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Kalman-Filtering红外焦平面非均匀性仿真研究
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作者 姜华 李庆辉 《电子科技》 2009年第3期7-9,共3页
非均匀性红外图像的仿真技术,在非均匀性校正技术的研究中起着十分重要的作用。针对红外探测器的响应参数符合高斯—马尔可夫(Gauss-Markov)过程,引入一个线性响应模型,建立了状态方程和观测方程,进而在一定的初始条件下,使用卡尔曼滤波... 非均匀性红外图像的仿真技术,在非均匀性校正技术的研究中起着十分重要的作用。针对红外探测器的响应参数符合高斯—马尔可夫(Gauss-Markov)过程,引入一个线性响应模型,建立了状态方程和观测方程,进而在一定的初始条件下,使用卡尔曼滤波(Kalman-Filtering)的方法,完成了红外图像的仿真计算。仿真的红外图像经过理论分析,效果很理想。 展开更多
关键词 非均匀性校正 红外焦平面阵列 卡尔曼滤波
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Kalman-Filtering-Based Frequency Control Strategy Considering Electrolytic Aluminum Load
2
作者 Yuqin Chen Shihai Yang +1 位作者 Yueping Kong Mingming Chen 《Energy Engineering》 EI 2022年第4期1517-1529,共13页
Traditional thermal power units are continuously replaced by renewable energies,of which fluctuations and intermittence impose pressure on the frequency stability of the power system.Electrolytic aluminum load(EAL)acc... Traditional thermal power units are continuously replaced by renewable energies,of which fluctuations and intermittence impose pressure on the frequency stability of the power system.Electrolytic aluminum load(EAL)accounts for large amount of the local electric loads in some areas.The participation of EAL in local frequency control has huge application prospects.However,the controller design of EAL is difficult due to the measurement noise of the system frequency and the nonlinear dynamics of the EAL’s electric power consumption.Focusing on this problem,this paper proposes a control strategy for EAL to participate in the frequency control.For the controller design of the EAL system,the system frequency response model is established and the EAL transfer function model is developed based on the equivalent circuit of EAL.For the problem of load-side frequency measurement error,the frequency estimation method based on Kalman-filtering is designed.To improve the performance of EAL in the frequency control,a fuzzy EAL controller is designed.The testing examples show that the designed Kalman-filter has good performance in de-noising the measured frequency,and the designed fuzzy controller has better performance in stabilizing system frequency than traditional methods. 展开更多
关键词 Electrolytic aluminum load kalman-filtering frequency control
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Wet Refractivity Tomography with an Improved Kalman-Filter Method 被引量:9
3
作者 曹云昌 陈永奇 李炳华 《Advances in Atmospheric Sciences》 SCIE CAS CSCD 2006年第5期693-699,共7页
An improved retrieval method, which uses the solution with a Gaussian constraint as the initial state variables for the Kalman Filtering (KF) method, was developed to retrieve the wet refractivity profiles from slan... An improved retrieval method, which uses the solution with a Gaussian constraint as the initial state variables for the Kalman Filtering (KF) method, was developed to retrieve the wet refractivity profiles from slant wet delays (SWD) extracted by the double-differenced (DD) GPS method. The accuracy of the GPS-derived SWDs is also tested in this study against the measurements of a water vapor radiometer (WVR) and a weather model. It is concluded that the GPS-derived SWDs have similar accuracy to those measured with WVR and are much higher in quality than those derived from the weather model used. The developed method is used to retrieve the 3D wet refractivity distribution in the Hong Kong region. The retrieved profiles agree well with the radiosonde observations, with a difference of about 4 mm km^- 1 in the low levels. The accurate profiles obtained with this method are applicable in a number of meteorological applications. 展开更多
关键词 wet refractivity TOMOGRAPHY GPS kalman filter
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Research on Kalman-filter based multisensor data fusion 被引量:11
4
作者 Chen Yukun Si Xicai Li Zhigang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2007年第3期497-502,共6页
Multisensor data fusion has played a significant role in diverse areas ranging from local robot guidance to global military theatre defense etc. Various multisensor data fusion methods have been extensively investigat... Multisensor data fusion has played a significant role in diverse areas ranging from local robot guidance to global military theatre defense etc. Various multisensor data fusion methods have been extensively investigated by researchers, of which Klaman filtering is one of the most important. Kalman filtering is the best-known recursive least mean-square algorithm to optimally estimate the unknown states of a dynamic system, which has found widespread application in many areas. The scope of the work is restricted to investigate the various data fusion and track fusion techniques based on the Kalman Filter methods, then a new method of state fusion is proposed. Finally the simulation results demonstrate the effectiveness of the introduced method. 展开更多
关键词 MULTISENSOR data fusion Kalman filter.
