基于加性无迹卡尔曼滤波的雷达目标跟踪方法

提出一种基于加性无迹卡尔曼滤波的雷达目标跟踪方法。雷达跟踪系统为离散非线性系统,传统的解决方法是使用扩展卡尔曼滤波。无迹卡尔曼滤波用少量采样点表示随机变量的分布,通过非线性系统传播,能以三阶精度获得非线性变换的均值和方差的估计。用无迹卡尔曼滤波进行雷达目标跟踪。通过Monte Carlo仿真,验证了该滤波算法比传统的扩展卡尔曼滤波具有更高的滤波精度。     

带非线性等式约束无迹卡尔曼滤波方法

针对带非线性等式约束的非线性系统的状态估计问题,给出了一种新形式的基于无迹卡尔曼滤波及伪观测手段的处理约束的状态估计方法（SPUKF）。在该方法中原动态系统被虚拟地分离成两个并行的子系统,各时刻的状态估计由基于这两个子系统构建的两套滤波链交替得到。相对于伪观测法中的序贯形式估计器,SPUKF无需事先确定观测及约束的处理次序且能获得更好的估计结果,故可以用来解决序贯方法中观测与约束的处理次序问题。由钟摆运动的实例仿真结果看到,SPUKF不仅有好于序贯形式无迹卡尔曼滤波的估计效果,误差改善比达到22%左右,而且算法运行时间与序贯形式估计器相近。此外,其估计效果还与批处理无迹卡尔曼滤波相当。     

基于序贯无迹卡尔曼滤波的雷达目标跟踪方法

提出一种基于序贯无迹卡尔曼滤波的雷达目标跟踪方法。雷达跟踪系统为离散非线性系统,传统的解决方法是使用扩展卡尔曼滤波。无迹卡尔曼滤波用少量采样点表示随机变量的分布,通过非线性系统传播,能以三阶精度获得非线性变换的均值和方差的估计。为了提高无迹卡尔曼滤波的精度,用序贯无迹卡尔曼滤波方法依次处理方位角、俯仰角和距离,来进行雷达目标跟踪。通过Monte Carlo仿真,验证了该滤波算法比传统的扩展卡尔曼滤波具有更高的滤波精度和更高的计算效率。     

燃气发电机组空燃比控制系统设计

本系统空燃比的自动控制采用精确控制,做到超前和滞后双重控制,增强自动控制系统的可靠性。超前控制则根据CH4浓度调节主管道混合气中的燃气和空气进气量,使进入进气管中的混合气达到空燃比的最佳范围之内。滞后控制则根据缸温控制,但采用单缸控制进气量,进而可单缸调缸温,降低对机组功率的影响。同时采用西门子S7-200PLC对现场进行控制,软件协议采用支持RS-485网络的Modbus工业通信协议,采用ModbuS通信协议实现了自由通信模式下工控机和西门子S7-200 PLC的串行通信,实现了两级之间的实时通信,完成对燃气机组的空燃比控制,从而实现机组空燃比的最佳匹配,自动控制机组的稳定运行。     

一种新的高动态GPS载波跟踪算法

提出了基于无迹粒子滤波（UPF）算法的高动态GPS载波跟踪环路,仿真分析了该方案在高斯噪声和非高斯噪声环境下对高动态GPS信号的跟踪性能,并与分别基于扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）、粒子滤波（PF）及扩展卡尔曼粒子滤波（EPF）这四种算法的载波跟踪环路进行了性能对比。仿真结果表明,基于UPF估计器的载波跟踪环路在高动态、弱信号以及非高斯噪声环境下具有优越的跟踪性能,既可以提高跟踪精度,又解决了非高斯噪声干扰问题。通过模拟实验验证了该方案的有效性。     

基于自适应无迹卡尔曼滤波QAR数据降噪研究

针对QAR数据包含离群值、噪声值等异常数据严重影响数据分析的问题,提出了一种自适应无迹卡尔曼滤波的数据降噪方法.利用改进拉依达准则剔除粗大误差数据,以无迹卡尔曼滤波为基础,结合Sage-Husa噪声估计器对系统噪声进行实时预测和修正,有效地解决了系统噪声时变的问题.利用空客A330飞机的数据样本对算法有效性进行了数值验证,仿真结果表明,自适应无迹卡尔曼滤波算法估计精度更高,降噪效果更优.研究可提高基于QAR数据分析与挖掘工作的数据质量.     

