H-infinity鲁棒滤波增益研究

基于Krein空间状态模型，深入分析H—infinity滤波增益，提出了广义滤波增益、增益失调因子等相关概念，并给出了H—infinity滤波器鲁棒性机理及H—infinity滤波器发散原因等相关结论。在此基础上，建立了一套结构化算法，清晰地描述了H—infinity滤波的两个计算回路和两个更新过程。仿真结果证明了相关结论的正确性。     

联邦式扩展卡尔曼粒子滤波算法

为了使联邦滤波器能有效处理非高斯、非线性系统的状态估计问题,提出将扩展卡尔曼粒子滤波引入联邦滤波结构中,得到一种新的联邦式扩展卡尔曼粒子滤波算法。使用扩展卡尔曼粒子滤波对联邦滤波子系统的多源数据进行处理,从而摆脱了经典卡尔曼滤波的限制,拓宽了联邦滤波器的实际应用范围。将联邦式扩展卡尔曼粒子滤波算法应用于非线性滤波器的一个标准验证模型进行了仿真实验,结果表明该算法是有效性的。     

SINS动基座对准中H_∞滤波器的参数优化方法

在SINS动基座对准中,H_∞滤波算法比Kalman滤波算法具有更好的抗扰动能力。针对H_∞滤波器的参数优化问题,首先在推导H_∞滤波算法鲁棒机理的基础上,分析了滤波参数对系统状态收敛速度和滤波稳定性的影响,然后引入多模型估计理论进一步优化H_∞滤波参数。经过仿真试验,该参数优化方法是提高SINS动基座对准H_∞滤波器估计效果的有效手段。     

基于滤波器组的船舶静电场跟踪

针对船舶静电场跟踪中先验信息缺失的问题,引入滤波器组方法,提出了一种新的船舶静电场跟踪算法。建立船舶静电场跟踪的状态空间模型,用水平电偶极子对船舶静电场进行建模;以渐进更新扩展卡尔曼滤波为基本滤波单元,采用一组滤波器对目标进行跟踪;根据电场计算公式设计滤波初值,并利用最大似然法确定可靠的跟踪轨迹。仿真和海上电偶极子跟踪实验表明,滤波器组方法能够有效地解决先验信息缺失条件下的船舶静电场跟踪问题,最大似然选择法能够筛选出正确的跟踪轨迹,在跟踪过程中滤波算法对方位信息更加敏感。     

闪烁噪声下目标跟踪的改进粒子滤波算法

针对目标跟踪系统具有强非线性非高斯的特点,提出了一种强跟踪粒子滤波(STUPF)算法.该算法将无迹卡尔曼滤波器(UKF)与强跟踪滤波器(STF)相结合作为粒子滤波提议分布,具有在线调节滤波增益阵,提高滤波器跟踪突变状态的能力.在给出闪烁噪声统计模型的基础上,将STUPF应用在几种典型目标运动模型跟踪系统中,并同UKF和...     

平方根容积卡尔曼滤波器

针对容积卡尔曼滤波器在递推过程中,计算量大、数值不稳定等问题,提出了平方根容积卡尔曼滤波器。该滤波器不仅增强了数值鲁棒性,确保了状态协方差矩阵的正定性,且在一定程度上提高了滤波精度。仿真结果表明,该滤波器的滤波精度与容积卡尔曼滤波相比提高了约10%,且均高于扩展卡尔曼滤波;随着状态维数的增加,该滤波器的估计性能越加优于扩展卡尔曼滤波器。因此对系统维数较高的场合,该滤波器是一种非常有效的非线性滤波算法。     

基于UKF的目标状态与系统偏差的联合估计算法

研究了三维系统偏差条件下的扩维目标跟踪问题,提出了一种基于不敏卡尔曼滤波器（UKF）的系统偏差和目标状态的联合估计算法（ASUKF）.Monte-Carlo仿真结果表明,ASUKF算法较好地避免了扩展卡尔曼滤波器的模型线性化误差易导致滤波发散的问题,能更加有效地对目标状态和系统偏差进行实时联合估计.     

