光伏储能系统电池能量管理研究

为延长蓄电池的使用寿命、降低光伏发电系统的运行成本,分析了光伏发电系统中储能蓄电池工作状况的特殊性和建立一套完整的蓄电池能量管理系统的必要性.分析了蓄电池能量管理系统的主要组成模块,提出了一种以实现蓄电池优化管理和提高光伏发电系统能量利用率为目标的分组自治能量管理策略.实时在线估算蓄电池的荷电状态SOC是实现分组自治能量管理的基础,采用蓄电池Thevenin模型、利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法实现了蓄电池SOC的估算.仿真结果表明,EKF算法具有较好的精度,并对初始值的误差有较强的修正作用.     

基于UKF的单站无源定位算法

将一种适用于非线性系统的UKF应用于单站无源定位,并结合具体应用背景,对通常的UKF作了适当的改进。与推广卡尔曼滤波器(EKF)相比,UKF能更好解决量测模型非线性问题,滤波性能更好,而且UKF的计算量与EKF是同阶的。     

固定目标的运动单站被动测距

分析了角度和角度变化率被动测距系统的基本原理,研究了空间固定目标的单站被动测距方法,并提出光学成像系统中角度及角度变化率测量方法。利用Monte Carlo模拟验证了被动测距的数学模型,角度及角度变化率的测量误差是影响距离测量精度的主要因素,为了克服误差的影响,研究了基于推广卡耳曼滤波(EKF)距离估算方法。实验结果表明,对于含有零均值高斯噪声的角度和角度变化率的测量数据,利用推广卡耳曼滤波可以提高距离估算的稳定性和精度。     

基于PMU的电力系统监控体系结构优化设计

文中提出了一种利用有限数量的相量测量单元(PMU)和相量数据集中器(PDC)设计最优监控结构的方法。通过在大量的设定值场景下,使电力系统可观测性曲线的期望值最大化,同时使通信基础设施成本最小化,最终确定PMU和PDC的最佳位置。提出了一种非线性动态扩展卡尔曼滤波(EFK)状态观测器。这种状态观测器可以将暂态行为转换为由代数微分方程描述的广域电力系统,而无需非线性反演技术。最后以IEEE-5电力系统为例,说明了该方法的有效性。     

基于改进MSCKF算法的室内机器人定位方法

针对传统多状态约束卡尔曼滤波算法(MSCKF)在实现机器人室内定位时,速度和位置状态方程需要对IMU中加速度计的测量数据进行积分,存在漂移和累计误差,且加速度计受重力干扰问题,本文提出改进MSCKF算法.改进MSCKF算法避免使用加速度计传感器,利用轮式里程计传感器对平移测量较为精确的优点,将IMU中陀螺仪和轮式里程计的数据进行融合,改进MSCKF算法的扩展卡尔曼(EKF)状态方程.首先利用陀螺仪传感器的角速度数据得到改进EKF姿态方程,然后利用轮式里程计传感器的平移数据,结合姿态方程中的旋转信息得到改进EKF速度和位置方程.最后在机器人操作系统(ROS)上实现MSCKF及其改进算法,并结合Turtlebot2机器人在室内进行实验验证.实验结果表明,改进MSCKF算法的运动轨迹更接近于真实轨迹,定位精度较改进前所有提高,改进前平均闭环误差是0.429 m,改进后平均闭环误差是0.348 m.     

偏振光传感器在四旋翼飞行器中的应用

为了实现偏振光传感器在实际三维空间中的导航应用,设计了一种基于仿生偏振光导航传感器、微惯性测量单元（MIMU）与全球定位系统（GPS）的组合导航控制系统,并实际应用到了四旋翼导航控制之中.本文首先介绍了偏振光传感器的功能模型和测角原理.其次采用扩展卡尔曼滤波（EKF）技术设计了偏振光传感器、MIMU、GPS的信息融合算法,通过室外飞行试验对该导航系统的性能进行了测试,并与传统MIMU/GPS/电子罗盘导航系统进行了比较.结果显示：在有磁场干扰环境下,基于偏振光的导航控制系统平均位置精度较传统导航系统提高了50.4%.实验结果表明：该导航控制系统实时性好、精度较高、抗电磁干扰能力强,且误差不随时间累积,基本满足移动载体进行自主导航时的精度和可靠性要求.     

基于扩展卡尔曼滤波的时钟模型辅助定位算法

在城市峡谷、深坑矿、林地周边等应用场合中,由于卫星信号被遮挡导致接收机观测量不足而无法完成导航解算,提出了一种新的时钟模型辅助定位方法,即同时利用伪距和多普勒观测量,通过扩展卡尔曼滤波器实时估算得到接收机钟偏和钟漂参数,并构建时钟模型,在导航信号缺失情况下利用该时钟模型进行辅助定位。仿真分析和车载实验结果表明,该方法在卫星导航信号缺失后仍然能够继续完成实时定位解算,使得系统可用性得到显著改善。     

基于PDR/UWB紧耦合的足绑式行人导航技术

为了解决低成本微机电惯性导航系统存在的累积误差问题,提出一种基于融合行人航迹推算(PDR)和超宽带(UWB)无线定位的实时室内行人导航系统.利用加速度计和磁强计进行初始姿态对准;考虑滤波误差估计,推导了惯性导航算法;依靠加速度计和陀螺仪的"与"逻辑进行行人步态检测;实施零速更新(ZUPT)提供速度误差观测量,利用UWB系统提供位置误差观测量;设计具有野值辨识机制的扩展卡尔曼滤波器进行数据融合.对提出的行人导航算法进行实验验证,结果表明该行人导航算法与传统定位方法相比能够有效提高行人定位精度.实验中,该行人导航算法能够获取低于0.2 m的定位误差,且稳定、不发散.     

一种基于改进型Logistic映射的混沌信号估算跟踪方法

虽然无先导卡尔曼滤波(UKF)技术在性能上要优于一阶线性化的扩展卡尔曼滤波(EKF)技术,但是对于改进型Logistic混沌映射的扩频通信系统,UKF运算时间长,算法复杂。针对上述缺点以及改进型Logistic映射的泰勒展开式最高项为二阶的特点,提出将二阶EKF运用到接收系统中,该接收系统能精确到泰勒展开式的二阶,达到与UKF相同的性能。相比UKF的复杂算法更加简单,运算速度也更快。仿真实验表明,虽然二阶EKF与UKF的误码率相同,但在运算速度与复杂度方面均优于UKF。     

多红外传感器观测系统跟踪精度分析

针对多红外传感器观测系统的配置问题,本文首先采用扩展卡尔曼滤波与集中式融合相结合的算法进行被动目标跟踪,给出了算法的克拉美-劳下限,在此基础上分析比较了防区内对不同目标航迹的跟踪性能,给出了跟踪精度的几何分布,分析了系统参数对跟踪精度的影响,给出了提高系统性能的措施.