基于正规变换的转换测量Kalman滤波算法

对于极坐标观测下的目标跟踪问题 ,基于转换测量Kalman滤波器 (CMKF) ,应用正规变换方法对其进行解耦 ,经过理论推导 ,得到了变换的解析表达式。

解耦的转换测量Kalman滤波算法

对于极坐标观测下的目标跟踪问题 ,基于转换测量Kalman滤波器 (CMKF) ,应用正规变换 ,得到了解耦的CMKF算法 ,同时研究了CMKF和解耦CMKF算法的初值估计问题 .仿真结果表明了解耦CMKF算法及其初值估计的有效性 .

应用Kalman滤波器提高机抖激光陀螺姿态测量系统瞬时精度的方法

机械抖动激光陀螺输出的原始数据不仅包含了外界的惯性输入的角速率信息,还包含了抖动信号的角速率信息,通常使用线性相位FIR滤波器去除机械抖动信号,信号经滤波后其所有频率成分都将产生一定时间的延迟,这将对由机抖陀螺组成的高精度实时姿态测量系统造成影响。本文提出了一种基于姿态角运动跟踪预测模型和Kalm an预测的姿态测量滤波延迟补偿方法。实验结果表明,本方法能有效估计并预测运动载体的姿态运动,补偿由于FIR滤波器时间延迟带来的不利影响,提高姿态测量系统的实时性和瞬时精度。

视线坐标系下的解耦无偏转换测量Kalman滤波算法

由于无偏转换测量Kalman滤波算法(unbiased converted measurement Kalman filter,UCKMF)的转换测量噪声协方差矩阵是非对角矩阵,所以无法直接给出该算法的解耦算法。针对此问题通过从参考坐标系(reference coordinate system,RCS)到视线坐标系(line-of-sight coordinate system,LCS)的坐标变换,在视线坐标系下得到了对角形式的转换测量噪声协方差矩阵,实现了转换测量噪声在三个坐标方向上的去相关化,并进一步在三维空间中推导了解耦的UCMKF滤波算法。在算法中,采用递推公式对参考坐标系与视线坐标系的坐标变换矩阵进行估计,并通过一个补偿矩阵提高了估值精度。仿真结果表明,对于匀速运动的目标,解耦UCMKF算法与耦合UCMKF算法的跟踪性能非常接近,但计算量大大降低,因此比较适合在多目标跟踪中应用。

均方意义下的最优无偏转换测量Kalman滤波

转换测量Kalman滤波(CMKF)在雷达跟踪领域得到了广泛的应用。然而,当目标位置的互距离测量误差比较大时,CMKF的性能将急剧下降。本文在均方意义下给出了一种新的无偏CMKF。这种滤波器的关键是在均方意义下推导无偏转换测量误差协方差阵的最佳估计。对于匀速运动目标,仿真结果表明本文方法可以得到好的滤波性能,而当方位测量误差比较大时,滤波性能的改善就更加明显。此外,对机动目标的情形亦进行了讨论。

基于扩展Kalman滤波器测量氮爆式液压锤的性能

考虑到在缸体内运动的活塞,难以用传感器直接测量其运动状态:速度、加速度以及摩擦力、未知阻力。根据系统理论的方法,以活塞的位置、速度、加速度作为状态矢量,在采样间隔内,将活塞运动视为匀加速度运动,建立具有未知输入的活塞运动状态方程。将未知阻力视为有色噪声,并作为系统未知输入,设计扩展状态的Kalman滤波结构。依据气体的变化规律,得到活塞在采样各时刻的位置坐标。以最小方均误差作为测量准则,研究有色噪声输入线性系统的Kalman递推状态估计算法。算法自适应跟踪未知输入的变化,估算活塞冲程、回程的速度和未知的阻力,从而测量氮爆式液压冲击锤的冲击能量。测量结果表明,该方法具有较高的测量精度,与理论设计基本一致。

多普勒雷达测量数据的Kalman滤波器设计

研究把多普勒雷达测量数据引入Kalman滤波的新方法.根据测量噪声协方差矩阵的分解导出一种理想的线性测量方程的等价形式,在方向余弦估计和误差补偿的基础上,给出可实现的测量方程及其对应的序贯处理的滤波方程.这种序贯处理结构有助于方向余弦继承位置测量更新带来的性能改善,从而减小其估计误差.蒙特卡罗仿真表明,这种序贯滤波算法,不但可以提高状态估计精度,而且其性能优于传统的推广Kalman滤波.

三维解耦转换测量Kalman滤波算法

基于去偏转换测量Kalman滤波(CMKF),利用对角化和单位化方法求解正交变换,设计了实用的三维空间解耦降维算法。算法复杂度分析和仿真试验结果表明了算法的有效性。

基于交会雷达测量的相对导航滤波器

以两飞行器自主交会、绕飞与最终逼近为背景 ,研究基于交会雷达的自主相对导航方法。基于间接测量量设计了扩展Kalman滤波器 ,并设计了具有自调整功能的测量误差协方差矩阵R。

转换测量值卡尔曼滤波的激光目标跟踪

为了解决在实际的目标跟踪系统中测量方程与运动方程的非线性问题 ,在传统的卡尔曼滤波的基础上提出了转换测量值的卡尔曼滤波器 ,并以此为基础在三维空间对其进行了推导 ,最后结合激光器的特点把它应用于激光跟踪目标的仿真 .与扩展卡尔曼滤波相比较 ,应用转换测量值卡尔曼滤波器进行仿真的精度要明显高于应用扩展卡尔曼滤波器所得到的结果 .