基于后验量测修正的卡尔曼滤波算法

针对卡尔曼滤波器鲁棒性差,对突变状态跟踪能力有限的问题,提出了基于后验量测修正的卡尔曼滤波算法(PMKF)。该算法利用改进的判决准则对滤波状态进行实时判断,状态平稳时采用卡尔曼滤波,状态突变时采用提出的后验量测卡尔曼滤波算法(PKF)进行修正。理论分析及仿真结果表明,该修正算法不但削弱了状态突变对滤波的影响,克服了模型失配导致的滤波精度下降的问题,而且通过实时修正,提高了稳态时的滤波精度,缩短了滤波收敛时间。改进的判决准则对连续突变状态也具有更强的检测能力。     

基于System Generator 的数字音频滤波器设计

为了解决传统固定系数滤波器不能处理无法预知信号和噪声特性,提出一种基于System Generator的音频数字滤波器的设计方案。介绍了自适应滤波器基本原理及算法,采用LMS算法并利用System Generator构建了滤波器仿真模型。仿真结果证明:经过自适应滤波器的处理后,可较好地滤除信号中的噪声;该方法设计的滤波器有效地实现了对音频信号的自适应滤波,滤波效果良好。     

基于IMM-UKF的非线性机动目标跟踪仿真研究

在处理非线性强机动目标跟踪问题时,扩展卡尔曼滤波方法跟踪误差大、容易引起滤波发散,同时其系统模型可能随时间变化,不能应用传统的线性滤波方法以及单一状态模型来处理该类问题.假设在整个跟踪过程中,运动由水平匀速运动、俯冲运动和爬升运动3部分组成,目标量测由斜距、方位角和高低角组成,并基于此建立了目标运动状态模型和观测模型,给出了模型转换矩阵,设计了基于IMM-UKF滤波器,并进行了仿真.结果表明,该方法可以以较高精度跟踪非线性机动目标运动状态,同时具有较高的收敛速度.     

Kalman Filter for Generalized 2-D Roesser Models

The design problem of the state filter for the generalized stochastic 2-D Rocsser models, which appears when both the state and measurement are simultaneously subjected to the interference from white noise, is discussed. The wellknown Kalman filter design is extended to the generalized 2-D Roesser models. Based on the method of ＂scanning line by line＂, the filtering problem of generalized 2-D Roesser models with mode-energy reconstruction is solved. The formula of the optimal filtering, which minimizes the variance of the estimation error of the state vectors, is derived. The validity of the designed filter is verified by the calculation steps and the examples are introduced.     

基于序贯算法的无偏最小二乘估计纯方位目标跟踪

测量方程的非线性是纯方位角跟踪研究的难点。为了解决传统伪线性估计结果存在严重有偏性这一问题,提出了一种基于伪线性估计的无偏估计方法,即在伪线性方程中利用约束最小二乘估计,它不需要对初始值进行假设,且收敛效果良好。采用序贯滤波方法对估计量作批处理滤波以减少运算量,提高了运算效率。仿真结果表明,利用该方法得到的估计量在高斯噪声下能很好地逼近理想状态,且收敛速度较快,比扩展卡尔曼滤波具有更好的跟踪精度及收敛速度,在目标高速运动时仍能保持较好的跟踪效果。     

模糊奇异摄动建模及在飞机着陆控制的应用

文中研究了基于模糊奇异摄动理论的飞机建模方法，分别建立了基于机理分析和基于特征值分解的飞机模糊奇异摄动模型。所建立的模型与传统的非线性飞机模型相比．在提高非配平点建模精度的同时，避免了针对传统模型设计控制器时遇到的矩阵奇异等病态计算问题。在仿真验证中．针对所建立的飞机模糊奇异摄动模型设计了着陆轨迹跟踪控制系统，仿真结果表明这种控制系统能够满足飞行控制的精度要求．具有良好的动态和静态特性。     

