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。

Kalman滤波在自动化监测数据噪声处理上的应用研究

对Kalman滤波在静力水准和固定式测斜仪原始数据降噪处理中的应用进行研究。结果表明,在缓慢变形条件下,Kalman滤波可以有效过滤原始数据中的噪声,提供试验结果,还原监测对象真实变形情况。但在突发变形情况下,Kal-man滤波反应滞后。因此,实际应用中应综合使用滤波前和滤波后的数据,以更准确地研判变形趋势和规律,为自动监测数据的噪声处理提供了新的思路和方法。通过Kalman滤波的应用,可以进一步提高监测数据的准确性和可靠性,为工程安全监测和地质灾害预警等领域提供支持。

基于Kalman滤波与应变信号的舰船轴系推力辨识研究

在线、实时、准确监测舰船螺旋桨推力对船-机-桨匹配设计、舰船快速性预报及推进轴系健康管理等具有重要意义。然而,受轴系振动及环境干扰等测量噪声影响,螺旋桨推力产生的微弱应变信号易被测量噪声淹没,导致难以准确测量推力。当前,一些常用的信号降噪方法,比如傅里叶变换、小波分析等均是基于纯数据降噪,未考虑测量数据中潜藏的力学机制。不同于这类降噪方法,Kalman滤波可同时考虑测量数据噪声及数据中的力学机制,对目标实现最小方差无偏估计,因而有更高的估计精度。因此,本文利用Kalman滤波结合应变测量信号提出一种螺旋桨推力高精度、在线辨识方法。以恒定转速、变转速及低频波动转速3种工况为例,研究了不同信噪比下本文方法的推力辨识精度与鲁棒性。研究表明,在信噪比仅为20 d B时,推力辨识最大相对误差仅为4.85%,因此本文方法在低信噪比下仍有很高的辨识精度与鲁棒性。同时,本文提出方法属于时域辨识方法,在转速突变、螺旋桨缠绕渔网等突发工况时亦能实时跟踪推力变化,因此可用于螺旋桨推力及轴系状态的在线、实时监测。

基于自适应强跟踪Kalman滤波的GNSS跟踪环路设计

为提高GNSS接收机跟踪环路在复杂环境下的跟踪性能,提出一种基于自适应强跟踪Kalman滤波(ASTKF)的跟踪环路,在传统跟踪环路的基础上,以鉴相器输出为观测量进行自适应强跟踪Kalman滤波,滤波结果用于计算导航滤波器的观测量,同时将伪码频率和载波多普勒频率反馈到码NCO和载波NCO,在ASTKF中使用基于卡方分布的渐消因子计算方法,提升跟踪环路鲁棒性。半物理仿真实验表明,相比于基于Kalman滤波的跟踪环路和基于强跟踪Kalman滤波(STKF)的跟踪环路,所提出方法在水平方向上的位置误差和速度误差减小20%以上,有效提高了卫星导航接收机的定位性能。

改进扩展Kalman滤波的显微视觉压电驱动定位

在显微视觉领域,压电驱动定位技术因其在微观尺度的高精度特性和灵活性备受关注。然而,由于定位过程中涉及图像处理、传输和控制等方面的时延,导致图像雅可比矩阵的估计会出现较大误差。因此,本文提出了一种改进扩展Kalman滤波算法用来预测图像雅可比矩阵,大幅度降低时间延迟因素。首先,将辨识得到的Bouc-Wen模型与扩展Kalman滤波算法的状态观测方程相结合,使得状态观测方程更全面地考虑压电平台的迟滞非线性特性,有效地提高了对压电平台速度和位置的预测;其次,结合Bouc-Wen模型的扩展Kalman滤波算法在面对非线性问题时,采用的是泰勒级数,这将导致扩展Kalman滤波算法对高度非线性的函数无法提供良好的近似,从而导致在估计雅可比矩阵的时候引入较大的近似误差,故本文将采用神经网络对高度非线性函数进行近似,进而对图像雅可比矩阵进行估计。最后,通过搭建一个显微视觉的压电驱动实验平台,进行位置跟踪实验,仿真实验表明,输入信号分别为正弦信号和三角波信号时,改进扩展Kalman滤波算法跟踪误差均值分别为0.199μm和0.132μm,而扩展Kalman滤波算法的跟踪误差均值分别为0.692μm和0.513μm,结果验证了改进算法的优越性和可行性。

基于集合变换Kalman滤波的流场高效重构

湍流场的准确估计在航空航天领域具有重要意义,现有的获取手段在分辨率或者准确性方面是不足的。实验测量准确却往往测点数量有限,数值计算能获得全场数据,但精度却难以保障。数据同化方法融合了实验观测和数值模拟,是进行流场重构的有效工具。探索了基于集合变换Kalman滤波(ensemble transform Kalman filter,ETKF)的数据同化方法在空间流场重构方面的有效性,并讨论了不同迭代更新模式的重构精度和计算效率,即状态变量基于湍流模型更新的ETKF-M和基于流场数据更新的ETKF-D。以ONERA M6机翼作为数值算例,结合风洞实验翼型表面271测压孔的压力测量数据进行算法实验,结果表明ETKF方法的不同迭代模式均有效修正了湍流模型的预测,并且ETKF-D相对于ETKF-M提升了83%的计算效率。此外,选取两组不同位置的1/4实验测点进行同化实验,得到不同精度的结果,这表明重构的精度与同化测点的位置和数量密切相关。

