带有色量测噪声的非线性系统 Unscented 卡尔曼滤波器

传统Unscented卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter, UKF)要求噪声必须为高斯白噪声, 无法解 决带有色噪声的非线性系统滤波问题. 为此, 本文提出了一种带有色量测噪声的UKF滤 波新算法. 首先,基于量测信息增广和最小方差估计, 推导出一类带有色量测噪声的非 线性离散系统状态的最优滤波框架, 接着采用Unscented变换(Unscented transformation, UT)来计算最优框架中的 非线性状态后验均值和协方差, 进而得到有色量测噪声下UKF滤波递推公式. 所设 计的UKF新方法能有效地解决传统UKF在量测噪声有色情况下非线性滤波失效的问题, 数 值仿真实例验证了其可行性和有效性.     

中心差分卡尔曼平滑器

针对一类非线性离散系统的状态平滑问题, 本文设计了一种中心差分卡尔曼平滑器(CDKS). 文中基于最小方差估计准则, 详细推导了非线性系统的状态最优平滑递推公式, 并采用中心差分变换来近似计算状态的后验均值和协方差. 相比于传统中心差分卡尔曼滤波器(CDKF), 所设计的CDKS算法有效提高了非线性状态的估计精度, 拓展了中心差分变换的应用范围. 仿真实例验证了所提出平滑器的可行性和有效性.     

基于Unscented变换的强跟踪滤波器

针对强跟踪滤波器(STF)存在要求非线性函数连续可微和强非线性时滤波性能不佳等理论局限性,提出一种基于Unscented变换的强跟踪滤波器(UTSTF).UTSTF基于STF的理论框架,采用Unscented变换代替STF中的雅可比矩阵计算:UTSTF兼具STF鲁棒性强、Unscented变换精度高、实现简单的优点,有效克服了STF的理论局限性.仿真实例验证了UTSTF的有效性.     

一种用于解决非线性滤波问题的新型粒子滤波算法

粒子滤波算法受到许多领域的研究人员的重视,该算法的主要思想是使用一个带有权值的粒子集合来表示系统的后验概率密度.在扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法的基础上,该文提出一种新型粒子滤波算法.首先用Unscented卡尔曼滤波器产生系统的状态估计,然后用扩展卡尔曼滤波器重复这一过程并产生系统在k时刻的最终状态估计.在实验中,针对非线性程度不同的两种系统,分别采用5种粒子滤波算法进行实验.结果证明,文中所提出的算法的各方面性能都明显优于其他4种粒子滤波算法.     

基于小波网络的一类非线性系统稳定最小方差控制

研究一类非线性系统的最小方差控制．将非线性系统等价表示为时变线性系统，利用小波网络的非线性逼近特性在线辨识时变系数，利用改进的投影算法在线调整小波网络的权值；在此基础上设计了非线性系统的最小方差控制器，并分析了闭环控制系统的稳定性．仿真结果表明了该算法的有效性．     

基于自适应固定滞后卡尔曼平滑器的状态观测器在假手上的应用

针对以电位计为角度传感器的假手系统,提出了一种基于自适应固定滞后卡尔曼平滑器的状态观测器以观测手指的当前位置、速度和加速度信息.首先,分析了卡尔曼滤波器滤除电位计热噪声并观测速度与加速度的合理性,进而建立了其系统的离散状态转移矩阵.其次,相比卡尔曼滤波器,卡尔曼平滑器在参数相同的情况下具有更好的平滑效果,据此提出一种基于固定滞后卡尔曼平滑器的状态观测器,并通过引入渐消因子以提高动态响应特性.同时给出了一种将本文算法滞后特性降至一个控制周期的有效实现方式.最后,在HIT-V仿人假手实验平台上进行了实验验证.实验结果表明,相比对原始数据直接进行差分,该方法将速度噪声降低了20倍以上,加速度噪声降低了10 000倍以上.相比标准卡尔曼滤波器和固定滞后卡尔曼平滑器,该方法在动态响应方面具有更好的效果.     

