。

改进扩展Kalman滤波的显微视觉压电驱动定位

在显微视觉领域,压电驱动定位技术因其在微观尺度的高精度特性和灵活性备受关注。然而,由于定位过程中涉及图像处理、传输和控制等方面的时延,导致图像雅可比矩阵的估计会出现较大误差。因此,本文提出了一种改进扩展Kalman滤波算法用来预测图像雅可比矩阵,大幅度降低时间延迟因素。首先,将辨识得到的Bouc-Wen模型与扩展Kalman滤波算法的状态观测方程相结合,使得状态观测方程更全面地考虑压电平台的迟滞非线性特性,有效地提高了对压电平台速度和位置的预测;其次,结合Bouc-Wen模型的扩展Kalman滤波算法在面对非线性问题时,采用的是泰勒级数,这将导致扩展Kalman滤波算法对高度非线性的函数无法提供良好的近似,从而导致在估计雅可比矩阵的时候引入较大的近似误差,故本文将采用神经网络对高度非线性函数进行近似,进而对图像雅可比矩阵进行估计。最后,通过搭建一个显微视觉的压电驱动实验平台,进行位置跟踪实验,仿真实验表明,输入信号分别为正弦信号和三角波信号时,改进扩展Kalman滤波算法跟踪误差均值分别为0.199μm和0.132μm,而扩展Kalman滤波算法的跟踪误差均值分别为0.692μm和0.513μm,结果验证了改进算法的优越性和可行性。

基于RISC-V指令扩展方式的国密算法SM2、SM3和SM4的高效实现

基于指令扩展的密码算法实现是兼顾性能和面积的轻量级实现方式,特别适用于日益普及的物联网设备.SM2、SM3和SM4等国密算法有利于提高自主可控设备的安全性,但针对这些算法进行指令扩展的相关研究还不够充分.RISC-V由于其开源、简洁及可扩展等优点已成为业界最流行的指令集架构之一,本文主要基于国产开源RISC-V处理器对国密算法SM2、SM3和SM4进行指令扩展和高效实现.本文基于软硬件协同的理念提出总体指令的扩展方案.对相关密码算法进行深入分析和方案对比,分别设计了硬件单元,提出高效的实现方式.设计实现的协处理器具有2级流水线结构,顺序派遣、乱序执行和顺序写回的指令执行模式,以及独立内存访问单元和大位宽寄存器.协处理器统一接管了密码算法的部分控制逻辑,降低硬件资源消耗.实验结果表明,本文设计的密码协处理器硬件结构精简,资源利用率高.SM2、SM3和SM4算法占用资源少,但执行速率相比纯硬件有一定程度下降,资源面积和花费时间的乘积与其他相关文献相比有不同程度的优势.

基于CamShift与Kalman相结合的目标跟踪算法研究

目标跟踪是机器视觉领域的一项重要技术。传统的CamShift目标跟踪算法具有时间复杂度低、运算速度快的优点,在简单背景下具有良好的跟踪效果。但当跟踪目标处于部分遮挡的复杂情况下时,容易出现目标丢失的情况,从而影响后续的跟踪。Kalman滤波算法在目标跟踪任务中,能够有效地预测跟踪目标下一时刻可能出现的位置,且算法简单方便。现将CamShift算法与Kalman滤波算法相结合来优化传统的CamShift算法,实验结果表明:优化后的算法不但保留了传统CamShift算法的优点,而且在一定程度上可以预测跟踪目标的行动轨迹,更好地实现目标跟踪任务,解决了传统CamShift算法在目标被部分遮挡的情况下容易出现的目标丢失的情况;同时,运算结果准确,基本没有预测误差。

