基于轮速UKF的摩托车ABS车速估计算法研究

针对实际摩托车轮速时序离散信号易受干扰、车速估计误差大的问题,提出了一种在不同工况下基于轮速UKF的ABS车速估计算法。通过Matlab/Simulink构建车辆轮胎和制动模型,基于无迹卡尔曼滤波算法进行轮速滤波,对不同工况下摩托车单轮制动、双轮制动场景的车速估计算法进行数值模拟计算。实验结果表明,基于轮速UKF的摩托车ABS参考车速算法能较好地实现车速估计。     

基于改进“当前”统计模型的非线性机动目标跟踪算法

＂当前＂统计模型算法对目标加速度极限值及机动频率的依赖性这一缺点,导致该算法在跟踪弱机动目标及高机动目标时,跟踪性能会明显恶化.本文在当前统计（CS）模型的基础上,通过加权一个以残差方差的迹为参数的活化函数,对加速度方差和机动频率进行自适应处理,实现了对＂当前＂统计模型的改进;同时,采用UKF（unscented Kalman filter）对非线性目标进行跟踪滤波,构造出基于改进＂当前＂统计模型的非线性机动目标跟踪算法,仿真结果表明,改进的＂当前＂统计模型不仅保留了＂当前＂统计模型跟踪算法对一般机动目标跟踪精度高的特点,而且对弱机动目标跟踪也具有更优越的性能,大大扩大了机动跟踪范围.     

简化UKF算法在摄像机标定中的应用

提出一种基于简化无迹卡尔曼滤波（UKF）算法的摄像机标定方法。将平面靶标图像上的不同特征点坐标视为同一个特征点在不同时刻的运动坐标。为避免欧拉角描述法带来的奇异问题,用单位四元数描述世界坐标系和摄像机坐标系之间的变换关系,选取摄像机内外参数作为系统状态变量。结合实际应用背景,简化标准UKF算法,将其用于摄像机参数估计,在保证标定精度的前提下降低运算复杂度。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于MPU-6050和UKF的姿态测量系统设计

运动体姿态角度测量是姿态控制的重要组成部分.以微小型无人机姿态测量为应用背景,设计了一种基于整合型6轴运动传感器模块MPU-6050的姿态测量系统,针对MPU-6050存在精度低、漂移大而使得系统测量精度下降,且微小型无人机在复杂工作环境时系统出现典型的非线性的问题,提出将无迹卡尔曼滤波算法(UKF)应用于系统的姿态估计,并使用三轴转台检验了系统对各个姿态角度的测量效果.实验验证了姿态测量系统的有效性,并与EKF姿态解算对比,验证了UKF算法的优越性.     

基于无迹卡尔曼滤波的双选信道估计方法

针对高速移动场景中由于信道存在时频域选择性衰落(双选衰落)导致正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)通信系统受到子载波间干扰而使通信质量下降的问题,采用基扩展信道模型,在消除子载波间干扰(inter carrier interference, ICI)影响的同时节约信道估计算法的空间复杂度。针对基扩展模型(basis expansion model, BEM)下的非线性信道状态空间模型,采用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)方法进一步跟踪信道响应提升信道估计精度。仿真分析表明,本研究所提方法能够有效提升信道估计的精度,相对于传统算法具有更好的误码率性能和鲁棒性。     

基于 GRU-UKF 的锂离子电池 SOC 估计方法研究

精确估计锂离子电池荷电状态(SOC)是电池管理系统的关键技术之一,直接影响着动力锂电池组的使用效率和安全 性。 锂离子电池特性复杂,其 SOC 无法直接测量,且受电流、温度等因素的影响较大。 为此,提出了一种基于门控循环单元 (GRU)神经网络与无迹卡尔曼滤波(UKF)相结合的组合算法。 该方法利用 GRU 网络获得可测量的电流、电压、温度与锂电池 SOC 之间的非线性关系,并以此作为 UKF 的观测方程。 然后,通过 UKF 估计 SOC 值以提高算法的估计精度。 实验结果表明, 在不同温度以及不同的工况下,本文所提方法的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别小于 0. 51%和 0. 46%,均能提 高 SOC 的估计精度。     

基于M-估计的UKF算法及其在运动估计中的应用

针对运动模型的非线性和运动估计的鲁棒性问题,提出一种结合M-估计等价加权原理的鲁棒无迹卡尔曼滤波(UKF)算法(M-UKF).该算法首先利用UKF算法获得初步的运动参数的估计,然后利用M-UKF算法得到较为准确的估计值.将M-估计与UKF方法相结合,既解决了针对运动模型非线性的估计问题,又能较好地克服离群数据的干扰,大大提高估计的鲁棒性.通过模拟数据的仿真和实际图像序列的测试说明该方法的有效性.     

机载单站对机动目标无源定位与跟踪

机载无源探测定位技术是机载电子对抗中的一个重要的研究领域。针对空间机动目标,建立了机载单站无源定位的三维模型。基于传统测量相位差变化率的方法,增加了多普勒及其变化率信息,探讨了其定位原理,重新推导了定位公式;给出了其中的预处理过程和系统状态方程,并引入了可调白噪声UKF滤波算法以提高对机动目标的跟踪定位精度和收敛速度。通过计算机仿真,验证了该方法的正确性及有效性。     

基于变采样率UKF算法的动力锂电池SOC估算

电动汽车处于不同行驶工况时,固定采样率的无迹卡尔曼滤波(Fixed Sampling Rate Unscented Kalman Filter,FSR-UKF)算法不能精确估算荷电状态(State of Charge,SOC).为克服这一缺点,以传统的UKF算法为基础,针对电动汽车不同行驶状态下电池电流的变化特点,将变...     

初唐隐逸文化生态述略

初唐时期的隐逸现象继承了魏晋遗风,开启了唐宋隐逸之风尚.初唐隐逸有士大夫的园林隐逸和王绩为代表的山野隐逸两种类型.初唐统治者对隐逸者多有褒奖,社会对隐逸行为比较宽容,这在一定程度上助长了隐逸之风,满足了隐居者追求精神自由和个性独立的愿望.