基于线性高斯滤波的多传感器管理算法

随着战场环境的复杂多变,军用传感器系统通常需要在满足跟踪精度要求的前提下,最大限度地降低对资源的使用,隐藏自己。为达到上述要求,传感器管理系统就必须较好地应对目标机动、干扰等不确定因素,最大限度地降低其对系统资源的需求。为此,将线性高斯滤波理论应用于基于协方差控制的多传感器管理算法。仿真结果表明:线性高斯滤波具有处理随机干扰的能力,提高了多传感器系统的探测精度,降低了传感器管理算法无解的概率,避免了因滤波算法精度低而造成的资源浪费,提高了抗毁性,在随机干扰情况下,较好地平衡了跟踪精度和系统工作负载。

基于线性高斯滤波的反干扰跟踪方法

以往机动目标的跟踪问题大多是针对确定性系统,而对随机跳变系统的研究较少。针对目标随机施放干扰的情况,将线性高斯滤波应用于观测噪声中带有尖头干扰信号的系统中,实现机动目标的反干扰跟踪。其算法是一种基于不同模型间"软切换"的机动目标跟踪方法,用计算的概率权值对这些模型输出进行综合,保证了跟踪精度,大大降低了离散时间结构随机跳变系统最优滤波算法的复杂程度。通过仿真实例可以看出,在观测噪声特性发生剧烈随机跳变的情况下,线性高斯滤波算法对机动目标进行了比较准确的跟踪,其性能显著地优于标准的卡尔曼滤波算法。

一种新的非线性/非高斯滤波方法

自主滤波方法是一种递归式贝叶斯估计方法 ,该方法采用一组抽样值来近似目标状态的概率密度函数 ,可用于非线性系统模型和观测模型、非高斯观测噪声条件下的滤波。将该算法与扩展卡尔曼滤波方法进行了比较 ,仿真结果表明 。

基于高斯和均方根容积卡尔曼滤波的姿态角辅助目标跟踪算法

根据目标2维运动速度与姿态角的关系,该文提出一种姿态角辅助目标跟踪算法。在目标运动学基础上建立状态向量中包含姿态角的跟踪模型,实现姿态角对目标跟踪的辅助;针对基于模板匹配姿态角量测的噪声为非高斯情况,将均方根容积卡尔曼滤波引入到高斯和滤波框架下,提出新的高斯和均方根容积卡尔曼滤波算法,提高非线性非高斯处理能力,同时结合目标运动中姿态角的变化规律,建立姿态角分量不同的跟踪模型,通过模型切换实现机动姿态角的滤波。算法对姿态角量测进行滤波,同时实现了姿态角信息与位置信息的有效融合。仿真结果验证了该算法的有效性和正确性。

基于均差滤波与高斯和的非线性非高斯系统滤波算法

针对一类非线性非高斯系统的滤波问题,在分析均差滤波算法和高斯和滤波算法的基础上,提出一种基于均差滤波的高斯和滤波算法,适于处理非线性非高斯系统的滤波问题.对于似然密度位于条件转移概率密度拖尾处的情况,与传统的粒子滤波算法相比,所提算法能提高滤波的精度和实时性.仿真实验验证了新算法的有效性.

基于目标跟踪的自适应广义高阶CKF算法

针对容积卡尔曼滤波在系统状态突变时滤波精度下降的问题,结合广义高阶容积卡尔曼滤波和强跟踪滤波算法,提出了一种自适应广义高阶容积卡尔曼滤波(AGHCKF)方法。采用广义高阶容积准则和矩阵对角化变换,以提高算法的滤波精度和稳定性。引入强跟踪滤波,利用渐消因子在线修正预测误差协方差阵,强迫残差序列正交,以增强算法应对系统状态突变等不确定因素的能力。将提出的AGHCKF算法应用于带有未知状态突变的机动目标跟踪问题并进行数值仿真,结果表明,AGHCKF在系统状态突变时能保证较高的滤波精度,具有较强的鲁棒性和系统自适应能力。

