一种蜂窝网中伪线性卡尔曼滤波混合定位算法

提出了蜂窝网中一种基于伪线性卡尔曼滤波的到达时间和到达角（TOA／AOA）混合定位的算法,能够对处于运动状态的用户进行跟踪定位．根据用户运动模型,使用笛卡尔坐标旋转以降低状态变量的维数,在确保跟踪精度的同时又降低了算法的运算量．同时考虑了用户在不同的观测平台间切换时实现连续跟踪的问题,分析和仿真了观测平台自身的定位误差和散射半径对跟踪精度的影响．结果表明算法的精度能够满足E911要求,并与最小二乘算法的定位精度进行了比较．     

精密单点定位的抗差卡尔曼滤波研究

从卡尔曼滤波的新息出发,推导了卡尔曼滤波残差的新息表达式,并用其构造抗差因子.根据精密单点定位的内部可靠性和观测值的随机性,确定完全可探测的载波相位和伪距粗差,并分别加入相应观测值粗差.通过标准卡尔曼滤波、新息的抗差卡尔曼滤波和残差的抗差卡尔曼滤波3种方案对比,粗差使标准卡尔曼滤波的估计结果产生一定的偏差.当观测值精度不等时,新息的抗差卡尔曼滤波对较高精度观测值的粗差抗差效果较差.而残差的抗差卡尔曼滤波能够实现不等精度观测值粗差的同时抗差.     

改进的卡尔曼滤波的铷原子钟钟差预测

为了提高钟差预测精度,提出一种改进的卡尔曼滤波算法进行钟差预测。在卡尔曼滤波算法的基础上,将全球定位系统接收机输出的秒脉冲信号作为参考源,对铷原子钟的调整参数加入支持向量机的预测惩罚和幅值变化等限制措施,估计铷原子钟的参数,得到铷原子钟的频率调整量。将铷原子钟的频率调节至参考频率,使得铷原子钟与参考源达到同步。实验结果表明,改进的卡尔曼滤波算法能明显提高钟差预测精度。     

混沌粒子群优化扩展卡尔曼滤波北斗伪距定位

基于粒子群优化(PS O)扩展卡尔曼滤波,添加了混沌扰动因子扩大粒子群的应用范围,改善了传统粒子群局部最优求解过程.     

基于伪线性卡尔曼滤波的两站红外无源定位及跟踪技术

建立了目标的两站红外搜索与跟踪系统的伪线性观测模型，基于该模型提出了运动目标的伪线性卡尔曼滤波算法．该算法利用伪线性方程组获得滤波器的初值，从而提高了滤波器的跟踪精度和速度．分别采用伪线性卡尔曼滤波器与推广卡尔曼滤波器对目标进行定位及跟踪的仿真结果表明：在跟踪初始阶段，伪线性卡尔曼滤波的跟踪精度明显优于推广卡尔曼滤波．在近距离范围，不论目标是匀速还是机动运动，两者的跟踪精度都非常高．在远距离范围，当目标机动时，伪线性卡尔曼滤波的跟踪精度明显优于推广卡尔曼滤波；当目标匀速运动时，推广卡尔曼滤波的跟踪精度略优于伪线性卡尔曼滤波．从整个仿真过程可以看出，目标的运动形式对推广卡尔曼滤波性能的影响是非常明显的，而对伪线性卡尔曼滤波性能的影响则很小．     

自适应卡尔曼滤波在载波相位平滑伪距中的应用

对于高精度GPS定位,应用传统的载波相位平滑伪距算法会使定位的连续性和精度受到影响,在高动态GPS环境中甚至无法正常应用.基于标准卡尔曼滤波算法假设,利用极大似然准则推导了一种新的应用于载波相位平滑伪距的自适应卡尔曼滤波算法,这种滤波算法利用新息序列分别对系统过程噪声方差和量测噪声方差进行实时估计和调整,得到适用于动态定位的载波相位平滑伪距所需的最优平滑时间常数.在相关理论分析的基础上,对自适应卡尔曼滤波算法的稳定性进行了分析.动态定位仿真结果表明,与传统的载波相位平滑伪距算法相比,自适应卡尔曼滤波算法可以有效改善定位的精度和稳定性.     