基于离散Kalman滤波的计算机网络通信异常节点识别方法

传统异常节点识别方法存在效率较低、精准度较差的局限性,为解决以上问题,现提出基于离散Kalman滤波的计算机网络通信异常节点识别方法。首先,基于离散Kalman滤波构建通信节点测量信道模型,使系统的平方误差降至最小,从而为离散过程的优化设计提供递推算法,其次,提取计算机网络通信异常节点特征,将所有的异常进攻事件都分割成不同的数据集合,最后,实现计算机网络通信异常节点的定位并识别。实验结果证明:基于离散Kalman滤波的计算机网络通信异常节点识别方法识别准确率可达到99%以上,能够准确识别出异常节点,具有较高的识别精度。

基于Kalman滤波思想的接触线高度检测数据粗差修正算法

接触线高度平顺性是评价接触网设备动态运行质量的重要指标。针对接触线高度检测数据中的粗差,基于Kalman滤波思想提出相应的粗差辨识与修正算法。将接触线高度视作一个连续平稳系统,利用矩形窗函数定义系统状态值,实现检测数据的分段线性化;依据系统状态值的回归预测方法和状态差异的量化方案,构建粗差辨识与修正算法,并引入适用于锚段关节处双支接触线采集特征的回溯机制;基于大量实测数据,采用显著性检验等统计方法确定算法参数,并从回溯、修正、运用和实时性等方面,对算法有效性和可行性进行分析验证,结果表明:该算法能够完成各类接触线高度检测粗差的高速实时辨识与修正。

模糊自适应Kalman滤波算法在SINS/DR组合导航的应用

针对里程仪测量误差导致组合导航精度降低的问题,提出基于系统工作状态和滤波器新息状态相结合的模糊自适应算法。根据新息的变化确定模糊规则,修正里程仪输出增益,使新息始终保持在零均值附近,利用修正后的新息修正观测噪声方差,降低导航定位的偏差。仿真实验结果证明,该算法能够很好地提高组合导航定位的精度。

基于卡尔曼(Kalman)滤波算法的体育训练视频中的运动目标检测

体育训练视频中的运动目标检测往往存在目标快速移动、目标遮挡和场景变化等问题,导致运动目标检测的难度增大。为了解决这些问题,提出了基于卡尔曼(Kalman)滤波算法的体育训练视频中运动目标检测的方法。为了提升体育训练视频图像的质量,首先对体育训练视频的图像进行一系列预处理(包括灰度变换、轮廓对比增强和噪声抑制等);然后借助混合高斯模型(Gaussian mixture module,GMM)有效提取体育训练视频的前景信息;为了精准捕捉体育训练视频中的运动目标,运用三帧差分法设定Kalman滤波器的初始状态,利用高效检测算法准确获取每一帧图像中运动目标的观测位置;随后将初始状态和观测位置的数据输入Kalman滤波器;最后在Kalman滤波器中,结合上一帧的预估值和当前帧的监测值,对体育训练视频中运动目标的当前状态进行精确估算和优化,并对下一帧的状态进行预测,从而实现了对运动目标的持续跟踪与精准预测。实验结果表明,与基于特征融合的全卷积孪生网络(siamese full convolution,Siamfc)目标追踪算法和基于连续自适应均值漂移(continuously adapting mean shift,Camshift)的均值漂移(mean shift,Meanshift)改进算法相比,采用基于Kalman滤波算法的运动目标检测方法对运动目标的重叠精度(overlap precision,OP)和中心位置误差(center location error,CLE)进行检测,不仅能够有效检测到体育训练视频中的运动目标,还可表现出较高的准确性和实时性。

基于Kalman滤波的组合预测模型在建筑物变形监测中的应用

根据建筑物沉降监测数据的特点,结合Kalman滤波算法、BP神经网络模型以及AR自回归模型在数据降噪、数据预测中的优势,提出并构建了一种新的基于Kalman滤波的BP-AR沉降预测模型。该组合预测模型实现建筑物变形预测的主要步骤为:首先,通过Kalman滤波算法对原始观测数据进行降噪,消除随机噪声误差对观测数据的影响;其次,通过BP神经网络模型对降噪后序列进行建模与预测;最后使用AR模型对预测残差进行建模与预测。通过实际建筑物沉降监测数据对本文提出的组合预测模型进行验证,结果表明相较于BP神经网络模型与BP-AR模型,本文提出的组合预测模型的预测精度更高,有效降低了噪声影响,具有较高的优越性。