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基于LIO-SAM建图和激光视觉融合定位的温室自主行走系统 被引量:2
5
作者 孙国祥 黄银锋 +2 位作者 汪小旵 袁云鹏 陈光宇 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期227-239,共13页
为解决传统导航方案在温室内无法应对光照变化大、作物行间距窄、接收GPS信号差等问题,该研究提出了基于即时定位与地图构建技术的激光视觉融合式自主导航算法。该系统利用三维激光雷达VLP-16(Velodyne LiDAR,VLP-16)和惯性测量单元获... 为解决传统导航方案在温室内无法应对光照变化大、作物行间距窄、接收GPS信号差等问题,该研究提出了基于即时定位与地图构建技术的激光视觉融合式自主导航算法。该系统利用三维激光雷达VLP-16(Velodyne LiDAR,VLP-16)和惯性测量单元获取温室环境信息,采用基于紧耦合的雷达惯导定位建图(tightly-coupled lidar inertial odometry via smoothing and mapping,LIO-SAM)算法构建导航地图,基于轮式里程计和视觉里程计采用扩展卡尔曼滤波器算法实现局部定位,融合激光点云配准算法和自适应蒙特卡洛定位算法实现全局定位。同时,在自主行走系统应用A*算法规划全局路径和动态窗口算法规划局部路径,从而实现自主导航。试验结果表明,LIO-SAM算法构建的温室导航地图最大相对误差、最大绝对误差和均方根误差分别为9.9%、0.081和0.063 m,在温室内改进后的定位算法横向偏差小于0.020 m,纵向偏差小于0.090 m;当自主行走系统以0.15、0.30和0.50 m/s的速度运行时,横向偏差、纵向偏差和航向偏角的平均值分别小于0.120 m、0.10 m和8.5°,标准差分别小于0.070 m、0.140 m和6.6°。该导航方案满足自主行走系统在温室内高精度建图、定位和导航的需求,可为自主移动平台提供理论与技术支撑。 展开更多
关键词 温室 自主导航 视觉里程计 即时定位与地图构建 自适应蒙特卡洛定位 卡尔曼滤波
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可重构智能表面辅助通信系统时变级联信道估计 被引量:1
6
作者 邵凯 鲁奔 王光宇 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期119-128,共10页
针对可重构智能表面(RIS)辅助通信系统时变级联信道的估计中需解决的级联信道稀疏表示、时变信道参数跟踪和信号重构等关键问题,提出了一种结合Khatri-Rao积的分层贝叶斯卡尔曼滤波(KR-HBKF)算法。该算法首先利用信道的稀疏特性,通过Kha... 针对可重构智能表面(RIS)辅助通信系统时变级联信道的估计中需解决的级联信道稀疏表示、时变信道参数跟踪和信号重构等关键问题,提出了一种结合Khatri-Rao积的分层贝叶斯卡尔曼滤波(KR-HBKF)算法。该算法首先利用信道的稀疏特性,通过Khatri-Rao积和克罗内克积变换得到RIS级联信道的稀疏表示,将RIS级联信道估计问题转化为低维度的稀疏信号恢复问题。然后,根据RIS级联信道的状态演化模型,在HBKF算法的预测模型中引入了时间相关性参数,应用改进的HBKF解决时变信道参数跟踪和信号重构问题,完成时变级联信道的估计。KR-HBKF算法综合利用了信道的稀疏性和时间相关性,能以较小的导频开销获得更好的估计精度。仿真结果表明,与传统压缩感知算法相比,所提算法具有约5 dB的估计性能提升,且在不同的时变信道条件下具有更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 可重构智能表面 信道估计 贝叶斯压缩感知 卡尔曼滤波
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基于观测方程重构滤波算法的锂离子电池荷电状态估计 被引量:1
