基于改进Sage-Husa的GNSS/SINS组合导航系统自适应UKF算法

GNSS/SINS组合导航系统的无迹卡尔曼滤波器(UKF)是以准确的测量噪声统计特性为基础的,当测量噪声统计特性发生变化时,如不对其进行准确的估计,将会导致UKF的滤波性能下降甚至发散。为了解决上述问题,提出了一种基于改进Sage-Husa的GNSS/SINS组合导航系统自适应UKF算法(ISHUKF)。首先,建立了GNSS/SINS非线性组合导航系统的简化UKF模型;然后,在分析组合导航系统中常规Sage-Husa算法存在滤波发散原因的基础上,提出了一种改进的Sage-Husa算法以保证测量噪声估计方差的正定性;最后,进行了GNSS/SINS组合导航系统的仿真实验。实验结果表明,相对于变分贝叶斯算法,ISHUKF对测量噪声方差的估计精度与其大致相同,并且算法更加简单;相对于标准UKF算法,在整个仿真时段内可提高组合导航系统的位置精度、速度精度和姿态精度分别约33%、35%和72%,进而验证了算法的可行性及优越性,并为复杂环境下组合导航系统的滤波方法提供了一种简易的方法。

基于自适应变异粒子群算法的风光储微网调度

为克服传统粒子群算法在求解时容易形成局部最优,求解精度低的不足,提出了一种基于自适应变异粒子群优化的微电网调度求解方法。惯性权重采用自适应正态分布递减,随着迭代次数的增加更新粒子位置的移动策略,并且在算法后期引入变异环节。为验证算法的有效性,文章与其他算法进行收敛性能对比,并对两种典型天气情况下的微网运行成本模型仿真求解,得到最优调度。算例结果表明,改进算法能够对粒子全局最优搜索优化,效果优于其他算法,可合理调配分布式电源出力时段,具有良好的可行性。

基于指数加权平均的GNSS/SINS组合导航系统Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法

测量噪声异常会导致GNSS/SINS组合导航系统滤波精度下降,甚至滤波发散。为解决该问题,首先提出适用于组合导航系统的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波方法SHAKF;然后根据滤波新息协方差的理论估计值及实际估计值构建控制因子,提出测量噪声均方差突变起始时刻及结束时刻的检测方法,构建基于指数函数变化规律的遗忘因子,进而提出基于指数加权平均的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波方法EWASHAKF;最后将EWASHAKF应用于GNSS/SINS组合导航系统,并进行仿真实验。结果表明,相对于SHAKF,EWASHAKF能够准确地跟踪测量噪声均方差的各种变化,进而提高组合导航系统的滤波精度。

新型Sage-Husa自适应滤波算法的列车测速方法研究

测速准确性是列车行驶安全的重要参量。在列车的实际运行中,传感器受噪声干扰,会导致测速数据出现异常。针对该问题,本文提出了采用新型Sage-Husa自适应滤波方法来去除噪声影响,实现多传感器信息融合,并与传统的卡尔曼滤波算法进行了比较。结果表明,新型Sage-Husa自适应滤波方法更能保证测速测量的准确性。

简化的Sage-Husa自适应滤波算法在组合导航中的应用及仿真

讨论一种简化的Sage Husa自适应Kalman滤波算法 ,它可对系统的量测噪声和系统干扰进行实时估计 ,同时在工程中又比较易实现与调整 ,通过在组合导航舰船运动模型的仿真发现 。

维适应人工蜂群算法的研究

针对于基本人工蜂群算法对于改进维数以及改进维的选择没有充分利用历史搜索信息的问题提出一种维适应机制.由于不同优化问题适用的改进维数不同,而历史搜索信息中蕴含成功经验,构建改进维数成功历史档案并形成适应机制,使算法能够随着具体问题的优化过程适应到合适的改进维数,提高候选解搜索的成功率;在跟随蜂搜索阶段,保持一定比例随机选维的同时引入当前最优解信息对改进维的选择进行指导,在保证维选择适度随机性的同时更快适应到有潜能的维进行搜索,提升算法的收敛能力.采用CEC2014基准测试集与当前先进的5个改进的人工蜂群算法进行实验对比分析,结果及其统计检验表明,提出算法具有更好的求解精度、鲁棒性和收敛能力.

