卡尔曼滤波同时pH滴定法研究

将卡尔曼滤波(KF)递推算法，用于多组分同时pH滴定中，讨论了方法原理，pH通道的选挥，同时对二、三、四元系统混合酸(碱)试祥，进行了多次测定，获得满意结果。     

卡尔曼滤波同时pH配位滴定法研究

将卡尔曼滤波(KF)递推算法,用于多组分同时pH配位滴定中,同时测定了镍矿中镍,铜,钴含量,讨论了方法原理,指定pH值的选择,对8个矿样和模拟样,进行了多次测定,均获得满意结果.     

卡尔曼滤波同时pH滴定法研究

将卡尔曼滤波(KF)递推算法,用于多组分同时pH滴定中,讨论了方法原理,pH通道的选择,同时对二、三、四元系统混合酸(碱)试样,进行了多次测定,获得满意结果.     

BTAMoPACA与Fe(Ⅲ)、Al(Ⅲ)显色反应

在pH5.9的邻苯二甲酸氢钾－氢氧化钠缓冲体系中，在CTMAB的存在下，Fe(Ⅲ)和Al(Ⅲ)与BTAMoPACA形成最大吸收分别为670nm和690nm的有色络合物，吸收光谱严重重叠。采用双波长标准加入法对该混合显色体系进行研究，建立铁、铝同时测定的新方法，应用硅砖中痕量铁、铝的同时测定获得满意结果。     

主成分分析同时单点pH滴定法研究

将主成分分析用于多组分同时单点pH滴定法中,讨论了方法原理,建立了主成分分析常数矩阵,对8个三组分极弱酸和12个四组分极弱碱混合样进行了测定,相对误差和相对标准偏差约0.2%,结果令人满意.     

胶束增敏双波长光度法同时测定食品中的铝和铁

研究了在pH=6．6的醋酸-醋酸钠缓冲介质和乳化剂OP存在下，邻苯二酚紫与铁(Ⅲ)、铝(Ⅲ)显色体系．在该显色条件下，选择适宜的波长组合，实现了胶束增敏光度法同时测定两种离子，分别利用系数倍率法和解方程组法双波长同时测定了食品中的铁和铝，该法应用于测定油饼和饼干中的铁和铝，两种方法的相对标准偏差(RSD)均在3 2％以下．加标回收率97％～102．6％之间。     

比值光谱导数分光光度法同时测定锌、钴、锰

用比值导数分光光度法,在pH9.5缓冲溶液中,非离子表面活性剂Triton x-100存在下,以5-Br-PADAP为显色剂,对混合物中锌、钴、锰三组分进行了同时测定,解决了测定时的光谱干扰问题.回收率在97.3％~104.0％之间,锌、钴、锰5次重复测定的相对标准偏差分别为1.9％、2.4％、1.8％.应用于啤酒中痕量锌、钴、锰的测定,取得了满意结果.     

多组分同时光度法测定的研究

将多组分同时分光度法用于多组分金属离子的同时测定,导出了计算公式,讨论了方法原理,实验条件和线性方程,对混合样进行了多次测定,结果满意。     

多元线性回归同时分光光度法

将多元线性回归分析应用于分光光度法中,同时测定了多组分金属离子混合物各组分含量．讨论了方法原理和最佳实验条件,建立了回归方程和线性方程组．对１０个四元组分混合样进行了测定,获得满意结果．     

Ni与Cu及Co同时分光光度测定

将多元线性回归分析，用于多组分有色金属离子ＥＤＴＡ络合物的同时光度测定，讨论了方法原理、实验条件，建立了回归方程和线性方程组．对１０个自配样和矿样进行了测定，获得满意结果     

卡尔曼滤波分光光度法测定多组金属离子

用卡尔曼滤波（KF）递推算法，以4－（2－吡啶偶氮）间苯二酚（PAR）为显色剂，测定了Cu^2 ,Co^2 ,Ni^2 ,Zn^2 ,Pb^2 五种金属离子的二，三，四元体系混合样品各组分含量，利用较少的测量数据，获得满意结果。     

基于非线性滤波的风廓线雷达数据处理

针对实际工程中风廓线雷达风向、风速随高度分布取值的非线性特性以及非气象干扰因素,基于非线性化方法———扩展卡尔曼滤波法,对风廓线雷达探测数据进行滤波处理.先利用泰勒展开式的一次项对非线性方程作线性化处理,再结合经典的卡尔曼滤波进行滤波估计,将非线性滤波问题转化为一个近似的线性滤波问题.仿真实验结果表明,该方法可以有效去除风场数据中掺杂的噪声干扰,很好地发挥了其非线性特性,滤波效果优于传统的卡尔曼滤波,具有一定的工程应用前景.     