7
作者 黄凯 孙恺 +2 位作者 郭永芳 王子鹏 李森茂 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2214-2224,共11页
滤波算法中观测方程的准确性在电池状态评估中起着决定性作用。然而,该文通过试验发现,由于温度、工作电流和荷电状态(SOC)的影响,即使使用精度较高的电池模型,扩展卡尔曼滤波(EKF)算法中观测方程的输出值与实际电压之间仍会存在较大误... 滤波算法中观测方程的准确性在电池状态评估中起着决定性作用。然而,该文通过试验发现,由于温度、工作电流和荷电状态(SOC)的影响,即使使用精度较高的电池模型,扩展卡尔曼滤波(EKF)算法中观测方程的输出值与实际电压之间仍会存在较大误差,即产生了较大的新息。该文提出一种基于观测方程重组的增强型扩展卡尔曼滤波(E-EKF)算法。该算法的核心思想是利用具有温度、SOC和电流自适应能力的误差修正策略对观测方程进行重组,实现算法中新息的降低,进而提高SOC估计的准确性。使用两种不同温度下的典型工况试验对E-EKF算法的性能进行了验证。试验结果表明,该算法能够适应不同的温度和工况,并具有较高的SOC估计精度。 展开更多
关键词 扩展卡尔曼滤波算法 误差修正方程 观测方程重组 SOC 估计
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基于最优控制理论的国产光抽运小铯钟频率控制算法
8
作者 宋会杰 董绍武 +4 位作者 王翔 姜萌 章宇 郭栋 张继海 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期108-118,共11页
原子钟频率控制是时间保持工作中的关键技术.当前守时工作中的频率控制主要针对国外微波钟采用开环控制算法,但由于国产光抽运小铯钟(下称国产钟)的工作原理和性能不同于国外同类型原子钟,因此该算法不能很好适应国产钟.为了提升我国标... 原子钟频率控制是时间保持工作中的关键技术.当前守时工作中的频率控制主要针对国外微波钟采用开环控制算法,但由于国产光抽运小铯钟(下称国产钟)的工作原理和性能不同于国外同类型原子钟,因此该算法不能很好适应国产钟.为了提升我国标准时间的自主性和安全性,本文基于国产钟的噪声特性,在最优控制理论的框架下研究了线性二次高斯控制算法,该算法属于闭环控制算法,从同步时间、频率控制准确度和频率控制稳定度方面研究国产钟性能,最后分析了不同控制间隔对国产钟性能的影响.结果表明随着二次损失函数中约束矩阵W_(R)的增大,同步时间延长,控制准确度降低,控制短期稳定度提高.W_(R)相同情况下,随着控制间隔的增大,同步时间延长,控制准确度降低,控制短期稳定度提高,对于W_(R)=1时,控制间隔为1 h的同步时间为5小时,控制准确度为1.83 ns,1 h的Allan偏差为1.81×10^(-13);控制间隔为8 h的同步时间为28 h,控制准确度为4.48 ns,1 h的Allan偏差为1.48×10^(-13).控制国产光抽运小铯钟的中长期稳定度都得到提高. 展开更多
关键词 原子钟状态模型 线性二次高斯控制 KALMAN滤波 原子钟噪声
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基于云平台的铁路无线电信号DOA跟踪算法
9
作者 代赛 孙宵芳 +4 位作者 左莹 吴欣蒙 丁建文 孙斌 钟章队 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期115-121,共7页