一种基于模型概率单调性变化的自适应IMM-UKF改进算法

针对现有交互式多模型(IMM)算法模型间切换迟滞和转换速率慢的缺点,提出一种基于模型概率单调性变化的自适应交互式多模型无迹卡尔曼滤波改进算法(mIMM-UKF)。该算法利用后验信息模型概率的单调性,对马尔可夫转移概率矩阵及模型估计概率进行二次修正,加快了匹配模型的切换速度及转换速率。仿真结果表明,与现有算法相比,该算法通过快速切换匹配模型,有效提高了水下目标跟踪精度。

基于改进自适应IMM算法的高速列车组合定位

针对列车高精度定位问题,该文提出基于改进自适应交互多模型(IMM)的高速列车高精度组合定位方法。首先,根据列车定位需求和各传感器特点,设计了卫星接收器、轮轴测速传感器、测速雷达以及单轴陀螺仪4种传感器的组合定位方案。然后,针对IMM融合滤波算法因先验信息不准导致固定参数设置不当的问题,引入Sage-Husa自适应滤波和转移概率矩阵(TPM)自适应更新集成为自适应IMM算法。针对多模型切换的滞后问题,利用子模型似然函数值能快速反映模型变化趋势的特点,将似然函数值设为判定标志,并引入判定窗对TPM矩阵元素进行修正,有效提升了模型的切换速度。最后,基于改进自适应IMM算法对4种传感器定位信息进行融合滤波,实现高速列车的高精度组合定位。仿真结果表明:改进后的算法相比其他自适应IMM算法提升定位精度1.6%~14.7%,并且能通过提高模型间切换速度来有效降低位置误差峰值,同时具备较好的抗噪性能。

基于Sage-Husa算法的自适应平方根CKF目标跟踪方法

在目标跟踪中,噪声的统计特性未知可能会引起滤波精度下降甚至发散,针对该问题,提出了一种新的自适应平方根容积卡尔曼滤波算法。所提方法在常规Sage-Husa算法的基础上采用容积规则,推导出了一种适用于非线性系统的自适应噪声统计估计器。仿真结果显示,相对于标准的平方根容积卡尔曼,所提方法在噪声统计特性未知或时变的情况下滤波精度有显著提高。

混沌自适应非洲秃鹫优化算法训练多层感知器

针对训练多层感知器(MLP)时,算法对初始值敏感、易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,对新型启发式算法非洲秃鹫优化算法提出改进算法IAVOA。在初始化种群时引入Logistic混沌映射,增加种群的多样性;对最优秃鹫和次优秃鹫增加自适应权重系数,自动调整这两类秃鹫对普通秃鹫的引导作用;IAVOA用于MLP的训练,采用均方误差的平均值作为适应度函数寻找MLP的连接权重和偏差的最佳组合。选取4个不同复杂度的分类数据集,比较IAVOA算法与现有启发式算法对MLP训练后,MLP对数据分类的性能,仿真结果表明,IAVOA算法训练的MLP在数据分类准确率、全局搜索能力、收敛速度和稳定性方面均具有良好的性能。

基于双旋迫击炮弹平台的改进型Sage-Husa自适应滤波滚转角测量算法

针对传统扩展卡尔曼滤波算法无法消除量测噪声、导致二维弹道修正引信滚转角测量误差偏大问题,利用轴向陀螺的实测转速作为系统噪声补偿,提出一种基于双旋迫击炮弹平台的改进型Sage-Husa自适应卡尔曼滤波滚转角测量算法。相对于传统扩展卡尔曼滤波方法,新算法显著降低了滚转角测量误差,提高了滤波器对于弹道升弧段和降弧段滚转角新息改变的自适应性;以高精度三轴转台作为硬件实验验证平台,该算法始终能够保持较高的测量精度和自适应性。研究结果表明:改进后的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波滚转角测量算法在仿真验证中的滚转角测量误差均值为0.26°、标准差为0.35°;硬件实验验证中的滚转角测量绝对误差不超过4.2°.

基于自适应宽度学习算法的城市污水处理污泥膨胀识别

针对污水处理过程的污泥膨胀难以精准识别的问题,提出了一种基于自适应宽度学习算法(adaptive broad learning algorithm,ABLA)的污泥膨胀识别方法。首先,结合城市污水处理过程的运行数据,采用主元分析法选取与污泥体积指数(sludge volume index,SVI)相关的特征变量;其次,建立了一种基于ABLA的污泥膨胀识别模型,利用自适应伪逆算法更新模型参数,提高了识别精度,并验证了模型的收敛性;最后,将所提模型应用于实际的污水处理过程中,利用污水处理厂的实际运行数据对其进行实验验证。实验结果表明,基于ABLA的污泥膨胀识别模型能够实现污泥膨胀的精准识别。

基于自适应网格多目标鲸鱼算法的火力分配问题研究

传统多目标优化算法在解决多于两个目标函数的火力分配问题时收敛效果不佳,多样性差,耗时过大。基于此,提出了一种自适应网格多目标鲸鱼优化算法(AG-MOWOA)来解决以震塌比例、弹药成本和自身剩余价值为目标函数的火力分配问题。该算法引入混沌映射和外部Pareto存档进化策略提高了种群的多样性,通过自适应网格选取最优个体的方法极大地减少了算法运行时间。仿真实验结果表明,该算法较其他算法收敛速度更快、收敛质量更高、解集分布更多样,能够有效解决火力分配问题。

Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法在SINS初始对准中的应用研究

Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法是解决系统模型发生变化的捷联惯导系统初始对准的一种有效工具,但对未知的系统噪声方差阵和观测噪声方差阵进行同时估计将会造成滤波发散.本文将在选择最佳遗忘因子的基础上,选取仅对观测噪声方差阵和均值进行估计的改造Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法进行捷联惯导系统的初始对准.计算机仿真试验结果表明:该方法在收敛速度和精度上都有很大改进.

