改进的Kalman滤波算法在飞行器测距中的应用研究

为了解决四旋翼飞行器避障系统中激光和超声波传感器测距数据误差较大的问题,设计了一种改进的Sage_Husa自适应Kalman滤波算法。首先,在算法中引入遗忘因子,修正观测噪声协方差,校正数据结果,并使用Sage_Husa法对传统自适应Kalman滤波算法进行简化;然后,针对不同材质的障碍物墙面进行测距实验;最后,将结果与单一传感器和传统Kalman滤波算法的实验结果进行对比。结果显示,改进的Kalman滤波算法使激光和超声波传感器测量数据的融合结果更加稳定、准确,证明该算法能有效提高传感器的测量精度。     

基于自适应Kalman滤波的SAW测温数据纠错方法

在无源无线SAW测温系统实际应用中,阅读器接收到的信号往往受到其所处环境电磁波的干扰。这些干扰将会使阅读器得到错误的测量数据。温度变化趋势和测量噪声时变的特点也给系统建模以及噪声估计带来了困难。针对实际应用中存在的问题,在Kalman滤波的基础之上,提出了一种新的自适应算法。该算法采用多项式预测的方法建立温度测量的时变系统模型,根据当前及历史测量值,自行调整预测模型参数,避免因模型不准确造成Kalman滤波效果严重下降的问题;通过对测量数据小波变换的方法,实时估计测量数据噪声方差,克服未知观测噪声的条件下精度下降的问题;当测量数据受到干扰时,测量值与纠错值之间的差值不满足高斯分布,通过对差值统计特性的分析,对测量数据进行错误数据判别与剔除,有效地抑制干扰对温度测量的影响。将这种自适应Kalman滤波算法应用到无源无线SAW测温系统中,无源无线SAW温度传感器测温实验的结果验证了该算法能有效地纠正粗大误差,提高测量系统的精度。     

基于KF和MS算法的神经丝蛋白质自动跟踪性能比较

跟踪研究神经丝在生物医学神经退行疾病领域有重要意义,针对人工标记效率低的现状,提出用计算机自动跟踪神经丝。本文采用Kalman滤波算法和Mean Shift算法对荧光显微下神经丝蛋白质运动视频进行目标跟踪,跟踪结果表明,基于运动模型和估计测量值的Kalman滤波算法在跟踪效果上明显优于基于颜色空间特征的Mean Shift算法。     

光电跟踪目标贯序滤波算法研究

为了解决Kalman滤波算法跟踪精度低,计算量大的问题,提出了光电跟踪目标的贯序滤波算法.该算法将Kal-man滤波原理拓展到对测量矢量按照俯仰、方位、距离的顺序逐个进行滤波处理.并将前一个测量分量滤波的状态估值,作为下一个测量分量滤波处理的状态初始值.采用贯序滤波算法可以避免计算残差协方差矩阵的逆运算,大大降低Kalman滤波器的计算量,同时,按照特定的顺序进行测量更新,可以减小测量值非线性的影响,提高跟踪精度.仿真结果表明贯序滤波算法可以改善跟踪精度,提高计算效率.     

一种组合式温度传感器的研究

本文提出了一种组合式温度传感器的设计方法。将具有良好线性及稳定性的铂电阻和反应快速、灵敏度高的热敏电阻结合起来,用铂电阻作为测温的基准并不断标定热敏电阻,用热敏电阻测量温度的增量并作线性化处理,从而得到一种兼具了铂电阻传感器和热敏电阻传感器优点的组合式温度传感器。     