基于Kalman滤波器和遗传算法的参数估计方法

提出了一种基于Kalman滤波器和遗传算法的系统参数估计方法,可以对带测量噪声和过程噪声的线性系统中的未知参数进行有效估计。理论分析和数据仿真表明,此方法能较好地处理已知数据中的噪声,并且能应用于系统未知参数存在较复杂关联的情况。

测量噪声下的高超声速飞行器组合观测鲁棒控制

针对高超声速飞行器大包络飞行时,风场等外部干扰和测量噪声导致控制系统性能变差甚至失稳的问题,提出了一种基于状态观测的高超声速飞行器鲁棒控制策略。考虑噪声和外部干扰影响下系统状态受扰的问题,设计了扩张状态观测器(ESO)和自适应Kalman滤波器(AKF)的特殊组合,在统计特性未知的噪声和外部干扰影响下准确估计系统状态。其中,自适应Kalman滤波器用于滤除噪声,为扩张状态观测器提供不受噪声影响的状态估计,扩张状态观测器连续为自适应Kalman滤波器提供外部干扰估计。基于系统状态估计设计线性高斯二次型控制器,实现高超声速飞行器精确轨迹跟踪。最后,通过仿真验证了该方法在测量噪声及风干扰影响下的鲁棒跟踪能力。

船舶动力定位系统非线性Kalman滤波器的设计

针对船舶动力定位系统的非线性数学模型,设计了一个非线性Kalman滤波器,实现在线对非线性系统的状态量进行最优估计。为保证滤波器的稳定性和精确性,讨论了测量粗差在非线性滤波器中如何校正。然后,对所设计的非线性滤波器进行仿真分析,仿真结果表明该非线性Kalman滤波器具有良好的状态估计和滤波性能,且船舶运动状态估计值收敛于实际值,验证了所设计滤波器应用在船舶动力定位系统的有效性。

EKF和互补滤波器在飞行姿态确定中的应用

设计了一种旋翼飞行姿态参考系统,采用基于加速度计和陀螺仪的惯性测量组合(IMU)测量飞行姿态数据。采集实测数据并运用Allan方差分析法分析其噪声特性,建立传感器模型;针对旋翼飞行器分别应用经典扩展Kalman滤波(EKF)算法和互补滤波算法进行姿态解算。在详细阐述2种算法的原理与实现的基础上,进行飞行器平台实验验证。研究结果表明2种算法均有效,且互补滤波器相对经典Kal-man滤波器更为简单、有效。

均方意义下三维雷达无偏转换测量误差协方差阵的推导

在以前的研究中,无偏转测量误差协方差阵是基于当前测量值得到的.为了能利用所有历史数据以得到更精确的转换测量误差协方差阵估计,文中在均方意义下,推导了三维雷达的最优无偏转换测量误差协方差阵.

分布式航迹融合中约束方差滤波的容许基线测量误差

为解决分布式航迹融合系统中基线测量设备的选取问题,研究了给定方差约束下的容许基线测量误差。基于稳态Kalman滤波器理论,给出了稳态估计误差协方差的收敛条件。采用线性矩阵不等式(LMI)提出了1种满足预期要求的稳态Kalman滤波器设计方法。在满足系统设计精度的前提下,设计人员可以选择更廉价的低精度基线测量设备。仿真算例说明了算法的有效性。

德州仪器针对高精度测量应用推出高速低功耗的16位AD转换器

日前，德州仪器(TI)宣布推出两款来自其Burr—Brown产品线的高精度的高速模数转换器(ADC)，从而进一步扩展了业界最高性能△-∑数据转换器的产品阵容。ADSl60l与ADS1602针对线性度较高的高速操作进行了优化，是高精度测量应用的理想选择，如科学仪器、自动测试设备、数据采集、医学成像及震荡分析等应用。该款ADS1602调制器能够工作在时钟频率为40MHz时输入信号进行采样，而数字滤波器则将调制器输出降低至十六分之一，

VXI Technology公司低通滤波器SCP模块

VXI Technology公司推出VT1522A低通滤波器信号调理插件（SCP）模块，该模块拥有八个独立的可完成100Hz低通滤波器操作的通道，可与VT1413C、VT1415A和VT1419A系列扫描模数转换器配合使用。据公司称，该产品目前适用于飞机和汽车发动机测试行业，因为它们的性能信息通常就是在这些频率上进行测量的。该器件可与一系列互补的SCP模块结合使用，为各种换能器输入提供适当的信号调理，包括热电偶、热敏电阻器、RTD、阻力和张力等。据称器件采用了开路换能器检测和内置自校准来确保测量数据的可靠性和精度。

基于SIMS／GPS的汽车运动状态组合测量系统

建立了汽车基本坐标系并推导捷联惯性位置姿态测量基本算法,从工程易实现角度给出了中低精度SIMS和载波相位模式差分GPS在位置/速度/航向角间接反馈松散组合模式下的误差状态方程和量测方程,基于改进自适应Kalman滤波器对测量模型进行了仿真,并对组建系统进行了实车试验验证。分析表明,仿真结果和实车试验结果一致性好,测量模型满足实际汽车主动安全性试验要求。

微小型航姿测量系统设计及误差补偿

航姿测量系统在通用航空、无人机、智能机器人等领域有着广泛的应用。设计了一种基于MEMS(micro electronic mechanical system)陀螺、加速度计、磁场计的微小型航姿测量系统,利用磁场强度和加速度计信息作为观测量,提出了基于Kalman滤波器及专家系统的航姿估计算法,该算法可根据加速度及磁场信息调整滤波器的量测噪声矩阵,使系统同时满足静态及动态的使用要求。分析了影响航姿精度的主要误差及相应的误差补偿方法,包括器件零偏、刻度系数误差、温度漂移及磁场干扰等。将系统输出与高精度惯导系统对比,该系统在静态下的姿态测量精度优于0.2°,动态条件下优于0.6°,满足设计要求。