基于改进的三帧差和卡尔曼滤波的车辆检测方法

针对卡尔曼滤波方法在车辆检测中存在背景更新参数固定、背景建模实时性较差的问题,提出了三帧差法与自适应卡尔曼滤波算法相结合的运动车辆检测方法.先采用三帧差法快速提取车辆运动区域,再采用高斯分布确定背景更新参数,同时更新背景模型,最后将两者得到的图像相减得到最终检测结果.实验结果表明,该算法的背景更新速度较快,运动目标提取效果较好.     

基于伪线性KF和EKF的无源定位算法研究

针对扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)对非线性观测模型观测时,滤波曲线易出现发散的问题,采用伪线性卡尔曼滤波(Pseudo-Linear Kalman Filter,PLKF)方法对非线性观测方程进行了分析.通过将非线性因素整合到观测矩阵中,实现了非线性观测方程的伪线性化,同时与两站...     

差示扫描量热法检测菜籽油掺伪棉籽油的研究

采用差示扫描量热法对菜籽油掺伪棉籽油进行研究。结果表明:菜籽油和棉籽油在结晶与熔融过程的DSC曲线具有明显区别。棉籽油的掺入量大于或等于5%时,菜籽油熔融过程的特征热力学参数有显著差异(p<0.05)。随着棉籽油掺入量增加,菜籽油的特征热力学参数呈现递变趋势,其特征热力学参数与棉籽油掺入量呈现良好线性关系,菜籽油结晶过程的峰值温度T_(peak1)、T_(peak2)和熔融过程的峰值温度T_(peak5)拟合程度较好(R2>0.99),其中T_(peak1)高达0.997。该法便捷、有效,适用于菜籽油掺伪棉籽油的检测。     

基于伪距残差相关性的GPS/INS紧耦合抗差滤波

提出了基于GPS伪距残差相关性的GPS/INS紧耦合抗差滤波算法.理论推导了GPS伪距观测值残差的计算方法,引入了相关函数对伪距残差进行相关性分析;分析了GPS/INS紧耦合导航的动力学模型和观测模型,基于残差相关性构建了紧耦合抗差滤波算法,利用实测数据验证了算法的有效性.结果表明:相比于非抗差滤波算法和传统的抗差滤波算法,基于GPS伪距残差相关性的抗差滤波能更灵敏地探测GPS/INS紧耦合中伪距观测值的粗差,并且通过抗差滤波因子抑制粗差对于导航结果的影响,提高GPS/INS紧耦合导航精度,而且通过控制粗差能够有效避免滤波发散现象的发生.     

线性模型中鞅差误差条件下回归系数L.S.估计的平均相合性

本文中,我们讨论了线性回归模型y_i=X_i~(?)β+e_i i=1,2,…的随机误差(e_i)是鞅差序列的条件下,给出了回归系数β的最小二乘估计的r-平均相合性.     

基于TVAR模型的语音增强技术

在分析语音信号的时变自回归TVAR(Time VaryingAutoregressive)模型及其模型参数的随机演化模型的基础上,基于粒子滤波器(ParticleFilter)对TVAR模型参数的序列估计,提出了一种语音增强算法.算法通过引入反射系数,快速简捷实现了模型稳定性的判断,保证了跟踪的模型的稳定性.实验结果表明,算法可以很好地跟踪非平稳信号,采用该方法处理过的语音,信噪比SNR(Signal to NoiseRatio)明显提高,听觉质量得到了很大的改善.     

基于心搏聚类的Holter运动伪差段快速识别算法

为了能够在Holter分析系统中快速地标识出夹杂着运动伪差的时间段,提出一种基于心搏聚类的运动伪差段识别算法.先对心搏的QRS复合波面积进行直方图统计,得到心搏特征的主导分布;结合心搏形态,采用基于“轮廓限围”和“相关差值”的模板匹配算法完成心搏聚类;根据聚类结果得到的心搏凌乱特征曲线,自动识别出存在运动干扰的时间段.从医院采集了运动伪差比较明显的10例24 h Holter临床数据进行算法测试,实验表明：24 h的心电数据平均耗时不到1 s,识别结果与人工标注基本吻合.     