动力锂电池SOC估计仿真研究

针对传统的无迹卡尔曼滤波算法(UKF)估计动力锂电池荷电状态(SOC)时,由于滤波迭代过程中系统噪声不确定,可能导致估计结果精度欠佳的问题,提出一种改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)动态地估计锂离子电池的SOC.算法以UKF算法为基础,引入改进的Sage-Husa自适应滤波算法,利用观测数据进行滤波递推的同时,实时更新系统噪声的统计特性.以等效电路模型为基础,采用递推最小二乘法辨识模型参数,应用AUKF算法对电池SOC进行估算,并从实际工况进行仿真验证分析.仿真结果表明,上述算法有效的提高了估计精度,误差稳定性较高.     

拒绝服务攻击下基于UKF的智能电网动态状态估计研究

针对连续拒绝服务（Denial of service，DoS）攻击导致量测数据丢失使得动态状态估计失效、进而破坏智能电网安全经济运行问题，本文提出了一种适用拒绝服务攻击的改进无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman filter，UKF）方法，以进行智能电网动态状态估计.首先，分析拒绝服务攻击引起数据丢包特性并设计了数据补偿策略，以重构电力系统动态模型；然后，结合Holt's双参数指数平滑和无迹卡尔曼滤波方法，构造了融合补偿信息的新状态估计方程，并进一步基于估计误差协方差矩阵推导了状态增益更新方法，从而得到了无迹卡尔曼滤波动态状态估计新方法.最后，针对IEEE 30和118节点系统进行仿真，验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于高斯分布的多层无迹卡尔曼滤波算法

在传统无迹卡尔曼滤波(UKF) 中对其估计精度和计算效率起关键作用的是采样算法, 即构造具有权重的样本点. 研究表明, 带权样本点匹配随机变量的阶矩越高滤波的精度越高, 如多项式无迹卡尔曼滤波(PUKF), 但通常此类算法的复杂度过高甚至难以求解. 为此, 基于高斯分布结合高阶矩匹配与无迹卡尔曼滤波线性扩张方 法(LUKF), 提出一种兼顾效率和精度的高斯滤波离线算法. 实验结果表明, 所提出算法拥有比UKF 更高的估计精度和比PUKF 更好的计算效率.

     

基于无迹卡尔曼滤波单液流锌镍电池SOC估计

针对单液流锌镍电池荷电状态估计(SOC)还未较有为完善的解决方案,提出一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的单液流锌镍电池SOC估计.对单液流锌镍电池工作原理进行介绍,建立单液流锌镍电池二阶等效电路模型,并对电池内部参数进行辨识,通过利用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和无轨迹卡尔曼滤波算法(UKF)分别对单液流锌镍电池的SOC估计,经过仿真分析两种算法的误差,进一步说明无迹卡尔曼滤波算法有较高的精确度,估计误差在2％以内,能够满足单液流锌镍电池荷电状态估计要求.     

Estimation and feedback control of air-fuel ratio for gasoline engines

In 4-stroke internal combustion engines, air-fuel ratio control is a challenging task due to the rapid changes of engine throttle,especially during transient operation. To improve the transient performance, managing the cycle-to-cycle transient behavior of the mass of the air, the fuel and the burnt gas is a key issue due to the imbalance of cyclic combustion process. This paper address the model-based estimation and control problem for cyclic air-fuel ratio of spark-ignition engines. A discrete-time model of air-fuel ratio is proposed, which represents the cycle-to-cycle transient behavior of in-cylinder state variables under the assumptions of cyclic measurability of the total in-cylinder charge mass, combustion efficiency and the residual gas fraction. With the model,a Kalman filter-based air-fuel ratio estimation algorithm is proposed that enable us to perform a feedback control of air-fuel ratio without using lambda sensor. Finally, experimental validation result is demonstrated to show the effectiveness of proposed estimation and control scheme that is conducted on a full-scaled gasoline engine test bench.     

基于旋转矩阵KF的低成本MEMS姿态解算

针对低成本MEMS器件组合的姿态检测系统在运动加速度干扰下姿态估计精度较差等问题,提出了一种基于旋转矩阵卡尔曼滤波器(KF)的姿态解算方法.为了克服四元数法观测方程为非线性的缺点,该方法以旋转矩阵部分元素建立状态方程,并对量测加速度采用状态反馈估计的运动加速度进行补偿,减小了外部加速度的干扰,然后通过构造水平观测向量降低了计算复杂度,并给出了量测噪声协方差的推导.最后设计了卡尔曼滤波器对量测信息实现融合.动静态测试表明,该方法消除了累计误差,与无迹卡尔曼滤波(UKF)相比,提高了在运动加速度干扰下的姿态估计精度.     

