基于改进卡尔曼滤波的汽车路试制动性能检测方法

针对传统汽车路试制动性能检测方法的不足,提出了一种基于改进卡尔曼滤波的汽车路试制动性能检测方法。根据卡尔曼滤波理论,以单频载波相位单点GPS接收机输出的速度和方位角作为观测量,通过改进的卡尔曼滤波递推算法高频率、高精度地推算出汽车制动过程的平面运动坐标和速度,进而确定汽车制动距离和平均减速度MFDD,以检测汽车的制动性能。实车试验表明,该方法的制动距离测量精度可达0.2~0.3 m,速度精度小于0.1 m/s,输出频率可达100 Hz,具有成本低、输出频率高、精度高、环境适应力强的优点,克服了传统方法的不足。

密闭微环境突发污染源动态散发特性辨识

载人航天器、飞机、潜艇等密闭微环境,随着人员停留时间的延长,舱室空气污染问题已成为危害工作人员生命安全的主要因素.为了提高上述密闭环境主动应对突发污染的能力,建立一种新的浓度离散随机模型,提出采用敏感性分析算法实现污染源定位及强度估计,利用隐式与显式卡尔曼滤波相结合的方法同时完成污染源散发特性的动态辨识及舱室空气污染物的浓度预测;分析了不同位置处的传感器可辨识区域,给出最优传感器布置策略.仿真结果证实了敏感性分析算法及隐式与显式卡尔曼滤波相结合方法能够实现污染源散发特性的快速准确辨识.

基于线偏差测量的目标运动参数估计方法及仿真研究

建立了遥控制导系统目标运动方程和观测方程,为估计目标运动参数,如目标距离,目标运动速度,目标机动方向等,设计了推广卡尔曼滤波器及针对非线性观测模型和线性动态模型的自适应推广卡尔曼滤波器。进行了数学仿真,结果表明在制导系统中的目标运动参数估计方面,自适应推广卡尔曼滤波器的性能优于推广卡尔曼滤波器。