基于毫米波雷达的运动目标点云聚类和扩展算法

用毫米波雷达对运动目标进行姿态识别时,雷达点云数据具有噪点多、分布离散的特征,传统基于密度空间的聚类算法对点云聚类成像的过程中,会出现邻近目标之间的点云分类错误及同一目标点簇聚类为多个点簇等问题。针对上述情况,提出一种运动多目标邻近点云优化聚类算法,利用自适应距离加权的模糊c均值算法对聚类结果进行修正,提高近邻目标点云聚类准确度。同时提出一种目标点簇扩展聚合算法,利用卡尔曼滤波对运动目标位置预测,将多帧迭代三维点云尺寸作为波门对目标点云进行点簇扩展,提高目标点云完整性。试验结果表明,所提方法能有效提高聚类准确度。

扩展帝国竞争算法求解分布式不相关并行机车间调度问题

针对考虑加工约束的分布式不相关并行机车间调度问题,以总运输成本、工厂间并行机齐停评价函数和工件种类平均切换次数均衡评价函数为优化目标,提出一种扩展帝国竞争算法进行求解。该算法在原始帝国竞争算法的基础上,增加了适于工厂分配的初始化工厂-工件序列群;根据传统帝国竞争算法容易陷入局部最优的缺点,将较劣序列同化分为了外部同化机制和内部同化机制,采用局部和全局相结合的搜索方式实现扩展帝国竞争算法的智能搜索行为;采用部分匹配交叉和单点变异更新工厂-工件序列群,保证工厂-工件序列的多样性。最后设计3个不同规模12个算例,通过仿真实验验证所提算法的有效性,同时对比相关领域研究成果验证了该算法在求解分布式多目标不相关并行机调度问题方面的优越性。

基于分组改进密钥扩展算法的医院信息系统实现

当前,医院信息系统加密大多使用传统高级加密标准算法(AES算法),存在安全稳定性差、计算工作量大、敏感数据无法得到有效管理等问题,亟需改进。本文基于分组改进密钥扩展算法对传统AES算法进行改进,通过最佳仿射变换和乘法逆运算,提高S盒的抗攻击性,并通过算法平行化,提高数据的加解密效率。实验分析表明,基于分组改进密钥扩展算法能够使医院信息加密系统加密的运行效率得到改善,运行效率得到提升,安全性能增加。

麻雀搜索算法-粒子群算法与快速扩展随机树算法协同优化的智能车辆路径规划

针对智能汽车在面对多样化工作场景时其路径规划算法存在响应时间长、规划效率低的问题,提出了多元协同优化策略。首先,融合麻雀搜索算法(SSA)的警惕机制与粒子群算法(PSO)的种群寻优特性,对PSO算法中的惯性权重因子和学习因子进行优化;其次,提出“三角布线”搜索规则,对快速扩展随机树算法(RRT)进行双向优化(RRT-Connect);然后,基于MATLAB软件建立了复杂环境道路仿真模型,对上述优化方案进行了仿真验证。结果表明,相较于单一的优化方案,协同优化算法在路径长度与规划时间上均具有显著的优势。对两种协同优化方案的应用场景进行了实车试验,结果显示:在局部路径规划中,SSA-PSO算法响应时间更短,规划效率更高,而在全局路径规划中,“三角布线”RRT-Connect算法更具优势。

模糊自适应Kalman滤波算法在SINS/DR组合导航的应用

针对里程仪测量误差导致组合导航精度降低的问题,提出基于系统工作状态和滤波器新息状态相结合的模糊自适应算法。根据新息的变化确定模糊规则,修正里程仪输出增益,使新息始终保持在零均值附近,利用修正后的新息修正观测噪声方差,降低导航定位的偏差。仿真实验结果证明,该算法能够很好地提高组合导航定位的精度。

基于智能算法的配电网负荷预测和扩展规划研究

本研究的关键目标是基于智能算法的配电网负荷预测和扩展规划,旨在优化电力系统的性能和可持续性。我们通过深入分析历史数据、应用先进智能算法,成功实现高精度的负荷预测,从而为电力系统提供了更稳定可靠的运行基础。我们提出了切实可行的扩展规划策略,以满足未来电力需求的不断增长,为电力行业的可持续发展提供了关键支持。这一研究有望在提高能源效率、降低成本、减少碳排放等方面取得重要成果,为电力领域的进步贡献力量。

