基于优化无迹Kalman滤波的电网动态谐波估计

提出一种基于粒子群优化的无迹卡尔曼滤波(particle swarm optimized unscented Kalman filter,PSOUKF)的电网动态谐波估计方法,利用包含种群分类与动态学习因子的改进粒子群优化算法,优化无迹卡尔曼滤波算法(unscented Kalman filter,UKF)的状态噪声协方差和观测噪声协方差,使系统噪声对电网动态谐波估计结果的影响得到充分考虑,克服了传统UKF算法将这两种方差视为常数导致的动态谐波估计精度低的缺陷.仿真结果表明,PSOKUF算法比卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)算法和传统的UKF算法更有效,在没有增加计算复杂度的情况下,能够提高动态谐波估计精度.     

基于无迹粒子滤波的电网动态谐波估计

提出一种基于无迹粒子滤波(unscented particle filter,UPF)算法的电网动态谐波估计方法.通过无迹卡尔曼滤波算法得到电网动态谐波状态量的估计值和协方差,运用这些结果改进传统粒子滤波算法的重要密度函数,采用粒子滤波算法得到电网动态谐波的最优估计值.该方法克服了无迹卡尔曼滤波算法(unscented Kalman filter,UKF)对噪声要求为高斯分布的限制和传统粒子滤波(particle filter,PF)算法易退化的缺点,保留了UKF对非线性问题的较好处理和PF强抗干扰性能力.仿真结果表明,在高斯噪声和非高斯噪声情况下,UPF算法得到的电网动态谐波幅值、相位的估计值都更接近真实值.     

一种基于导向矢量约束的恒模盲波束形成算法

针对阵列信号波达角(direction of arrival,DOA)先验信息已知的情况,利用信号的恒模特性,在卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)结构下,提出一种附加阵列导向矢量约束的自适应波束形成算法.对约束情况下的卡尔曼滤波目标函数运用拉格朗日乘子法,求得约束条件下的最优估计表达式,并将其推广到无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法中,通过约束迭代算法对阵列估计信号的导向角施加约束,实现约束UKF自适应波束形成算法的最优权值分配.仿真过程中,用所提算法与约束恒模迭代最小二乘算法和约束最小方差迭代最小二乘算法作对比,表明表明,该算法在收敛速度、信噪比、稳健性、跟踪性能方面具有较好的性能.     

缸内直喷发动机分层燃烧过程仿真

利用CFD软件建立了缸内直喷(GDI)发动机的缸内分层燃烧过程三维模型,并通过仿真计算研究了喷油时刻与点火时刻对GDI发动机分层燃烧过程的影响,采用示功图验证的方法对比了实验结果与模拟结果,证明两者具有较好的一致性。通过对比不同喷油与点火相位对分层燃烧过程及排放的影响,得出了文中给定工况下相对最佳的喷油、点火相位。本文方法也适用于标定其他工况下的最佳喷油相位及点火相位。     

双层喷油器锥角对双燃料发动机性能的影响

在一台6缸增压中冷重型柴油引燃天然气发动机上,试验研究了不同喷射参数下,不同规格的双层喷油器对燃烧、排放及经济性的影响。自行设计并加工了两种不同规格喷射锥角的双层喷油器,分别为双层142°锥角(喷油器1)和上层153°、下层119°锥角(喷油器2),分别与喷油时刻(17～31°CA BTDC)、喷油压力(70、140 MPa)相匹配,保持天然气能量替代率为90%,分析了转速为1656 r/min,25%负荷(B25工况)情况下两种喷油器对边界条件变化的敏感程度。结果表明:B25工况下,两喷油器对应的燃烧相位、热效率、排放随喷油时刻的变化规律与随喷油压力的变化规律基本相同;采用喷油器2可以获得更高的热效率和更低的THC排放,同时燃烧相位比喷油器1提前,着火延迟期和燃烧持续期也相对更短,燃烧速度更快;相对于70 MPa的喷油压力,采用140 MPa的喷油压力,仅使最佳喷油时刻延后,对热效率和排放的最优值影响不大。     

纯测角无源定位跟踪算法研究

研究了纯测角无源定位跟踪技术的特点,建立了双传感器观测的纯测角修正增益扩展卡尔曼滤波算法（modified gain extended Kalman filter,MGEKF）。为克服MGEKF算法中非线性滤波效果差的缺点,进一步提出了基于测角量无迹变换的卡尔曼滤波算法（observing angle unscented transformed Kalmanfilter,OAUKF）。通过实验仿真分析,比较了目标在弱机动和强机动的条件下MGEKF算法和OAUKF算法的跟踪效果。结果表明,后者能无偏且更加有效地实现目标的跟踪。     

基于新息的神经网络自适应卡尔曼滤波

卡尔曼滤波是一种基于最小方差的递推式滤波算法,系统模型和噪声统计特性的先验知识决定了滤波的性能和估计的准确性,不精确的先验知识将导致滤波性能的明显下降甚至发散。采用BP神经网络对系统进行辨识,获得精确的系统状态方程,利用新息自适应估计卡尔曼滤波算法中的过程噪声和测量噪声协方差矩阵,提出基于新息的神经网络自适应卡尔曼滤波算法。Matlab仿真结果表明,与传统卡尔曼滤波算法相比,改进的卡尔曼滤波算法获得了与原始信号几乎一致的输出信号,噪声得到明显抑制。同时,改进的算法不需要系统精确的数学模型,在实际应用中具有可行性和普适性。     

高速取样示波器时基失真数学模型的研究与仿真

为了解决10 GHz以上的高速取样示波器的时基失真修正问题, 提高测量结果的准确性, 参考基于最小二乘法的时基失真数学模型, 对时基失真修正算法中输入信号相位的选取、信号的分组方式和谐波阶数的确定等内容进行了仿真研究, 确定了输入信号相位为正交、信号分组为4组、谐波阶数为3时, 时基失真的误差最小;将该结论应用到时基失真的修正算法中, 仿真得到了修正后的平滑波形曲线.结果表明:与原始波形比较, 算法有效地修正了由于时基失真造成的系统误差, 验证了该结论的正确性和时基失真修正算法的有效性.     

基于改进粒子滤波的传感器网络目标跟踪研究

在分析粒子滤波算法(PF)的基础上研究了一种改进的粒子滤波算法-无迹粒子滤波算法(UPF).UPF算法使用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法产生重要密度函数.动态组织传感器网络节点成簇,将UPF算法和PF算法应用于无线传感器网络(WSNs)的目标跟踪,实现了对网络中做匀速直线运动的单个目标的跟踪.最后将UPF算法与PF算法进行比较.仿真结果表明,改进算法UPF滤波提高了粒子利用效率,精度更高,跟踪性能更好.     

基于改进Camshift的人脸跟踪算法

研究了一种基于改进Camshift的人脸跟踪算法.该算法采用分块加权的直方图匹配方法增强人脸的辨识度,通过人脸形态约束筛选不合理的人脸形态变化,并结合Kalman滤波器预测修正跟踪人脸位置.实验表明,改进后的算法比经典Camshift算法有更强的抗肤色干扰能力和跟踪准确性.