在高速铁路场景下,准确估计和跟踪无线电信号的波达方向(Direction of Arrival, DOA)能够有效提升无线通信服务质量.然而,高速移动的无线信道具有快速时变特性,对信号处理的速度和准确性提出了更高的挑战.针对传统的基于信号子空间的DO... 在高速铁路场景下,准确估计和跟踪无线电信号的波达方向(Direction of Arrival, DOA)能够有效提升无线通信服务质量.然而,高速移动的无线信道具有快速时变特性,对信号处理的速度和准确性提出了更高的挑战.针对传统的基于信号子空间的DOA估计算法,由于巨大的计算量而无法应用于高速铁路快速时变系统中进行DOA跟踪的问题,提出了基于卡尔曼滤波和正交压缩近似投影子空间跟踪(Kalman Filter-Orthonormal Projection Approximation and Subspace Tracking of deflation, K-OPASTd)的DOA算法.首先,搭建基于云平台的铁路信号动态测向系统;然后,建立列车接收信号模型,提出K-OPASTd算法对DOA进行动态跟踪;最后,将本文提出的算法与OPASTd算法所得到的估计角度的均方根误差进行仿真对比实验.研究结果表明:信噪比均为10dB时,本文所提算法的均方根误差比OPASTd算法低约60%;阵元均为20时,K-OPASTd算法的均方根误差比OPASTd算法低约80%. 展开更多
关键词 波达方向跟踪 正交压缩近似投影子空间跟踪 卡尔曼滤波 云平台
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基于压痕试验的岩石力学参数的卡尔曼滤波反演
10
作者 王鹏 房凯 +1 位作者 赵同彬 刘丽娜 《山东科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第4期1-11,共11页
压痕试验是间接评估岩体力学特性的重要方法,为了更好地利用压痕试验评估岩体力学参数,本研究采用一种基于扩展卡尔曼滤波算法的参数反演方法。基于室内压痕试验获得的荷载-压入深度曲线数据,通过弹塑性数值仿真模型构建岩体弹塑性参数... 压痕试验是间接评估岩体力学特性的重要方法,为了更好地利用压痕试验评估岩体力学参数,本研究采用一种基于扩展卡尔曼滤波算法的参数反演方法。基于室内压痕试验获得的荷载-压入深度曲线数据,通过弹塑性数值仿真模型构建岩体弹塑性参数与压痕曲线的响应关系,进而利用卡尔曼滤波算法实现对岩石弹塑性参数的反演和优化分析。结果表明,本研究方法具有较好的收敛性和较高的识别精度,反演得到的岩石弹性参数均值的相对误差在10%左右,塑性参数的反演结果相对误差小于20%。较传统单一经验公式方法,本研究方法具有更高的预测精度,对多种不同岩性岩体都有较好的适用性。 展开更多
关键词 岩石力学参数 压痕试验 卡尔曼滤波 反演分析 响应面
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复杂场景下无水尺水位的影像水位反演智能检测方法
11
作者 孙传猛 魏宇 +2 位作者 李欣宇 马铁华 武志博 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期558-568,共11页
实现精细化水务管控和洪涝灾害预警,需要实时、准确感知水位突变事件。现有技术不能满足夜晚、雾霾、雨天、雪天、漂浮物遮挡及阴影等复杂恶劣环境下的水位识别需求。为此,本文提出一种融合改进YOLOv5与卡尔曼滤波原理的无水尺水位智能... 实现精细化水务管控和洪涝灾害预警,需要实时、准确感知水位突变事件。现有技术不能满足夜晚、雾霾、雨天、雪天、漂浮物遮挡及阴影等复杂恶劣环境下的水位识别需求。为此,本文提出一种融合改进YOLOv5与卡尔曼滤波原理的无水尺水位智能检测技术:①引入YOLOv5对水位线(水岸分界线)进行检测,并利用线性拟合方法获得实际水位线;②针对水位线在延伸方向无限大而在其法向无限小特点,提出强化中尺度特征的多层级特征融合方法改进原YOLOv5算法;③利用卡尔曼滤波引入水位历史信息作为先验知识,提高本技术对复杂恶劣环境的泛化性能;④将图像中事先标定的固定的标志物加入到深度学习网络中训练,根据标志位真实尺寸解算实际水位高程,实现无水尺检测方案。相关试验和实践表明,改进的YOLOv5更加轻量化;本文所述水位智能检测技术斜率准确性为97.3%,较原算法提高了2.4%;截距准确性为99.3%,较原算法提高了0.5%;在夜晚、雾霾、雨天、雪天、漂浮物遮挡及阴影等复杂恶劣环境下可以自动、准确识别出水位高程,误差小于0.1 m。 展开更多