燃气表气阀配合面粗糙度及形貌特征研究

燃气表气阀配合面的粗糙度可以定量地评定燃气表气阀的密封性,并描述其形貌特征。该文搭建基于激光三角测距传感器、气浮平台和十字滑台的表面形貌测量装置,获得气阀配合面三维形貌的数据,并通过软件计算线性和回归三维快速高斯滤波的三维表面粗糙度参数。测试结果表明:区分气阀合格性时,回归滤波下参数可取Sa、Sq、Sz、Sku和S10z,阈值选为1.165μm、1.60μm、15.645μm、5.56μm和14.12μm;线性滤波下参数可取Sa、Sq,阈值选为1.59μm和2.02μm,回归滤波法优于线性滤波法。同时进一步分析不合格气阀表面形貌与三维表面粗糙度参数之间的关系,试验结果表明利用表面粗糙度测量结果可以判别气阀配合面的不同形貌特征。

自适应SICKF及在目标跟踪中的应用

针对容积卡尔曼滤波(CKF)估计精度在系统状态或参数突变时下降的问题,结合均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(SICKF)和强跟踪滤波(STF)思想,提出了一种自适应SICKF(ASICKF)方法。在SICKF获得高估计精度的同时引入STF条件,根据系统输出残差获得自适应渐消因子,将其引入系统输出协方差均方根阵和互协方差阵中对滤波增益进行实时修正,强迫系统输出残差序列始终正交,从而使SICKF算法具备强跟踪能力。为验证所提ASICKF算法性能,利用数值仿真将其应用于存在突变情况的目标跟踪问题中。仿真结果表明,ASICKF在系统状态突变时仍能保持较高的估计精度,算法稳定性和适应能力较好。

引入STF算法的自适应SICKF及其在目标跟踪中的应用

针对容积卡尔曼滤波在系统状态突变时滤波精度下降的问题,结合均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(SICKF)和强跟踪滤波(STF)算法,提出了一种自适应均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(ASICKF)方法。采用嵌入式容积准则和均方根滤波方法,以提高算法的滤波精度和稳定性。引入强跟踪滤波,利用渐消因子在线修正预测误差协方差阵,强迫残差序列正交,以增强算法应对系统状态突变等不确定因素的能力。为了解决状态突变未知的目标跟踪问题,采用自适应均方根嵌入式容积卡尔曼滤波算法进行数值仿真,仿真结果表明,ASICKF在系统状态突变时能保证较高的滤波精度,具有较强的鲁棒性和系统自适应能力。

基于强跟踪GHF的里程计辅助SINS动基座对准研究

为提高车载捷联惯导系统动基座初始对准精度,提出了一种强跟踪降维高斯-厄米特非线性动基座初始对准算法。里程计辅助捷联惯导粗对准后水平姿态误差角为小角度,里程计辅助捷联惯导动基座对准模型简化为大方位失准角非线性模型,采用降维高斯-厄米特滤波(GHF),以少数非线性状态积分点估计整个系统状态,减少计算量,应用强跟踪滤波,提高系统对突变的滤波状态的跟踪能力。实验表明,应用强跟踪降维高斯-厄米特滤波提高了动基座初始对准精度,减少了计算量,提高了滤波的稳定性。

基于矩阵对角化变换的高阶容积卡尔曼滤波

为了提高高阶容积卡尔曼滤波器(CKF)的滤波性能,提出一种基于矩阵对角化变换的高阶CKF算法.该算法基于高阶容积准则,利用矩阵对角化变换代替标准高阶CKF中的Cholesky分解,使得协方差矩阵分解后的平方根矩阵保留了原有的特征空间信息,状态统计量计算更加准确,从而提高了滤波精度;同时,矩阵对角化变换不要求协方差矩阵正定,增强了算法滤波稳定性.仿真结果表明,所提出的算法是可行而有效的,明显改善了标准高阶CKF的滤波效果.