观测域求积分卡尔曼滤波的机载无源定位算法

针对机载无源定位系统中存在滤波稳定性差、收敛速度慢、定位精度差等问题,提出一种观测域平方根求积分卡尔曼滤波算法.新算法兼顾了观测域滤波和平方根求积分卡尔曼滤波的优点,将状态矢量中的各个分量自动解耦,分离了可观测项和不可观测项;通过采用Gaussian-Hermit积分规则提高了非线性变换后随机变量参数的估计精度,有效地降低了状态域与观测域之间转换时存在的高阶误差;使用误差协方差阵的平方根代替协方差阵参与递推滤波,在保证数值稳定性的同时提高了算法的运行效率.计算机仿真表明:新算法提高了滤波稳定性、收敛速度和定位精度.

基于观测域平方根UKF的机载无源定位算法

针对机载无源定位存在滤波稳定性差、收敛速度慢、定位精度低等问题,提出一种观测域平方根UKF滤波算法,新算法充分利用了观测域滤波的自动解耦功能和平方根UKF良好的数值稳定性及非线性滤波能力,并通过最小偏度单形采样的UT变换减少了算法在状态域与观测域之间转换时存在的舍入误差,同时也提高了算法的运行效率。仿真结果表明新算法提高了滤波稳定性、收敛速度和定位精度。

一种位域比例观测器及其在火电机组过程控制中的应用

随着新型绿色能源装机容量的快速增长,电网亟需快速增加深度调峰、快速调频能力。现有火电机组是实现电网快速增加深度调峰、快速调频能力的主力军。工程最速控制器(engineering fastest controller,EFC)奠定了现有火电机组实现电网快速增加深度调峰、快速调频能力的良好基础,但在其应用过程中发现,重要过程参数大幅超标的风险始终无法避免。针对此,运用一位式控制技术发明一种位域比例观测器(position zone proportion observer,PZPO),并结合EFC应用,进一步提升EFC的综合控制性能,有效降低了重要过程参数大幅超标的风险。仿真实验验证了PZPO的应用效果,典型工程应用案例证明PZPO进一步提升了火电机组深度调峰、快速调频能力,有助于新型绿色能源的消纳和快速发展。

顾及相机可观测域的地理场景多相机视频浓缩

现有的视频浓缩方法无法有效表达视频对象在多相机地理场景中的全局运动情况。针对该问题,提出了顾及相机可观测域的地理场景多相机视频浓缩方法。首先基于视频空间化处理,进行地理场景中相机可观测域分析;其次通过多相机视频对象的数据组织,优选相机可观测组集合,获得虚拟视点;最终实现场景中多相机视频浓缩。实验结果表明,所提方法不仅能够表现视频对象在多个相机镜头中的全局运动情况,而且相比于虚拟场景中的单相机视频浓缩具有更高的时间压缩率。

基于域方法的饱和励磁控制器设计

同步发电机励磁系统受到物理结构的限制,励磁电压的输出含有饱和环节,其具有非线性特征。基于域方法,提出饱和励磁控制器的设计思路。首先,利用扩张状态观测器,对模型内部不确定性和外部扰动进行动态补偿,实现非线性系统的反馈线性化;然后,引入饱和指示器,将含饱和环节的线性化模型转化为多面体模型,并将饱和系统的二次稳定性条件用不等式表示出来;引入初始状态域,将初始状态域含于椭球吸引域内的几何关系表示为不等式;最后,为使系统在给定初始状态域、吸引域和线性矩阵不等式区域内满足二次稳定条件,将控制器设计问题转化为双线性矩阵不等式的求解问题。算例研究表明:设计的控制器是有效的,具有优良的控制性能。

匀速或匀加速运动目标的位置预测问题的分析

本文提出了一种计算匀速或匀加速运动目标的空间位置分析预测的新理论。这种分析预测新理论与传统理论在预测方法的区别是改变了传统的观测方程和优化法则，增加了模拟方程阶的识别技术。它与传统理论在实际应用上的差别是对作出结论所需要的数据量没有要求，提供的运动目标位置预测值是有直接误差估计的，可提供一组满足不同时间需求的预测计算方法等。

基于虚拟嵌入块和量化器原点抖动的YASS改进算法

为了提高YASS算法的隐写安全性,提出一种基于灵活次序的虚拟嵌入块和量化器原点随机抖动的YASS改进算法———VHD-YASS算法.为了增加嵌入位置的随机性,该改进算法在每个载体块内随机选取一个不规则区域,重新生成一个虚拟的8×8小块来取代传统YASS算法中规则的8×8嵌入块,用于消息的嵌入;然后,通过密钥控制量化索引调制(QIM)中奇/偶量化器的原点偏移,消除QIM量化步长较大时消息嵌入造成的DCT系数聚集效应.将文中改进算法与传统YASS算法和两种不同的改进YASS算法进行了对比实验,结果表明:在同一嵌入容量下,文中改进算法的检测概率最高为0.614,而传统YASS算法的检测概率最高为0.983.从抗隐写分析能力、可视性及算法复杂度方面综合分析可知,文中算法是一种有效的隐写算法.

一种加速度干扰下的稳定被动定位跟踪算法

在研究一种具有误差自动解耦的观测域滤波的目标跟踪算法和自适应渐消EKF算法的基础上,提出一种匀速运动模型下,基于观测域的自适应目标跟踪算法。使用实测GPS导航数据进行数字仿真,结果表明:观测域的自适应目标跟踪算法在加速度扰动下,稳定性优于观测域滤波算法。

基于一种改进滤波算法的双天线单站无源定位技术研究

研究移动单站利用双天线对固定辐射源进行无源定位的技术。首先介绍联合相位差变化率、多普勒频率变化率和角度信息测距原理,考虑到双天线测角精度较低,提出一种观测域平方根稀疏网格积分卡尔曼滤波器(MSSRSGQKF)。这种滤波算法收敛速度快、精度高,并通过稀疏网格取点降低了算法计算量。仿真对比了基于MSSRSGQKF的定位方法与扇形网格搜索定位方法及粒子滤波定位方法的性能,证明基于MSSRSGQKF的定位算法收敛速度更快,收敛精度更高,计算量较小,整体性能更优。