基于动态扩展邻域蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法易陷入局部最优、路径转折点多、收敛速度慢的问题,提出一种基于动态扩展邻域蚁群算法(Dynamic extended neighbourhoods ant colony optimization,DENACO)。在蚂蚁搜索方式上采用动态扩展邻域方法,并定义新的信息素计算方式和增量规则,在取得更优收敛路径长度的同时,减少路径转折点数量及路径节点数量;引入自适应调整因子改进启发函数,提高算法的全局搜索能力,并设定迭代阈值,提升算法的收敛速度;提出一种路径节点双优化策略,对规划好的路径进一步优化,提高路径综合质量。不同复杂度及不同规模栅格地图中的仿真实验表明,DENACO算法所规划的路径更优,路径转折点数量减少,收敛速度加快,路径节点数量明显减少,表明算法具有更高的可行性和适用性。

基于时间扩展图的旅客联程运输路径规划算法研究

为发挥旅客联程运输优势,为旅客提供符合旅客出行偏好的方案检索需求,提出基于时间扩展图模式的差异化旅客联程运输网络构建方法以及分层规划策略结合的路径规划算法。首先根据各交通工具运行计划数据以时间扩展图的模式构建原始运输网络,根据站点相对位置、接驳换乘条件、衔接交通工具类型建立差异化的换乘路径,最终形成联程运输网络。其次设计分层路径规划策略,将网络划分为跨城网络与本地网络2层,提出“预处理、路径规划、后处理”3步路径规划算法,满足用户不同的检索需求。通过提取2023年5月5日全国铁路列车、飞机及部分城市地铁数据进行算例分析,研究所提方法具有支持模糊搜索、支持站间换乘、充分考虑时刻表衔接约束的优点,有较高的运算效率,生成的路径合理且可以满足个性化出行规划需求。

基于卡尔曼(Kalman)滤波算法的体育训练视频中的运动目标检测

体育训练视频中的运动目标检测往往存在目标快速移动、目标遮挡和场景变化等问题,导致运动目标检测的难度增大。为了解决这些问题,提出了基于卡尔曼(Kalman)滤波算法的体育训练视频中运动目标检测的方法。为了提升体育训练视频图像的质量,首先对体育训练视频的图像进行一系列预处理(包括灰度变换、轮廓对比增强和噪声抑制等);然后借助混合高斯模型(Gaussian mixture module,GMM)有效提取体育训练视频的前景信息;为了精准捕捉体育训练视频中的运动目标,运用三帧差分法设定Kalman滤波器的初始状态,利用高效检测算法准确获取每一帧图像中运动目标的观测位置;随后将初始状态和观测位置的数据输入Kalman滤波器;最后在Kalman滤波器中,结合上一帧的预估值和当前帧的监测值,对体育训练视频中运动目标的当前状态进行精确估算和优化,并对下一帧的状态进行预测,从而实现了对运动目标的持续跟踪与精准预测。实验结果表明,与基于特征融合的全卷积孪生网络(siamese full convolution,Siamfc)目标追踪算法和基于连续自适应均值漂移(continuously adapting mean shift,Camshift)的均值漂移(mean shift,Meanshift)改进算法相比,采用基于Kalman滤波算法的运动目标检测方法对运动目标的重叠精度(overlap precision,OP)和中心位置误差(center location error,CLE)进行检测,不仅能够有效检测到体育训练视频中的运动目标,还可表现出较高的准确性和实时性。

基于Kalman算法的大数据存储架构可扩展性优化算法

为了优化大数据存储架构可扩展性能,提高大数据架构资源利用率,通过引入Kalman算法设计了一种大数据存储架构可扩展性优化算法。首先,综合考虑大数据存储架构与多核环境内存布局之间的兼容性,设计架构内存布局。其次,设计分布式共享内存协议,确保各个进程在访问共享内存时能够正确地协同工作,提高存储架构的容错性。在此基础上,利用Kalman算法,动态调整存储节点的负载,进而优化大数据存储架构,以提高其可扩展性。实验结果表明,应用该算法后,大数据存储架构的资源利用率始终高于对照组,均达到了96%以上,最高达到了98%,架构可扩展性优化效果显著,服务器资源利用更充分,大规模数据处理更高效。