非线性自适应控制--克服非线性的影响

非线性自适应控制系统中,当工作点发生转移时,被控过程的增益有时会有很大的变化,这对使用广义最小方差控制的自校正控制器来说会产生一定的影响.文中对这种影响机理进行了讨论,并针对单变量系统提出两种合理的解决方法.     

PH过程的非线性最小方差控制

ＰＨ值控制是过程控制中最难控制的变量之一。本文首次用非线性离散Ｈａｍ－ｍｅｒｓ＋ｅｉｎ模型来描述ＰＨ过程，并设计了非线性最小方差控制器。在实验室中和反应器装置上的应用结果表明：Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型能较精确地反映ＰＨ过程的非线本质，其最小方差控制系统具有实施简单，性能稳定，控制品质好等优点，对工作点改变有较强的鲁棒性。为ＰＨ过程的控制提供了一条新的有效经。     

基于非线性卡尔曼平滑的GPS定位估计方法

在GPS单机定位中,通常采用卡尔曼滤波作为位置状态解算的方法.文中提出一种将非线性平滑技术用于GPS定位估计的方法,该方法可用于单机GPS接收机的定位解算,在非线性滤波的基础上进一步提高定位精度.提出一种随接收卫星数量而实时改变测量参数的动态测量模型,根据GPS的伪距、多普勒频移和导航信息等原始数据进行定位模型的解析,运用新型的平淡卡尔曼平滑算法求解该动态模型.GPS定位实验结果表明,与通用的最小二乘迭代法和非线性滤波等方法获得的结果相比,所提出的方法能获得更高的定位精度.     

基于神经网络的一类非线性系统的自适应控制

基于递归神经网络给出了仅含一个非线性环节的一类非线性系统的自适应控制方案。该方案采用递归神经网络辨识非线性系统中的未知非线性环节。沿用广义最小方差自校正控制方法,可以解决非线性环节未知和工作点变化时传统方法无法控制的自适应控制问题。理论分析和仿真结果表明,该方法具有很好的控制效果。     

基于Gauss-Hermite逼近的非线性加权观测融合无迹Kalman滤波器

对非线性多传感器系统,基于Gauss-Hermite逼近方法和加权最小二乘法,提出了一种具有普适性的非线性加权观测融合算法.该算法可将一个高维观测压缩为一个低维观测.在此基础上,结合无迹Kalman滤波器（Unscented Kalman filter,UKF）,提出了非线性加权观测融合无迹Kalman滤波器（WMF（Weighted measurement fusion）-UKF）.与集中式融合UKF（CMF（Centralized measurement fusion）-UKF）相比,该算法计算负担小且具有逼近的估计精度.特别是在传感器数量较大时,该算法在计算量上的优势更加明显.仿真例子验证了算法的有效性.     

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.     

UKF与EKF在空对海单站TO-TMA中的应用

探讨了目标运动分析(Target moving analysis,TMA)中基本的非线性估计问题,介绍了基于UT的UKF 算法的设计思想与具体实现,特别针对空对海单站无源到达时间TMA(TO-TMA)问题应用UKF和EKF进行了对照研究,建立了问题的离散非线性滤波估计模型,设计了典型的应用场景,给出了Monte Carlo仿真运行结果;表明UKF在该特定应用背景下,由于模型的非线性较弱,使得UKF在精度上与EKF相当,而且在运算量上也有所增加.     

Unscented and square‐root unscented Kalman filters for quaternionic systems

Proper construction of an unscented Kalman filter (UKF) for unit quaternionic systems is not straightforward due to the incompatibility between the algebraic properties of the unit quaternions and the common real vector space operations (additions and scalar multiplications) needed in the steps of a filter algorithm. This work studies, in detail, all UKFs and square‐root UKFs for quaternionic systems proposed in the literature. First, we classify the algorithms according to the preservation of the unity norm of the quaternion variables. Second, we propose two new algorithms: the quaternionic additive unscented Kalman filter (QuAdUKF) and a square‐root variant of it. The QuAdUKF encompasses all known UKFs for quaternionic systems of the literature preserving, in all steps, the norm of the unit quaternion variables. Besides, it can also yield new UKFs with this norm preservation property. The QuAdUKF's square‐root variant has better properties in comparison with all the square‐root UKFs for quaternionic systems of the literature. Numerical experiments for a spacecraft attitude estimation problem illustrate the theoretical results.     

