基于Kalman滤波技术的捷联惯导系统水平阻尼算法

立足现代控制理论,探索一种应用Kalman滤波技术估计出系统状态,通过反馈校正实现惯导系统水平阻尼的方法。当外速度存在常值误差时,惯导系统水平姿态误差和加表零偏的耦合量A/g经Kalman滤波,能够被快速准确地估计出来,在最优时刻反馈此估计量对系统进行校正,可以对舒勒振荡进行阻尼,实现传统水平阻尼网络的作用。仿真试验表明,与传统阻尼网络相比,Kalman滤波阻尼不仅能够有效地消除舒勒周期振荡误差,而且在导航状态切换过程中能有效抑制超调的产生,改善系统的性能。

基于自适应抗野值Kalman滤波技术的卫星导航接收机授时方法

在高动态与强干扰条件下,卫星导航接收机码跟踪环路与载波跟踪环路会出现异常抖动进而影响卫星导航接收机的授时精度,针对这一问题提出了一种新的基于抗野值Kalman滤波技术的卫星导航接收机授时方法。该方法可以有效消除码环与载波环的异常抖动对解算出的卫星钟差的影响,并且对连续出现的野值也有很好的剔除效果。同时该授时方法还可以有效地对卫星导航接收机的晶振频率误差进行估计,进而对1PPS(pulse per second)信号发生器的频率控制字进行调整,提高系统的授时精度。经过实验验证,该授时方法可以有效提高卫星导航接收机的授时精度以及授时系统的鲁棒性。

Kalman滤波技术在海表温度预测中的应用

以EOF分解方法为基础,把AR模型和Kalman滤波方法相结合,建立了海表温度的预报模型。首先对历史时间序列资料进行EOF分解,在此基础上,利用时间权重系数建立AR(2)模型,并对此模型参数进行了改进,作为Kalman滤波的状态方程。然后用Kalman滤波方法对时间权重系数进行了滤波预测,并引入集合预报的思想对SST预测结果进行了重构,并与实况资料进行了相关性分析。以太平洋、印度洋、大西洋三大洋的热带海域为个例进行了预测试验。试验结果表明,预测效果较好,相关系数平均达到了98%以上,而残差方差在0.5以内。

KALMAN滤波技术在北斗无源动态定位中的应用研究

由于北斗定位卫星数量的限制,接收机在动态定位精度上会出现较大的误差。针对这一问题,提出采用描述载体运动的"CA"统计模型,建立了一种新的北斗无源动态定位Kalman滤波模型。针对可能导致滤波发散的"野值",采用了残差x2检验法来剔除。通过跑车实验,验证了文中模型能很好地改善定位的精度及动态性能。

基于Kalman滤波技术的纤维增强复合材料界面断裂参数确定方法

将信号控制领域的Kalman滤波技术运用于确定复合材料的界面参数,得到一种高效精确的材料参数确定方法—Kalman滤波反演法;以确定单纤维增强复合材料顶出试验中界面参数为研究目标,结合有限元分析,将Kal-man滤波技术应用到复合材料界面参数反演中,并且引入不同的测量噪声进行计算。反演的结果:一方面获得了SiC(SCS-6)/Ti复合材料的界面参数;另一方面证明了Kalman滤波反演方法的可行性、收敛性和精确性,同时说明该反演计算方法具有消除测量噪音的能力。

基于信息融合和扩维Kalman滤波技术的系统误差估计算法研究

针对采用复合制导体制的面空导弹武器系统,目标支路和导弹支路分开后,引起中末制导交班误差增大,必须进行相对系统误差补偿,探讨了相对系统误差的估计技术。基于信息融合和扩维Kalman滤波技术,建立了估计模型和算法,通过2种不同情景的仿真,验证了模型和算法的正确有效性。

基于Kalman滤波技术的超高频变换器稳态特性分析

超高频(very high frequency,VHF)变换器具有体积小、功率密度高的特点,在航空航天、光伏发电等领域中具有广阔前景;但由于变换器选用的储能元件数值很小,寄生参数对变换器稳定工作产生较大影响,因此超高频变换器对主电路设计提出了更高的要求。为此,在建立变换器的数学模型时应考虑寄生参数可能带来的未知偏差,使变换器在受到干扰参数变化的情况下仍能保持较好的稳态特性。将对含有寄生参数的VHF Boost谐振变换器主电路进行模态分析,随后利用Kalman滤波技术对电路进行数值建模,最后对变换器进行稳态特性分析,从而验证Kalman滤波技术在该领域中的适用性,为超高频变换器数学建模与动力学特性研究提供思路。

Kalman滤波技术在钢管焊缝划分中的应用

为提高钢管焊缝自动识别系统的性能，提出了焊缝区的划分方案，并利用二级离散非递推Ｋａｌｍａｎ滤波算法，寻找焊缝的初始点．该方法具有计算量较小，准确性高等特点，使焊缝准确定位成为可能．

在组合导航系统中Kalman滤波技术的应用

在导航系统中引入Kalman滤波技术,主要是为了减小导航定时的参数误差并提高系统的定位精度,以INS/GPS组合导航系统为背景,设计位置速度组合模式的卡尔曼滤波器,并对组合导航系统进行仿真研究,结果表明组合导航系统在导航精度和稳定性方面较单一的导航系统都有提高。

基于扩展Kalman滤波技术汽车状态参数的软测量

提出利用扩展Kalman滤波理论对车辆质心侧偏角与横摆角速度状态变量进行间接测量的新方法。研究了卡尔曼滤波理论及其算法的具体流程,建立了基于GIM轮胎模型的整车2自由度动力学观测器模型。与高精度的整车动力学模型仿真对比,结果表明:借助车辆易测量的纵向、横向加速度等信息,结合扩展Kalman滤波技术,对车辆控制系统所需的状态变量进行实时估计,是一种精度高、成本低的有效方法,对于汽车主动安全控制系统在中低档车辆上的推广使用有重要的意义。

基于Kalman滤波技术的电离层电子密度反演研究

利用Kalman滤波技术,实现了基于6个卫星接收站所获取三频信标数据的电离层电子密度反演,并对影响反演效果的因素进行了分析.结果表明:初始值、水平相关度以及垂直相关度等因素都会对电离层电子密度反演效果产生重要影响,其中水平相关设为14°、垂直相关设为200km时反演效果较好.