基于偏态伪似然下偏态回归模型的参数估计

在社会和经济等许多领域中都存在着大量的偏态数据,在偏态总体分布未知但前三阶矩已知的情况下,研究提出偏态伪似然方法,并利用极大偏态伪似然方法得到偏态回归模型的参数估计,通过随机模拟比较研究和实例分析,表明模型和方法的有效性与实用性.     

AR模型参数自适应估计方法研究及应用

为了提高AR模型参数估计的精度和收敛速度,提出基于卡尔曼(Kalm an)滤波原理的AR模型参数估计方法.把AR模型参数向量作为状态向量,利用随机游动模型建立系统的状态方程,由观测数据建立系统的观测方程,应用卡尔曼(Kalm an)滤波原理求得参数向量的最小方差估计.将该方法应用于船舶运动实时建模预报中.仿真研究表明本文提出的基于Kalm an滤波算法的AR模型在预报精度以及收敛速度方面均优于基于递推最小二乘法(RLS)和最小均方(LMS)算法,该算法具有较强的鲁棒性,降低了实时在线预报时通信故障所引起的数据缺失对预报精度的影响.该方法在理论和工程应用方面具有重要的意义.     

GPS双频相位平滑伪距在卫星 预报钟差精度评定中的应用

利用Hatch滤波对双频消电离层组合伪距观测值进行相位平滑讨论,对原Hatch滤波公式中的定权方法 进行了改进。在此基础上,利用伪距与星地距比对法对广播星历中卫星预报钟差精度评定进行了研究。计算结 果表明:载波相位平滑能有效地提高伪距观测量的精度,从而提高伪距与星地距比对法评估卫星预报钟差的可 行性。利用双频消电离层相位平滑伪距计算的卫星钟差精度优于1ns(1σ),测定的卫星钟差与实际卫星钟差不 存在系统差。     

用基于遗传优化的扩展卡尔曼滤波算法辨识电池模型参数

提出了一种基于遗传优化算法(Genetic algorithm,GA)和扩展卡尔曼滤波(ExtendedKalman filter,EKF)算法的电池模型参数辨识方法。建立了锂离子动力电池等效电路模型,模型中两个RC网络分别描述电池的电化学极化特性和浓差极化特性,迟滞电压描述电池充放电过程的平衡电势的差异。对于具有耦合关系的模型参数,采用具有最小均方误差估计效果的EKF辨识算法,针对EKF算法通过试验调节难以取得最佳滤波效果的问题,提出基于遗传算法优化EKF噪声矩阵的方法。试验和仿真结果表明:基于遗传优化的EKF算法(GA-EKF)辨识的电池模型满足电动车辆仿真精度要求。     

半参数模型误差为鞅差序列的r阶矩相合性

利用偏残差法并综合最小二乘法,给出了半参数回归模型中参数β和非参数g(t)的、(t),在误差为鞅差序列时,得到了、(t)的r(r≥2)阶矩相合性.     

机床主轴轴向热误差一阶自回归建模方法

针对机床主轴热误差经验建模法缺乏物理意义,建模精度和鲁棒性受热变形伪滞后效应影响较大的问题,从理论角度推导出一种具有明确物理意义且不受伪滞后效应影响的主轴热误差建模方法.将主轴简化为一维杆件,考虑主轴圆柱面与空气的对流散热,利用传热学得到一维杆在单端热源条件下温度场和热变形的解析表达式;对热变形表达式进行形式变换,推导...     

捷联惯导寻北中卡尔曼滤波器的设计

针对捷联惯性寻北系统无转动机构、算法简单,但对陀螺精度要求高的特点,提出了应用于车载捷联寻北系统的卡尔曼滤波器,通过卡尔曼滤波器提高系统寻北精度。首先建立陀螺信号的自回归时间序列模型,然后对陀螺数据进行卡尔曼滤波处理,并进行仿真试验验证。结果表明,设计的卡尔曼滤波器滤波效果显著,陀螺信号噪声得到了明显抑制,有效提高了寻北精度,验证了捷联惯性单位置寻北法的工程可行性。