基于Kalman滤波算法的姿态传感器运动补偿方法研究

为了消除姿态传感器在检测过程中可能会出现随着运动加速度的变化而产生测量误差的现象,提出了基于Kalman滤波算法的姿态传感器加速度补偿方法。详细介绍了传感器工作原理以及运动状态下的误差分析及补偿。该方法通过将姿态传感器在运动过程中出现的角速度进行误差处理,建立传感器运动线性方程,在此基础上,采用Kalman滤波算法,通过对传感器测量输入的姿态角进行修正,从而达到姿态角准确测量的目的。通过实验数据及仿真分析表明,经过Kalman滤波算法对姿态传感器的运动进行误差补偿后的运动特性输出精度,相比补偿前有了很明显的提高,达到所需精度要求。     

融合EMA和卡尔曼滤波的MEMS去噪研究与应用北大核心CSCD

针对传统卡尔曼滤波器应用于高灵敏度传感器去噪时的参数初始化问题,通过理论分析了不同测量噪声和系统噪声值对滤波效果的影响,并提出了一种融合EMA和Kalman的滤波算法,以提高对MEMS惯性传感器等高灵敏传感器的滤波效果。仿真结果表明:该算法相对经典卡尔曼算法在收敛前期RMES提升了约13%,在收敛后期提升约10%。并将其应用于MEMS的加速度姿态解算的滤波,结果表明:该算法的滤波效果明显优于经典卡尔曼和互补滤波算法。     

实时电子稳像系统中Kalman滤波器的FPGA实现

针对实时电子稳像系统中Kalman滤波器的硬件实现问题,提出了一种Kalman滤波的FPGA实现方法。通过对电子稳像算法中Kalman滤波模型的分析,对滤波算法进行了化简,将滤波器的运算分解成简单的加、减、乘、除运算。利用硬件描述语言对Kalman滤波进行了FPGA实现,并对实现的滤波器进行了验证。通过软硬件仿真实验结果的对比,验证了所实现滤波器的有效性。     

随钻姿态测量重力加速度自适应提取算法

为解决旋转导向钻井过程中由于钻具的高速旋转、剧烈振动和冲击给随钻姿态测量带来巨大干扰的问题,基于互补滤波框架提出了一种钻具重力加速度提取算法。首先通过余弦矩阵微分方程得到基于陀螺仪的重力加速度的递推方程,然后利用陀螺仪和加速度计在频率上互补的特性,在互补滤波框架下融合得到钻具重力加速度;同时,为了提高系统鲁棒性,利用非重力加速度和钻具旋转速度作为模糊算法输入,通过模糊算法动态调整互补滤波参数;最后设计了振动和旋转实验验证了算法的有效性。实验结果表明,使用本文算法提取重力加速度后姿态估计精度得到明显提升,本文算法相比于基于Kalman滤波框架的重力加速度提取算法在PC机测试环境下单次运算时间减少31.9%。     

管道内的三维地理坐标检测

研究了利用管道清管器(PIG)搭载惯性测量单元(IMU)实现管道三维地理坐标测量的方法。该方法以捷联惯导系统(SINS)定位为主,并辅以校正信息的Kalman滤波估计算法来解决SINS计算的发散问题。首先,将测量装置搭载在PIG上,PIG在管道中运动的同时记录惯性信号。然后,经离线计算得到管道的三维地理坐标,并利用IMU的姿态倾角和里程轮速度对SINS计算的误差进行校正。最后,建立了9维状态量Kalman滤波模型方程,并利用扩展Kalman滤波算法进行求解。实验结果显示,该系统对于30m管道的测量精度为0.28m;表明通过加入校正算法,可以实现内检测条件下对管道三维地理坐标的精确测量。     

一种基于FIFO机制的卡尔曼滤波新方法

在传感器采集数据的过程中,不可避免地受到来自传感器内部噪声(来自传感器件和电路元件的噪声)和外部噪声(温度变化、电磁辐射等带来的噪声)的影响。针对这种情况,在改善传感器结构、信号处理电路之外,设计了一种新算法,将基于同步先进先出队列机制的递推平均滤波算法和卡尔曼滤波算法结合起来,应用于传感器数据采集的预处理过程,并通过FPGA实现。试验结果表明,该算法有效降低了噪声,改善了传感器的非线性,提高测量的精确性和有效性。     