利用匹配滤波的调频连续波激光测距技术研究

基于差频解算的调频连续波激光测距技术存在测量距离短、易受噪声干扰、受非线性调频影响大的问题。为了在相同机制条件下解决此问题,提出了基于匹配滤波的调频连续波激光测距方法,改进相干探测光路,加入信号反转单元和信号共轭单元,将混频器换成卷积器,同时满足系统响应与发射波形匹配,并进行了相关仿真实验。结果表明,相比差频解算方法,匹配滤波方法可实现两倍于差频解算方法的测距范围,信噪比提高了9.5 dB,在非线性调频误差为19.8 MHz、198 MHz和396 MHz条件下均能得到较高分辨率的距离谱,表现出较好的抵抗非线性调频的能力。此研究可为该领域的科研工作者提供技术指导和新的思路。

智能电网背景下动态滤波补偿技术的创新与应用

随着能源转型和信息技术的迅猛发展,智能电网成为现代电力系统的重要组成部分。在此背景下,动态滤波补偿技术作为一种有效的电力质量改善手段,得到了广泛应用。其通过实时监测电网中的电力质量状况,并利用先进的滤波和补偿方法,有效地降低了电力系统中的谐波干扰和无功功率波动,改善了电力质量。本文旨在探讨动态滤波补偿技术在智能电网中的创新与应用,分析其技术进展及面临的挑战,并对未来发展方向进行展望。

干式高频电源滤波电路故障检测与维修技术研究

在现代电子设备中,干式高频电源滤波电路作为关键组件,承担着滤除电源中的高频噪声和干扰、提供稳定直流电源的重要任务。然而,由于工作环境复杂多变、元件老化等原因,滤波电路难免会出现各种故障,进而影响整个系统的性能和稳定性。因此,开展干式高频电源滤波电路的故障检测与维修技术研究,对于提高电子设备的可靠性和延长使用寿命具有重要意义。本文旨在探讨滤波电路的常见故障类型、检测方法及维修策略,为相关领域的技术人员提供理论参考和实践指导。

基于集合Kalman滤波的中长期径流预报

为降低中长期径流预报的不确定性,增加水电站水库的发电效益,针对现有方法侧重于提高单一预报模型确定性预报结果的准确性以降低径流预报不确定性的问题,提出一种基于集合Kalman滤波的入库径流确定性预报方法。以旬为预见期的锦西水库实例验证结果表明:相比传统的单一预报模型和传统的信息融合预报模型,基于集合Kalman滤波的中长期径流预报可使RMSE降低4.78 m^(3)/s,合格率可提高0.56%,且更有效地降低了汛期预报的不确定性,得到了更加准确、可靠的确定性径流预报结果,可为开展流域梯级水电站优化调度提供技术支持。

基于Kalman滤波算法的姿态传感器信号融合技术研究

针对应用三轴陀螺仪和三轴加速度传感器的四旋翼飞行器姿态角测量问题,提出了基于Kalman滤波算法的姿态传感器信号融合方法。该方法将陀螺仪输出的角速度误差作为时变误差处理,认为陀螺仪输出的角速度误差与其所测角速度及上一时刻的角速度输出误差相关,并据此建立陀螺仪测量线性方程,在此基础上,应用Kalman滤波算法,以加速度计输出的姿态角对陀螺仪测量的姿态角进行修正,从而达到姿态角准确测量的目的。实验结果表明:应用Kalman滤波算法对加速度传感器和陀螺仪信号融合后可有效消除姿态角测量累积误差并显著改善姿态角测量的动态特性。

基于Kalman滤波数据融合技术的滑坡变形分析与预测

位移作为地下水位、雨量、地声等影响因素综合作用的结果,是滑坡体滑动的直接表现。本文提出了Kalman滤波数据融合技术,建立了基于位移参数的Kalman滤波数据融合预测模型,利用Kalman滤波方法对多个位移监测数据进行滤波融合处理,对滑坡体的稳定状态和变化趋势做出更准确的预测。并将该技术应用于京港澳高速公路某滑坡体的变形分析与预测,对该滑坡体的四个位移传感器数据进行了Kalman滤波分析,结果表明,融合后的位移量估计精度更高,融合后的滤波数据更能准确地反映滑坡体的整体变形趋势,为滑坡后期施工及处治提供依据。

航空重力数据Kalman滤波平滑技术应用研究

提出一种用于航空重力数据低通滤波处理的卡尔曼(Kalman)滤波模型,采用该模型,利用Kalman最优线性平滑技术,对GT-1A航空重力勘查系统的测量数据进行了滤波试验研究,结果表明,上述模型是可行的,获得与GT-1A系统滤波结果几乎同样满意的滤波效果,二者滤波结果差值的标准偏差可达±0.2mGal.

基于Kalman滤波的稳像技术研究

提出一种适用于视频侦察的实时电子稳像方法。采用特征点匹配法估计帧间全局运动参数,在建立参数运动模型的基础上,通过Kalman滤波确定各帧修正矢量。实验结果说明该方法可以较好地去除高频抖动,保留摄像机的主动运动,实现实时稳像。