基于扩展Kalman滤波的空基多平台多传感器数据配准和目标跟踪算法

本文研究基于扩展 Kalm an滤波和多个空中移动平台的多传感器数据配准与目标跟踪问题 .文中首先给出了空中移动平台传感器数据配准几何坐标转换算法 ;接着将目标运动模型和传感器配准误差模型组合在同一个状态方程中 ,然后利用扩展 Kalman滤波方程进行估计 .Monte- Carlo仿真表明 。

基于粒子滤波和滑动平均扩展Kalman滤波的多径估计算法

多径干扰是高精度定位的主要误差源,估计多径参数对消除多径误差,提高导航系统定位精度具有重要意义。针对扩展Kalman滤波(EKF)在进行多径参数估计时,存在对初值敏感,估计结果在真值附近具有较大波动的缺点,该文提出一种基于粒子滤波(PF)和滑动平均EKF的多径估计算法。该算法首先利用PF得到多径参数的粗略估计值,并将该值作为EKF的初始估计值,以克服EKF对初值敏感的问题。接着对EKF的估计结果进行滑动平均,并将平均后的滤波结果作为多径参数的估计结果。仿真结果表明,改进后的多径估计算法可有效降低估计结果的波动幅度,同时解决了EKF对初值敏感的问题。

基于两级扩展Kalman滤波的海上多平台误差配准算法

为了建立统一态势图,利用平台的低精度导航信息和相互测量的位置信息来进行海上多平台传感器数据位置对准,避免了对高精度导航设备的依赖以及将地表近似为平面所带来的误差。分析数据位置对准过程中的主要误差来源,给出对准的坐标变换模型,分别构建关于导航系统误差和传感器系统误差的测量方程和状态方程,设计两级扩展Kalman滤波配准算法对两种系统误差进行在线估计和补偿,完成海上多平台的误差配准,为后续数据关联和融合提供更高精度的传感器数据。仿真实验结果验证了算法的正确性和有效性。

多聚焦图像焦深扩展分解融合算法仿真

多聚焦图像在融合过程中,若源图像分辨率过低会直接影响图像的融合效果。为提升图像融合效果,提出基于焦深扩展的多聚焦图像融合算法。采用焦深扩展方法对光学系统实施优化,通过优化后的光学系统生成聚焦图像,并对获取的聚焦图像中的退化图像实施修复处理,提升源聚焦图像质量;使用双三次插值的单帧超分辨率法对图像实施分解处理,获取源聚焦图像的高分辨率图像,结合滤波处理算法,获取聚焦图像的细节系数;利用逆小波变换方法对图像细节系数,依据计算结果实现多聚焦图像融合。实验结果表明,使用上述方法开展图像融合时,融合效果较好,图像融合质量较高。

分数阶扩展卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估算

由于锂离子电池的SOC(state of charge)不能直接被测得,目前只能通过电池外部输出特性对其进行估算。以磷酸铁锂电池为研究对象,考虑到电池各种复杂的非线性特征,分析了电池的电化学阻抗特性,采用恒相位元件(CPE)对传统的等效电路模型进行改进,建立了分数阶(fractional order)等效电路模型;联合遗传算法和混合脉冲动力试验对分数阶等效电路模型的参数进行离线识别;基于扩展卡尔曼滤波算法,建立了分数阶扩展卡尔曼滤波算法(fractional order extended Kalman Filter)的锂电池SOC估算模型;根据动态应力试验DST(dynamic stress test)工况设计制定了锂电池充放电方案,在环境温度25℃条件下,实时采集电池电流及电压数据,将采集所得数据输入到Matlab建立的模型中,对目标电池进行SOC估算。仿真结果表明:与二阶戴维南电路模型SOC仿真结果相比,基于FEKF算法的SOC估算结果具有更高的精度且波动性更小,误差均小于0.72%,均方根误差仅为0.24%。