Design of Non-fragile Satisfactory Estimator for Linear Continuous Perturbed Stochastic Systems

The design problem of non-fragile estimator is addressed for a class of perturbed linear continuous systems. The perturbations occur on the plant and estimator parameters. The estimator designed should force the error system to achieve the desired decay rate and force the steady error variance less than the specified upper bound irrdevancy of the admissible plant perturbations and estimator perturbations. Consistency problem of the decay rate with the variance upper bound is first considered via linear matrix inequality （LMI） approach. The solution of the estimator parameter under specifications to be consistent is then discussed. The consistency condition of specifications and estimator parameter solution are transformed to feasible or minimum problems subject to a set of LMI respectively. The method is illustrated by a numerical example.     

一类不确定线性离散时间系统的鲁棒H2滤波

研究凸多面体不确定线性离散时间系统的鲁棒H2滤波问题。借助于线性矩阵不等式(LMI)技术，提出了一种新的扩展离散时间系统H2性能准则，在此基础上，推导出放宽的鲁棒H2滤波器存在的充分条件，能够为滤波器的设计提供更多的自由度。理论分析和仿真结果表明，与现有方法相比，该方法具有较低的保守性。     

一种基于方差约束H∞鲁棒滤波新算法

基于方差约束,研究一类不确定线性定常随机离散系统的H∞滤波问题。提出了一种鲁棒滤波的新算法,该算法克服构造对角矩阵约束性较强,缺乏一般性的缺点,给出了基于线性矩阵不等式(LMI)的同时满足方差和H∞约束的鲁棒滤波器,且在自由参数允许的前提下,与同类算法相比,其滤波增益较小,滤波误差协方差也较小。文中给出的数值算例验证了本算法的有效性。     

具有约束方差的不确定性Delta算子系统的鲁棒滤波器设计

系统的状态估计在航迹互联, 机动目标跟踪过程中有着重要的作用.本文研究了一类方差约束的不确定Delta算子系统的鲁棒滤波器的设计问题,通过求解修正的Riccati方程得到了不依赖于不确定性的鲁棒滤波器, 使得对所容许的不确定性参数,系统的每个状态的估计方差不大于预先给定值;并讨论了期望的滤波器存在的条件.最后给出一个例子来验证所给方法的有效性.     

一种激光雷达可通行区域提取算法

基于模糊模型和时空关联分析,提出一种在激光雷达获取的点云数据中寻找可通行区域的方法。首先使用基于最大熵的模糊预测模型将激光雷达获得的单条扫描线数据聚类分段;然后寻找符合可通行特征的分段作为初始可通行区域;最后利用时空关联模型在多条扫描线数据中进一步优化可通行区域提取结果。算法通过利用不同方向三维到二维的映射避免了三维空间中计算量大的缺陷,同时又较好地保留了三维数据包含的信息,不涉及迭代计算和在线机器学习过程。实验表明,在城市环境中,算法能够较好的提取可通行区域。     

奇异摄动理论在倾斜转弯导弹自动驾驶仪设计中的应用

ＢＴＴ导弹协调转弯自动驾驶仪的综合问题，因弹体动力学的交叉耦合和具有不确定参数而变得十分复杂。本文用奇异摄动理论和控制舵面解耦技术，将多变量系统简化成单变量系统，并用极点配置理论设计了协调转弯自动驾驶仪。对设计的系统进行数字仿真，证实了方法的正确性。     

基于J2EE平台的互联星空3A系统

互联星空的3A系统方案,在一般信息层认证计费基础上,采用构件技术并结合J2EE设计理念实现.系统在认证、授权和支付方面分别采取截取过滤器、前控制器以及数据访问对象模式,同时运用构件技术实现模块动态组合.该方案提供增值服务和代收费机制,提升各消费层次的用户满意度,解决了互联网增值服务问题.