关键词 水位识别 无水尺水位检测 深度学习 YOLOv5 卡尔曼滤波
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事件触发机制下配电网三相动态状态估计
12
作者 黄蔓云 徐启颖 +2 位作者 孙国强 卫志农 孙康 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期100-108,共9页
随着高级量测体系的发展和智能电表的广泛应用,为配电网三相状态估计提供了丰富的终端量测信息。与此同时,大量的智能电表数据给配电网通信系统提出了更高的通信带宽和实时存储要求。为了缓解量测拥堵和时延现象,文中引入事件触发机制... 随着高级量测体系的发展和智能电表的广泛应用,为配电网三相状态估计提供了丰富的终端量测信息。与此同时,大量的智能电表数据给配电网通信系统提出了更高的通信带宽和实时存储要求。为了缓解量测拥堵和时延现象,文中引入事件触发机制代替传统量测数据的周期性采样,在保证有效量测信息及时上传的同时减少通信成本和投资。在此基础上,针对配电网实时状态感知问题,提出了基于鲁棒集合卡尔曼滤波的配电网三相动态状态估计方法,在正常运行场景下,能够保持与无偏估计加权最小二乘法相近的估计精度;当含有坏数据时,该方法也拥有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 配电网 状态估计 事件触发机制 集合卡尔曼滤波 加权最小二乘法
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考虑锂电池温度和老化的荷电状态估算
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作者 陈峥 杨博 +3 位作者 赵志刚 申江卫 肖仁鑫 夏雪磊 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期2813-2822,共10页
针对锂离子动力电池工作环境复杂且电池老化导致内部参数辨识精度低与荷电状态估计误差大的难题,本文提出了一种多新息最小二乘法与平方根容积卡尔曼滤波估计锂离子电池荷电状态的联合算法,实现动力电池在全服役周期内多温度条件下的状... 针对锂离子动力电池工作环境复杂且电池老化导致内部参数辨识精度低与荷电状态估计误差大的难题,本文提出了一种多新息最小二乘法与平方根容积卡尔曼滤波估计锂离子电池荷电状态的联合算法,实现动力电池在全服役周期内多温度条件下的状态估算。首先,为解决传统最小二乘法对历史数据利用率低的问题,在最小二乘法中融入多新息理论,采用一阶RC等效电路建立电池模型,利用多新息最小二乘法对电池内部参数进行参数辨识;然后,采用平方根容积卡尔曼滤波估算电池SOC;最后,通过多温度全寿命的电池实验数据对本文所提算法进行验证,并且与扩展卡尔曼滤波、容积卡尔曼滤波算法进行对比,证明本文提出算法的有效性。实验结果表明:本文提出的多新息最小二乘-平方根容积卡尔曼滤波算法在多温度全寿命条件下,能够准确反映动力电池内部参数和精确估算电池SOC,电压平均绝对误差不超过40 mV,SOC的估算误差控制在2%范围内。 展开更多
关键词 锂电池 多新息最小二乘法 平方根容积卡尔曼滤波 多温度 荷电状态
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GNSS拒止时基于并行CNN-BiLSTM回归和残差补偿的UAV导航误差校正方法
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作者 韩宾 邵一涵 +3 位作者 罗颖 田杰 曾闵 江虹 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期57-69,共13页