自适应快速弱敏无迹Kalman滤波算法

针对现有弱敏无迹Kalman滤波需要代数求解增益矩阵耗时长和不能实时调节敏感性权重的问题,提出一种自适应快速弱敏无迹Kalman滤波算法.该算法在弱敏控制技术的基础上,重新定义弱敏无迹Kalman滤波的敏感性权重矩阵,将状态估计误差对不确定参数的敏感性加入滤波的代价函数,并通过最小化该代价函数得到滤波增益矩阵的解析解,...     

State of charge estimation for Li-ion battery based on model from extreme learning machine

Lithium-ion (Li-ion) battery state of charge (SOC) estimation is important for electric vehicles (EVs). The model-based state estimation method using the Kalman filter (KF) variants is studied and improved in this paper. To establish an accurate discrete model for Li-ion battery, the extreme learning machine (ELM) algorithm is proposed to train the model using experimental data. The estimation of SOC is then compared using four algorithms: extended Kalman filter (EKF), unscented Kalman filter (UKF), adaptive extended Kalman filter (AEKF) and adaptive unscented Kalman filter (AUKF). The comparison of the experimental results shows that AEKF and AUKF have better convergence rate, and AUKF has the best accuracy. The comparison from the radial basis function neural network (RBF NN) model also verifies that the ELM model has lighter computation load and smaller estimation error in SOC estimation process. In general, the performance of Li-ion battery SOC estimation is improved by the AUKF algorithm applied on the ELM model.     

基于粒子滤波的机动目标跟踪算法仿真研究

针对非线性多目标模型,应用粒子滤波算法,这种方法不受模型线性和Gauss假设的约束,是一种处理非线性非高斯动态系统状态递推估计的有效算法。在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法。融合后的新算法在计算提议概率密度分布时,粒子的产生充分考虑当前时刻的量测,使得粒子的分布更加接近状态的后验概率分布,再用平滑算法处理滤波的结果。仿真结果表明,算法有较好的跟踪效果。     

考虑星间测量的航天器自主导航并行滤波器

针对基于星间测量的航天器自主导航问题,本文考虑测量中存在野值的情况,提出了一种轨道根数辅助估计的并行无迹卡尔曼滤波算法.系统由两个并行滤波器组成,通过副滤波器的状态估计识别观测野值,进而在主滤波器中修正导航定位结果.文章选择了星间相对观测两卫星编队的基本构型,研究了算法的阈值参数选择,对不同参数条件下的滤波结果进行了对比.数值仿真说明了该算法在观测量变化率较大时能够有效降低连续野值对自主导航系统的影响,和传统算法相比具有更高的滤波精度和收敛速度.     

双层无迹卡尔曼滤波

针对无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman fllter,UKF）在强非线性系统中估计效果差的问题,提出了双层无迹卡尔曼滤波（Double layer unscented Kalman filter,DLUKF）算法,该算法用带权值的采样点表征先验分布,而后用内层UKF算法对每个采样点进行更新,最后引入外层UKF算法的更新机制得到估计值和估计协方差.仿真结果表明,相比于传统算法,所提的DLUKF算法可以在较低计算负载下获得较高滤波估计精度.     

A skewed unscented Kalman filter

State estimation of nonlinear systems is a challenging task, especially when the Gaussian approximation fails. The unscented Kalman filter was proposed to deal with state estimation of nonlinear systems. We modify the traditional unscented Kalman filter to capture the third-order moment (skewness) of the state vector. Methods are also proposed to reduce the computation time of the suggested approach, and showing that the proposed algorithm is as fast as the unscented Kalman filter. Simulation results confirm that the method is better than, or at least as good as, the unscented Kalman filter.     

Robust unscented Kalman filter for nanosat attitude estimation

A robust unscented Kalman filter based on a multiplicative quaternion-error approach is proposed for nanosat estimation in the presence of measurement faults. The global attitude parameterization is given by a quaternion, while the local attitude error is defined using a generalized three-dimensional attitude representation. The proposed algorithm uses a statistical function including measurement residuals to detect measurement faults and then uses an adaptation scheme based on multiple measurement scale factor for filter robustness against faulty measurements. The proposed algorithm is demonstrated for the attitude estimation of a nanosat with an on-board three-axis magnetometer and rate-integrating gyros in the presence of measurement faults as well as satellite orbit errors. To compare the estimation performance of the proposed algorithm, the robust unscented Kalman filter with single measurement noise scale factor, the standard extended Kalman filter and the unscented Kalman filter are also implemented under the same simulation conditions.