移动机器人自适应抗差无迹粒子滤波定位算法

针对机器人定位过程中传感器感知信息存在野值,加剧粒子退化,导致机器人状态参数滤波值失真,甚至出现定位失败的问题,提出一种机器人自适应抗差无迹粒子滤波定位算法。在重要性采样阶段利用无迹卡尔曼滤波产生优选的建议分布函数,降低系统估计误差,同时有效提升系统的抗噪声能力。同时利用抗差估计原理构造抗差方差分量统计量,并由该统计量引入的自适应因子调节增益矩阵,减弱野值对滤波的影响。实验结果表明,当观测数据中存在野值时,该算法能够有效地控制观测异常误差的影响,定位精度得到了很大提高,并在不同系统噪声和观测噪声方差下,具有较强的鲁棒性和实时性。     

基于变分贝叶斯的DR/UTP组合导航滤波方法

针对水下无人航行器(UUV)的航位推算导航方法(DR)和水下应答器(UTP)组合导航系统中传统滤波器因观测噪声统计模型不准确或未知而出现的滤波器发散问题,提出了一种基于变分贝叶斯的平方根容积卡尔曼滤波算法,该算法利用变分贝叶斯方法对DR/UTP组合导航系统的状态和时变观测噪声进行估计,并引入自适应调节因子来提高对观测噪声的逼近精度,然后利用平方根容积卡尔曼滤波对系统状态进行更新。仿真结果表明,该滤波算法能够较好地跟踪UUV的DR/UTP组合导航系统外部观测噪声方差的不断变化,可有效提高对DR/UTP组合导航系统各参数的估计精度。     

基于模糊自适应联合卡尔曼滤波算法的列车测速测距信息融合（英文）

高速列车的测速定位精度直接影响着列控系统的控制精度和行车效率,为了提高列车自主控车能力,本文以GPS辅助速度传感器、雷达进行组合测速定位,以提高测速定位精度并减少对地面设备的依赖。针对卡尔曼滤波在统计特征变化时滤波精度下降的问题,运用模糊综合评判方法对子滤波器进行评价,根据滤波置信度动态调整信息分配系数,提高该系统的融合精度和容错性;当子滤波器处于次优状态则进行协方差成形自适应滤波,依据最小化代价函数获得误差协方差的调节因子,来提高实测残差方差和系统递推残差的匹配度,增强滤波精度。仿真结果表明,本文提出的改进滤波算法能够有效跟踪系统变化情况、明显增强滤波精度及提高测速定位精度。     

基于 AKF 滤波器的时栅角位移动态误差抑制方法

动态测量下的谐波误差成分是制约高精度、高分辨率的时栅角位移传感器在动态测量领域运用的主要原因之一。针对动态测量下时栅角位移传感器中的谐波抑制难题,首先简述了时栅角位移传感器的系统模型,其次建立了时栅角位移传感器的动态误差数学模型,之后解释了传感器的动态误差产生机理,阐述了自适应卡尔曼滤波的基本原理,最后构建了基于自适应卡尔曼滤波的时栅角位移传感器的动态误差抑制模型。通过仿真分析证明了时栅角位移传感器在匀速和变速运行情况下,经自适应卡尔曼滤波后,动态误差均降低了约70%,且随着传感器转速的提高,对谐波误差的抑制效果越明显。在实验运用中,该滤波算法对时栅角位移传感器的测量值有很好的实时预测性,传感器能够更快速且稳定运行,在100 r/min的转速下测量误差降低约80%。结果证实了自适应卡尔曼滤波在时栅角位移传感器的动态谐波误差抑制中有着显著的作用,能极大地提高传感器的动态测量精度。     