全球导航卫星系统(GNSS)拒止时,GNSS/惯性导航系统(INS)组合导航系统的性能严重下降,导致无人机集群导航误差快速发散.目前,利用神经网络预测位置与速度代替GNSS导航信息可校正无人机INS误差,但该方法仍存在定位误差较高且在轨迹突变时... 全球导航卫星系统(GNSS)拒止时,GNSS/惯性导航系统(INS)组合导航系统的性能严重下降,导致无人机集群导航误差快速发散.目前,利用神经网络预测位置与速度代替GNSS导航信息可校正无人机INS误差,但该方法仍存在定位误差较高且在轨迹突变时预测精度急剧下降的问题.因此,提出了一种基于卷积-双向长短时记忆网络联合残差补偿的位置与速度预测方法,用于提高位置与速度预测精度.首先,针对GNSS拒止后GNSS/INS组合导航系统定位误差较高的问题,提出卷积神经网络(CNN)与双向长短时记忆网络(BiLSTM)的融合模型,该模型可建立惯性测量单元(IMU)动力学测量数据与GNSS导航信息之间的关系,实现较准确的位置和速度预测.其次,针对轨迹突变时预测效果急剧下降的问题,提出并行CNNBiLSTM回归架构,在预测位置与速度的同时,挖掘IMU动力学测量数据、预测值与预测残差之间的关系,预测并补偿预测残差,增强模型在轨迹突变时的预测精度.仿真结果表明,所提模型在预测准确性、有效性和稳定性方面都优于CNN-LSTM、LSTM网络模型. 展开更多
关键词 全球导航卫星系统拒止 卷积神经网络 双向长短时记忆网络 残差补偿 自适应卡尔曼滤波
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丘陵山地柑橘果园机器人自主导航与精确控制系统设计与试验
15
作者 刘杰 付兴兰 +2 位作者 李旭 李川红 李光林 《西南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期184-197,共14页
为实现丘陵山地柑橘果园机器人的自主导航,设计了一种基于激光雷达和惯性传感器的果园自主导航系统.使用激光SLAM融合多传感器所获数据,并利用误差状态卡尔曼滤波器进行位姿优化,从而构建果园的三维全局点云地图.对全局地图进行分析和处... 为实现丘陵山地柑橘果园机器人的自主导航,设计了一种基于激光雷达和惯性传感器的果园自主导航系统.使用激光SLAM融合多传感器所获数据,并利用误差状态卡尔曼滤波器进行位姿优化,从而构建果园的三维全局点云地图.对全局地图进行分析和处理,确定机器人的安全行驶区域,并应用基于机器人运动学多约束条件的三次非均匀B样条曲线轨迹优化算法实现路径规划,使用NDT-ICP算法实现机器人在全局地图中的定位.为适应丘陵山地果园地形复杂性,提出了一种基于预瞄跟踪的自校正增量PID控制策略,利用递归最小二乘法实时调整PID参数,并在机器人履带式行走机构上进行了系统整合测试.试验结果表明,误差状态卡尔曼滤波器优化后的地图精度与优化前相比有明显提升.机器人以1.2 m/s速度行驶时,导航控制系统的直线行驶平均位置偏差和航向角偏差分别为0.18 m和4.2°,转弯行驶平均位置偏差和航向角偏差分别为0.38 m和16.7°,可满足丘陵山地柑橘果园智能农机自主导航作业需求. 展开更多
关键词 柑橘果园机器人 激光SLAM 误差状态卡尔曼滤波器 NDT-ICP算法 自校正增量PID
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一种改进的基于惯导运动补偿的实时成像方法
16
作者 王涛 雷万明 郑昱 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2024年第3期72-76,共5页