基于不同状态模型Kalman滤波的建筑物沉降预测研究

建筑物形变预测预报对减少生命财产损失具有重要意义,基于形变监测数据构建模型是形变预测分析的重要方法。本文利用Kalman滤波,基于不同状态模型构建预测算法,并分析验证不同模型的预测精度,以获取最优预测模型,提高预测精度。本文选取了长安大学地学科技大厦的各期形变监测数据,并结合Kalman滤波算法,分别采用随机游走、常速度、常加速度3种不同状态的估计模型,建立建筑物沉降预测算法,并对不同算法进行实验验证和对比分析。结果表明,基于常加速度状态预测模型的预测结果精度优于常速度状态预测模型和随机游走预测模型Kalman滤波的预测结果,其精度分别提高了15%和21%。

基于多尺度特征提取的Kalman滤波跟踪

针对波动性较大目标跟踪,传统Kalman滤波算法鲁棒性和实时性不足,提出一种基于多尺度特征提取的Kalman跟踪算法.前帧目标区域特征点匹配出后续帧目标区域特征点,并以后者特征点为中心,建立搜索区域,避免了遍历整幅后续帧图像,快速地为Kalman滤波方程状态后验值提供了稳定的观测信号和观测残差.实验证明,这种作为约束条件引入传统的Kalman滤波方程的多尺度特征提取技术,克服了传统Kalman滤波时间较长,易发散的缺陷,从而使其有着良好的收敛性.

基于Kalman滤波和纯追踪模型的农业机械导航控制

以KUBOTA SPU-68水田插秧机为试验平台,以RTK-DGPS为主要导航方式,辅以航向姿态参考系统AHRS500GA-227,研究提高农业机械导航控制精度的方法。在重点对GPS倾斜误差校正的基础上,设计了Kalman滤波器对定位数据进行平滑处理,同时实现磁航向传感器偏移误差的在线辨识与航向校正。采用纯追踪模型实现农业机械直线跟踪控制,基于ITAE优化准则,仿真研究了最佳前视距离的确定方法。试验结果表明:GPS倾斜误差校正和Kalman滤波后的导航参数可以更真实地反映插秧机水田实际运动状态;纯追踪模型可以用于插秧机田间作业直线导航,当行进速度0.6 m/s时,直线跟踪最大误差小于0.17 m,平均误差小于0.02 m。

基于Kalman滤波的断层扫描初步层析水汽湿折射率分布

给出了基于GPS信号湿延迟的层析格网模型的建立方法,对Kalman滤波层析水汽算法给出了详细的推导说明,采用给定的算法初步层析了香港区域水汽湿折射率分布。结果显示,基于Kalman滤波的层析算法可以较好地重构水汽的空间分布,较之附加约束条件的层析算法更加容易实现与计算。

基于SVM和Kalman滤波的公交车到站时间预测模型

提出一种基于支持向量机(SVM)和Kalman滤波的公交车辆到站时间预测模型。在该模型中,SVM基于历史数据,按照时间段、天气和路段3个输入特性,预测各路段车辆运行时间的基线;然后通过Kalman滤波利用最新的车辆运行信息,结合SVM输出的基线时间来动态预测车辆到达各时间点的实际时间;最后,应用大连市经济技术开发区7路公交线的数据对该模型进行了校验。实例验证结果表明:该模型具有较高的预测精度。

Kalman滤波工程应用问题分析及改进方法研究

Kalm an滤波方法是理论成熟和工程应用广泛的估计方法。但在工程实际中 ,因原始数据质量和各种初始条件的变化 ,Kalman滤波经常出现不收敛的现象 ,尽管理论上有许多克服滤波发散的机制 ,但工程应用效果并不明显。本文从数据残差入手 ,提出了改进增益矩阵的滤波方法。经仿真计算证明 ,该方法有效的解决了滤波发散问题 ,并极大的提高了估计精度。

基于Kalman滤波的MEMS陀螺仪滤波算法

针对MEMS陀螺仪精度不高、随机噪声复杂的问题,研究了某MEMS陀螺仪的随机漂移模型.应用时间序列分析方法,采用AR(1)模型对经过预处理的MEMS陀螺仪测量数据噪声进行建模,进而基于该AR模型并采用状态扩增法设计Kalman滤波器.速率试验和摇摆试验仿真结果表明,在静态和恒定角速率条件下,采用该算法滤波后的MEMS陀螺仪的误差均值和标准差都比滤波前有了明显的降低.针对摇摆基座下该算法随摆动幅度的增大效果变差的问题,从提高采样率和选择自适应Kalman滤波2个方面对算法进行改进.仿真结果表明,2种方法都能改善滤波效果,然而考虑到系统采样频率和CPU计算速度的限制,自适应滤波有更高的实用性.

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滤波农用车辆导航定位方法

因RTD-GPS定位精度不能满足农田导航作业的需要,研究了一种提高农用车辆自动导航定位精度的方法。建立天线补偿模型,对GPS天线晃动引起的误差进行了补偿;建立基于Kalman滤波模型,融合多传感器信息;使用自主开发的基于VRS的GPS接收机,作为RTD-GPS。将RTD-GPS、电子罗盘以及速度传感器获得信息进行Kalman滤波,其结果和高精度GPS数据进行了比较。实验证明,直线跟踪中,平均偏差由1.6019 m减小到0.597 m;曲线跟踪中,平均偏差由1.2085 m减小到0.4861 m。