基于改进 Mean－shift算法的铲斗目标跟踪

针对挖掘机器人铲斗目标实时跟踪问题,提出了Kalman＋Mean－shift算法的铲斗目标跟踪算法。与Mean－shift算法以及Camshift 算法相比,该算法通过Kalman滤波器对目标位置的预测,解决了跟踪过程中出现干扰时无法跟踪目标的问题。运用OpenCV进行跟踪程序设计,对挖掘机模型的铲斗目标进行跟踪实验,对算法的可行性进行验证。实验结果显示,结合Kalman滤波器的Mean－shift算法能够准确地实施对铲斗目标的跟踪。     

基于最大一致的水下目标协同定位

针对水下运动目标定位时,现有的平均一致无迹Kalman 滤波器仅能实现近似一致而带来定位精度低的问题,提出一种分布式最大一致无迹 Kalman 信息滤波算法。首先,建立目标与传感器模型,构建水下目标协同定位框架;然后,通过等价变换将集中式无迹 Kalman 滤波算法改写为信息滤波形式,降低传感器计算维数;最后,对改写后的信息向量和信息矩阵采用最大一致处理策略,并引入虚拟节点技术来处理节点同值问题。结果表明,所提算法的定位轨迹与目标实际轨迹重合度更高且误差整体水平更小,验证了所提算法的有效性。     

基于卡尔曼滤波算法的光谱共焦测量精度的提升方法

为减少待测物体位置变化时光谱系统受到的噪声干扰以及峰值定位误差,基于卡尔曼滤波算法原理,提出一种将Voigt寻峰定位的结果作为观测误差并进行最优估计来提升共焦系统测量精度的方法。先进行标定实验,确定光谱共焦系统的测量范围及精度;再依次对比中值滤波、Savitzky-Golay滤波以及快速傅里叶变换滤波等对光谱信号去噪的处理情况,并选用高斯、洛伦兹以及Voigt拟合等方法寻峰定位。同时,分析了Voigt拟合中的峰值提取、高斯宽度、洛伦兹宽度以及幅值误差对拟合精度的影响。实验结果表明,系统的测量范围可达3 mm,中心光斑半径增大了近1.79倍,采用卡尔曼滤波算法能够降低系统中的噪声引起的定位误差且系统精度能够提升11倍,满足高精度的测量需求。     

微间隙焊缝磁光成像卡尔曼滤波跟踪算法

在激光对接焊过程中,实时控制激光束准确对中焊缝是保证焊接质量的前提。针对紧密对接激光焊,研究一种用于微间隙(不大于0.1 mm)焊缝位置识别及跟踪的磁光成像卡尔曼滤波算法。采用磁光传感器实时获取焊接区域的微间隙焊缝磁光图像序列,利用微间隙焊缝磁光图像的灰度梯度特征提取焊缝位置坐标。以焊缝位置及位移量构成状态矢量,建立描述焊缝位置的状态方程和测量方程。同时,假设系统动态噪声和测量噪声为零均值随机分布的高斯白噪声,建立噪声环境下的卡尔曼滤波跟踪算法,计算最小均方差条件下焊缝中心最优预测值,减小系统噪声和过程噪声对焊缝位置测量的影响。试验结果显示,该方法能有效实现激光对接焊微间隙焊缝位置的识别与跟踪。     

基于MCMC粒子滤波的GPS接收机自主完好性监测算法研究

提出将马尔可夫蒙特卡罗方法与标准的粒子滤波算法有机结合应用于接收机自主完好性监测(RAIM)中.通过状态观测概率密度似然比方法建立一致性检验统计量进行卫星故障的检测与隔离.对算法进行了数学建模,描述了算法的流程.通过实测数据验证,结果表明,该方法在非高斯测量噪声情况下可以对状态进行精确的估计,成功检测和隔离故障卫星,克服了卡尔曼滤波的RAIM算法在处理非高斯测量噪声时性能下降的问题,从而验证了MCMC粒子滤波在接收机自主完好性监测中的有效性.