合成孔径雷达(SAR)作为一种主动式的对地微波遥感技术,具有全天候、全天时和远距离的特点。通过发射大带宽信号,获得距离向的高分辨。通过平台相对静止场景的运动形成合成孔径,获得方位向的高分辨,SAR平台的运动是成像的基本条件。对于... 合成孔径雷达(SAR)作为一种主动式的对地微波遥感技术,具有全天候、全天时和远距离的特点。通过发射大带宽信号,获得距离向的高分辨。通过平台相对静止场景的运动形成合成孔径,获得方位向的高分辨,SAR平台的运动是成像的基本条件。对于机载SAR,由于载机在大气中飞行时受到大气湍流等因素的影响,不可能保持理想的运动状态,必然会产生运动误差,运动误差会导致相位误差和包络移动,从而导致图像散焦等问题。如何对SAR进行运动补偿是实现成像的关键。基于惯导数据的运动补偿是实现高分辨成像的重要手段之一。根据惯导数据的特点,结合卡尔曼滤波原理和SAR成像的几何模型,提出了一种基于卡尔曼滤波的惯导数据滤波和重采样方法。该方法可以有效剔除运动参数野值,精确地获得雷达平台的运动参数。文中所提出的运动补偿方法能和SAR成像算法很好的结合,实测数据的成像结果验证了该方法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达成像 高分辨率 运动补偿 惯导数据 卡尔曼滤波
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压电陶瓷作动器的卡尔曼滤波输出反馈预测控制
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作者 于树友 谭丽 +4 位作者 李建普 冯阳阳 刘冬梅 林宝君 孙绍瑜 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期1724-1735,共12页
为了抑制压电陶瓷的迟滞、非线性特性对压电微定位平台精度的影响,建立反映压电陶瓷作动器频率依赖迟滞非线性特性的Hammerstein模型:利用非对称Bouc-Wen模型来表示静态迟滞非线性和利用动态线性模型表征信号频率的影响。针对迟滞补偿... 为了抑制压电陶瓷的迟滞、非线性特性对压电微定位平台精度的影响,建立反映压电陶瓷作动器频率依赖迟滞非线性特性的Hammerstein模型:利用非对称Bouc-Wen模型来表示静态迟滞非线性和利用动态线性模型表征信号频率的影响。针对迟滞补偿器不能完全的进行补偿,并且存在噪音干扰实验设备,采用基于卡尔曼滤波的预测控制,提高压电微定位平台的控制精度。预测控制用来减小逆补偿误差以及建模误差等模型不确定性的影响,卡尔曼滤波用来获得系统的状态估计值。实验结果显示,该控制器在正弦波信号下的相对跟踪误差小于0.68%,三角波信号下相对跟踪误差小于0.70%。在迟滞补偿的基础上,采用卡尔曼滤波的预测控制,该方法可以有效地完成对微定位平台的高精度跟踪。 展开更多
关键词 预测控制 卡尔曼滤波 压电陶瓷作动器 HAMMERSTEIN模型
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基于多新息最小二乘和多新息扩展卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估计
18
作者 巫春玲 付俊成 +3 位作者 徐先峰 孟锦豪 郑克军 胡雯博 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期74-83,共10页
针对现有SOC(荷电状态)估计方法中电池模型参数恒定,没有考虑电池模型参数的动态变化,导致SOC的估计不够精准的问题,文中提出了一种基于电池模型参数在线辨识与SOC估计联合的算法。在二阶RC等效电路模型基础上,采用多新息最小二乘(Multi... 针对现有SOC(荷电状态)估计方法中电池模型参数恒定,没有考虑电池模型参数的动态变化,导致SOC的估计不够精准的问题,文中提出了一种基于电池模型参数在线辨识与SOC估计联合的算法。在二阶RC等效电路模型基础上,采用多新息最小二乘(Multi Innovation Least Squares,MILS)算法对锂离子电池模型中的参数进行在线辨识,从而对电池模型进行实时修正;同时基于修正后的电池模型,采用多新息扩展卡尔曼滤波(Multi Innovation Extended Kalman Filter,MIEKF)算法对电池荷电状态进行估计。