基于LSTM-KF的无人机航迹跟踪算法

在量测信息有限的情况下,针对使用单一运动模型的卡尔曼滤波(KF)算法难以应对无人机航道跟踪的问题,提出了一种新颖的将长短期记忆网络(LSTM)和KF算法结合的LSTM-KF算法。首先,使用LSTM预测目标平均速度和瞬时速度的方法解决了非参数模型在位置预测任务中泛化能力差的问题。其次,分析了KF算法使用运动模型的预测局限性,提出利用LSTM的预测结果修正运动模型的预测结果的方法,来降低预测误差。修正后的预测结果与量测数据结合,实现对目标的状态估计。最后,将所提LSTM-KF算法在生成的轨迹上进行了验证,仿真结果证明,LSTM-KF算法比已有模型具有更高的跟踪精度和更强的鲁棒性。     

State estimation of connected vehicles using a nonlinear ensemble filter

The concept of connected vehicles is with great potentials for enhancing the road transportation systems in the future. To support the functions and applications under the connected vehicles frame, the estimation of dynamic states of the vehicles under the cooperative environments is a fundamental issue. By integrating multiple sensors, localization modules in OBUs(on-board units) require effective estimation solutions to cope with various operation conditions. Based on the filtering estimation framework for sensor fusion, an ensemble Kalman filter(En KF) is introduced to estimate the vehicle's state with observations from navigation satellites and neighborhood vehicles, and the original En KF solution is improved by using the cubature transformation to fulfill the requirements of the nonlinearity approximation capability, where the conventional ensemble analysis operation in En KF is modified to enhance the estimation performance without increasing the computational burden significantly. Simulation results from a nonlinear case and the cooperative vehicle localization scenario illustrate the capability of the proposed filter, which is crucial to realize the active safety of connected vehicles in future intelligent transportation.     

生物力学模型导引的心肌运动与材料参数对偶估计

针对传统心脏图像分析方法割裂运动分析和材料分析的局限性和扩展卡尔曼滤波器联合算法引入互协方差矩阵具有收敛慢的问题,提出基于卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器的对偶滤波器算法,该方法用有限元方法表达心脏求解域,连续生物力学模型作为逆问题的约束,在状态空间框架下将运动状态向量和材料参数向量分别置于2组状态空间方程中,用相应的滤波器进行交替迭代估计,从而实现心肌运动状态和材料参数的同时重建.结果表明,该方法能够有效地提高估计精度和收敛速度,缩短计算时间.     

基于模糊聚类的移动机器人并发故障诊断

移动机器人并发故障诊断技术大多将并发的多故障作为多种单故障组合状态处理,这样不仅需要为每种故障设计滤波器,且只能诊断特定的多故障组合.为了克服这些缺点,提出一种移动机器人多故障并发的故障诊断技术.根据移动机器人的运动模型,为每一种单故障状态设计一个对应的卡尔曼滤波器,用这些滤波器对移动机器人并发故障数据进行滤波.利用模糊聚类方法对滤波结果进行分类,根据移动机器人运行数据对不同单故障集合的隶属度诊断任意组合的并发故障.在三轮移动机器人Pioneer3上进行仿真实验,对14种常见的单故障和多故障并发的情况进行诊断,证明了该方法对轮式移动机器人并发故障诊断的有效性.     

掺于建筑砂浆中的新型外加剂——KF微孔塑化剂

掺于建筑砂浆中的KF微孔塑化剂(简称KF剂)是一种引气型的化学外加剂;它是以松香酸钠与烷基苯磺酸钠为主要成分,加入适量无机化合物复合而成的砂浆外加剂。生产工艺简便,性能可靠。通过微观、亚微观测试,对KF剂的作用机理进行了较深入的研究。试验室的工作及工程应用证明,KF剂掺于砂浆中,使砂浆具有良好的塑化效应,显著改善它的流动性与保水性。在砌筑和抹灰砂浆中掺入微量KF剂,可取代全部或部分白灰膏,节约了能源及原材料,改善施工环境,减轻劳动强度,降低了成本,经济效益显著。     

基于外辐射源的多目标CMKF跟踪算法研究

为了纠正传统的扩展卡尔曼滤波算法的病态特征,实现实时快速和稳定的定位,提出了一种基于外辐射源的多目标CMKF跟踪算法,并对该算法进行了详细的理论推导.计算机仿真结果证明了上述方法的正确性.     

Coordinate correction algorithm for WLAN indoor positioning

In the fingerprint matching-based wireless local urea network (WLAN) indoor positioning system,Kalman filter (KF) is usually applied after fingerprint matching algorithms to make positioning results mo...     

On orbit estimation of spacecraft dynamic property

Mass property of spacecraft needs to be estimated in certain circumstances.Based on the measurement of single point acceleration,angular acceleration and angular velocity,a discrete Kalman Filter(KF) based estimation method is developed to extract the inertia matrix and mass center.The simulation results show that the method can be used for continues online estimation without propellant consumption.Stability condition for the filter is given at last.