基于Sage-Husa的优化粒子滤波算法

针对非线性系统噪声未知时粒子滤波容易发散或者精度下降的问题,提出一种粒子滤波和改进的Sage-Husa估计器相结合的混合滤波算法。首先用粒子滤波对系统状态进行初步估计,将初步估计值作为次级Sage-Husa滤波器的输入量测值,并与系统状态方程组成新的系统,进而用改进的Sage-Husa算法实时估计系统噪声的统计特性并进行滤波,得到最终的系统状态估计值;为了进一步比较算法的性能,对算法的复杂度进行了定量计算,分析表明优化的算法并未明显提高算法的计算量;最后通过目标跟踪仿真实验验证了算法的有效性。     

利用抛物曲线进行机头溜槽防磨损和降噪的改造

在带式输送机机头溜槽设计过程中,利用抛物曲线轨迹理论进行溜槽设计,结合工程实际,可找出机头卸料和溜槽撞击的最严重区域.在撞击最严重区域,铺设耐磨板并设置死煤堆可以降低卸料对机头溜槽的磨损,减小撞击噪音.     

基于容积卡尔曼滤波的自适应IMM算法

在目标跟踪中,针对无迹卡尔曼滤波在高维状态下容易出现滤波精度下降甚至发散的问题,提出了一种自适应交互式多模型容积卡尔曼滤波算法。首先,将容积卡尔曼滤波引入到交互式多模型算法中,提高了算法在高维非线性情况下的滤波精度。然后,结合马尔科夫参数自适应思想,在模型概率更新阶段,利用后验信息修正马尔科夫概率转移矩阵,增大匹配模型的转移概率,进一步提高模型之间的切换速度。最后,在目标跟踪仿真中利用"当前"统计模型对算法进行验证,实验结果证明了算法的有效性。     

基于简化平方根容积卡尔曼滤波的跟踪算法

目标跟踪的模型通常可表示为一个线性的状态方程与一个非线性的观测方程,为提高平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法的跟踪精度和实时性,提出了一种简化的平方根容积卡尔曼滤波(RSCKF)算法。简化算法在时间更新环节,直接利用状态转移矩阵计算状态变量以及协方差矩阵的一步预测值,避免了原算法中采用一组容积点近似计算的复杂过程,推导证明,简化后的算法其时间更新环节与卡尔曼滤波的一步预测结果一致。最后对两种算法进行了计算复杂度比较以及角跟踪仿真实验。实验结果表明,简化的算法能够降低运算时间并提高跟踪精度。