MILS算法可以解决在线参数辨识过程中的初始误差累积问题,能够实现模型参数的在线精准辨识,MIEKF算法融合了多新息理论和卡尔曼滤波理论,加入了遗忘因子以削弱历史数据并修正权重,解决了数据过饱和问题,具有较高的准确性和收敛性。实验结果表明,在对电池模型进行参数辨识时,MILS算法、RLS算法辨识的均方根误差分别为1.4、1.9 mV,MILS算法相比RLS算法的估计精度提高了26.3%;对于参数辨识后SOC的估计,MIEKF算法估计的均方根误差为0.0037,EKF算法、AEKF算法估计的均方根误差分别为0.0073、0.0052,MIEKF算法比EKF算法的估计精度提高了49.31%,比AEKF算法的估计精度提高了28.84%;并且在给定SOC初值错误的情况下,文中所提出算法在电池开始工作后30 s左右就能够收敛到真实值,是一种精度高而且鲁棒性好的有效估计方法。 展开更多
关键词 SOC估计 多新息 参数辨识 扩展卡尔曼滤波
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基于EM-KF算法的微地震信号去噪方法
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作者 李学贵 张帅 +2 位作者 吴钧 段含旭 王泽鹏 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2024年第2期200-209,共10页
针对微地震信号能量较弱,噪声较强,使微地震弱信号难以提取问题,提出了一种基于EM-KF(Expectation Maximization Kalman Filter)的微地震信号去噪方法。通过建立一个符合微地震信号规律的状态空间模型,并利用EM(Expectation Maximizati... 针对微地震信号能量较弱,噪声较强,使微地震弱信号难以提取问题,提出了一种基于EM-KF(Expectation Maximization Kalman Filter)的微地震信号去噪方法。通过建立一个符合微地震信号规律的状态空间模型,并利用EM(Expectation Maximization)算法获取卡尔曼滤波的参数最优解,结合卡尔曼滤波,可以有效地提升微地震信号的信噪比,同时保留有效信号。通过合成和真实数据实验结果表明,与传统的小波滤波和卡尔曼滤波相比,该方法具有更高的效率和更好的精度。 展开更多
关键词 微地震 EM算法 卡尔曼滤波 信噪比
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基于地标点匹配的高精度室内定位算法
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作者 周凌柯 鲜委 +1 位作者 龚文龙 李胜 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期132-138,共7页
针对基于惯导的行人室内定位算法定位误差大的问题,提出了一种基于地标点匹配的行人高精度三维室内定位算法。该算法仅使用惯性测量单元(IMU)这一单一传感器,包含速度约束、航向角约束、水平位置约束和高度约束四个模块。水平位置约束... 针对基于惯导的行人室内定位算法定位误差大的问题,提出了一种基于地标点匹配的行人高精度三维室内定位算法。该算法仅使用惯性测量单元(IMU)这一单一传感器,包含速度约束、航向角约束、水平位置约束和高度约束四个模块。水平位置约束模块可根据航向角变化实时检测并建立地标点,并设计了一种地标点匹配度函数,提高了地标匹配的准确度。多楼层行走实验表明所提算法能够提升行人室内定位精度,其终点误差为0.3421 m,相较于ZUPT算法和ZUPT+HDE算法分别减小了82.6%和68.3%,具有一定的工程应用价值. 展开更多
关键词 室内定位 卡尔曼滤波 航向角约束 地标点
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