求解非线性方程组的非单调自适应加速Levenberg-Marquardt算法

提出一种新的求解非线性方程组的非单调自适应加速Levenberg-Marquardt算法,该算法使用一种新的自适应函数更新Levenberg-Marquardt参数,这种Levenberg-Marquardt参数的更新方式可提高过于成功的迭代中模型与目标函数的一致性,从而加快算法的收敛速度.数值实验结果表明,该算法具有良好的数值计算性能.

自适应搜索距离的改进A*算法研究

为了更好解决全局路径规划中扩展搜索范围大、路径容易发生碰撞的问题,提出一种自适应搜索距离的改进A*算法。首先,在路径扩展搜索时采用8个方向上自适应调整搜索距离机制代替原有固定搜索距离,以减少扩展搜索节点数量,减少搜索时间。然后,在障碍物周围容易发生碰撞的节点处,设置防碰距离函数,使规划路径与障碍物间具有适当安全距离。最后,在Robot Operating System(ROS)中,对自适应搜索距离的改进A*算法进行仿真并进行了实验室环境验证。结果表明:在静态结构化场景下实行全局路径规划,对照传统A*算法,所提算法可以显著提高搜索效率、减少碰撞概率。

基于空域自适应单脉冲的抗干扰雷达多目标参数估计算法

基于空时级联单脉冲的多目标参数高效估计算法(M-STCMP)是一种高效的雷达多目标参数估计算法,但在干扰环境下其参数估计性能将严重下降。文中提出了基于空域自适应单脉冲的抗干扰多目标参数估计(AM-STCMP)算法。首先,将空域自适应单脉冲技术引入M-STCMP算法,自适应形成和差波束抑制干扰信号,提高各目标的信干噪比,并迭代修正自适应和差波束的鉴角曲线;其次,采用空时级联单脉冲技术估计各目标的距离-速度两维参数;最后,采用Relax算法高精度迭代估计各目标的角度-速度-距离三维参数。理论分析和仿真结果验证了AM-STCMP算法的有效性,其参数估计性能接近无干扰情形。

基于偏好和虚拟适应度的两阶段依赖任务卸载算法

针对云边端协同环境中依赖任务卸载时效率低以及任务卸载失败的问题,提出一种基于偏好和虚拟适应度的两阶段依赖任务卸载算法.第一阶段,根据提出的二维卸载偏好因子对依赖任务的部分子任务进行直接卸载决策,从而有效缩小遗传算法初始种群的规模.第二阶段,提出基于虚拟适应度的启发式交叉方法,并对基于参考点的快速非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅢ, NSGA-Ⅲ)的交叉算子进行改进,保留了种群多样性并提升了算法收敛速度,最后使用改进的算法对所有依赖任务的子任务进行最优卸载决策集的搜索.实验结果表明,与其他算法相比,该算法在任务完成时间、任务能耗和边缘云集群成本方面平均优化了10.2%~18.3%,并且将任务失败率平均降低了10.7%~25.6%.

自适应组合滤波算法在3D假肢模型中的应用

针对经典统计滤波算法无法自适应选取参数以及传统双边滤波算法难以兼顾保特征和光顺性的问题,提出一种自适应组合滤波算法。首先引入基于局部点云体积的自适应标准差倍数以灵活滤除假肢点云大尺度噪声;在滤除大尺度噪声的基础上,引入一种新的协方差矩阵加权方式,提高估计点云法向的准确性,并通过法向夹角变化程度的均值对特征权重因子进行改进,增强双边滤波因子的保特征性,旨在光顺三维假肢模型小尺度噪声。与单独使用统计滤波、双边滤波相比,所提算法在3个假肢模型的最大误差E_(max)至少降低了5%;平均误差E_(ave)至少降低了6.9%。仿真结果表明,该改进算法在有效剔除假肢模型大尺度噪声的同时又避免了过光顺和去噪不彻底,可以较好地保持模型中的几何特征。

GNSS/SINS组合导航的改进Sage-Husa自适应滤波算法

针对组合导航系统中标准Sage-Husa自适应滤波算法存在滤波发散的问题,提出一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法。首先,对组合导航系统的线性卡尔曼滤波算法采用补偿反馈校正算法获得最优估计,并对滤波器新息向量进行简化;然后,提出一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法,该算法具有实现简单并且可以避免状态估计发散的特点;最后,进行基于该算法的GNSS/SINS组合导航实验。结果表明,该算法可以对量测噪声突变方差和缓变方差进行准确跟踪,并且量测噪声方差估计精度与变分贝叶斯滤波方法相当;当量测噪声方差变化时,相对于标准KF算法,该算法可分别提高约20%和21%的位置精度和速度精度,能有效降低未知量测噪声统计特性对组合导航系统滤波精度的影响。