Suboptimal filter for continuous‐time linear systems with unknown parameters

The filtering problem for continuous‐time linear systems with unknown parameters is considered. A new suboptimal filter is herein proposed. It is based on the optimal mean‐square linear combination of the local Kalman filters. In contrast to the optimal weights, the suboptimal weights do not depend on current observations; thus, the proposed filter can easily be implemented in real‐time. Examples demonstrate high accuracy and efficiency of the suboptimal filter. Copyright © 2008 John Wiley and Sons Asia Pte Ltd and Chinese Automatic Control Society     

基于UT变换的传感器航迹数据无偏转换

在目标跟踪过程中,通常采用笛卡尔坐标系进行航迹输出,这涉及到不同坐标系下航迹数据转换问题.传统变换方法计算量比较大且精度一般.根据UT变换的基本思想,通过选择有限个近似高斯分布离散点,并施以非线性变换,实现了笛卡尔坐标航迹数据的无偏转换.与蒙特卡洛方法的对比分析表明,该方法计算量小,数学推导简单,运算时间短,是一种比较有效的航迹数据转换方法.     

多径CD3S信号的多滤波器联合估计解调

针对多径衰落信道下混沌直接序列扩频（CD3S）信号的解调问题,提出一种基于卡尔曼滤波（KF）、无损卡尔曼滤波（UKF）与最小均方误差（MMSE）滤波联合估计的多径CD3S信号解调算法。算法根据混沌码同步、信道估计与信息码解调间的差异性与关联性,利用UKF估计混沌码、KF估计信道参数,并通过MMSE滤波重构信息码。三个滤波器均将彼此的估计结果作为系统参数,交替工作,通过联合估计实现信息码的解调。仿真结果表明,无论对时不变信道还是时变信道,算法均可以克服多径衰落与信道噪声的影响,实现了多径信道下CD3S信号的解调。     

球形译码算法在信号空间分集系统中的应用研究

针对信号空间分集系统中最大似然检测算法复杂度高的问题,选用球形译码算法作为信号空间分集系统接收机检测算法,可以使接收机在接近最大似然算法检测性能的同时,降低接收机检测复杂度。为进一步降低检测复杂度,通过采用最小均方误差算法减小噪声对接收信号的干扰,来降低因搜索噪声点而产生的复杂度,并利用衰减因子k加快搜索半径收缩来达到进一步降低球形译码算法检测复杂度的目的。仿真结果表明,在信号空间分集系统中引入球形译码算法可以降低接收机检测复杂度,并且改进后的球形译码算法检测时间在低信噪比情况下约为传统球形译码算法的12%—33%。因此,球形译码算法可以有效地降低信号空间分集系统接收机检测复杂度。     

全双工MIMO中继系统中一种高性能波束成形算法

全双工中继系统相比于半双工中继系统可以极大地提高频谱利用率,但是中继收发端之间的信号泄漏严重影响全双工系统的性能。为了抑制基于译码转发的全双工多输入多输出中继系统的自干扰,提高信息传输速率,提出了一种波束成形算法。该算法在中继站采用基于最小均方误差的接收与发射波束成形,并联合两个波束成形矩阵建立迭代结构以得到最优解。仿真表明,同传统的零空间投影与最大化信干比算法相比,提出的算法能够有效提高系统性能。在中高信噪比时,该算法较最大化信干比算法获得0.8 bit/(s·Hz)左右的速率增益;当误码率达到10-3以及更低时,该算法相比于最大化信干比算法能获得1.5 dB左右的信噪比增益。