扩展容积卡尔曼滤波定位技术研究

为提高被动定位技术的精度与环境适应性,本文提出运用一种新的非线性滤波方法—扩展容积卡尔曼滤波算法进行多角度传感器目标定位;它首先利用EMD(经验模态分解)算法对目标的量测噪声协方差矩阵进行估计;然后,将过程噪声协方差和量测噪声协方差融入循环过程;同时,为保持算法的稳定性和正定性,利用求平方根的形式对算法改进。通过对扩展容积卡尔曼滤波与UKF(不敏卡尔曼滤波)算法跟踪目标的结果进行比较,在运算复杂度与UKF相当的前提下,扩展容积卡尔曼滤波算法不仅可以对未知量测噪声情况下的目标进行跟踪,而且显著提高了被动定位的精度。     

光电跟踪的非线性卡尔曼滤波算法

为得到最小方差意义下的光电跟踪目标的最优状态估计,提出将部分状态卡尔曼滤波和非线性系统的一阶线性化思想相结合,构成一种适用于非线性光电跟踪目标的卡尔曼滤波算法,并总结出详细算法结构.同时将此方法应用到非线性测量光电跟踪系统中,并与扩展卡尔曼滤波和U卡尔曼滤波进行性能对比.仿真实验结果证明,将部分状态卡尔曼滤波和非线性系统的一阶线性化思想相结合是有效可行的,而且其性能明显优于扩展卡尔曼滤波和U卡尔曼滤波.     

群量测的最佳估计算法

群量测是用几种不同量测手段测量一个对象时，从中得到一个最小误差估计值的方法。本文用分析和仿真试验的方法，研究了５种群量测算法并进行比较，讨论在不同条件下，群量测的最佳估计算法。     

转换观测卡尔曼滤波算法中转换统计量的一种改进计算方法

为了改进转换观测卡尔曼滤波算法的性能,提出了一种计算转换观测误差统计量(均值和协方差)的改进方法.有两组信息可用于计算这些统计量,即观测值和滤波器的一步预测值.首先,推导了滤波器球坐标状态一步预测误差的均值和协方差.然后,利用滤波器球坐标状态一步预测值更精确地计算了转换观测误差的统计量.最后,将改进的转换观测误差统计量...     

基于卡尔曼滤波的多运动目标跟踪算法研究

针对多运动目标跟踪的实时性和鲁棒性问题,本文提出了一种基于卡尔曼滤波的多运动目标跟踪算法,该算法运用卡尔曼滤波预测目标的位置,并以目标的中心点坐标、面积和长宽比特征、一维HSV颜色直方图作为目标的特征对当前帧检测到的目标模板和预测区域内的目标进行匹配。实验证明,该算法可实时、稳定地跟踪复杂场景内的多运动目标,并能够解决目标遮挡问题。     

一种基于改进卡尔曼滤波的camshift目标跟踪算法

针对目标跟踪中的突变问题,本文提出一种基于改进卡尔曼预测的camshift(continuously adaptivemean shift)跟踪算法.本算法首先使用一种新的目标颜色模型,对传统目标模型进行改进,提高了目标跟踪的准确性和稳定性;同时为了更有效的预测目标位置,对卡尔曼滤波的一步预测值进行改进,并将修改后的卡尔曼预测算法融入camshift算法中,跟踪中增加采样率.实验表明,与传统camshift算法相比,该算法能够处理目标运动中发生突变的情况,实现对运动目标高精度的跟踪.     

用于纯方位目标跟踪的修正极坐标自适应卡尔曼滤波算法

针对纯方位被动目标跟踪中，直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散而导致滤波精度很差的问题，提出了一种修正极坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法，对虚拟系统噪声进行估计，动态补偿模型线性化误差，对其滤波理论及算法进行了研究和仿真．仿真结果表明，该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性，优于一般的扩展卡尔曼滤波算法．     

电视跟踪系统的复合控制延迟卡尔曼滤波算法

为解决电视跟踪系统中由于脱靶量滞后存在降低系统跟踪精度的问题,在电视跟踪等效复合控制系统中提出了一种改进的卡尔曼滤波算法--电视跟踪延迟卡尔曼滤波算法,以对脱靶量滞后信号进行补偿.并在电视跟踪等效复合控制系统中对该算法进行了仿真实验.实验结果证明:①该算法在电视跟踪等效复合控制系统中是有效的;②该算法比以往的无延迟卡尔曼滤波算法和脱靶量延迟补偿滤波算法更有效地改善了速度预测误差,减小了跟踪误差,从而提高了电视跟踪系统的跟踪精度.     

EKF和PF算法及其在目标跟踪中的应用

基于贝叶斯滤波的目标跟踪原理,介绍了扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)和粒子滤波(ParticleFilter,PF)的基本思想和算法实现步骤。在非线性环境下对比分析了EKF算法和PF算法的估计精度,并给出两种方法的适用条件。EKF算法采用Taylor展开的线性变换来近似非线性模型,而PF算法采用一些带有权值的随机样本来表示所需要的后验概率密度。仿真结果表明,在强非线性非高斯环境下,PF算法的跟踪性能远优于EKF算法,当系统非线性强度不大时,EKF算法和PF算法的估计精度相差不大,但PF算法计算复杂,跟踪时间长,实时性差。     

电视跟踪系统的复合控制延迟卡尔曼滤波算法

为解决电视跟踪系统中由于脱靶量滞后存在降低系统跟踪精度的问题,在电视跟踪等效复合控制系统中提出了一种改进的卡尔曼滤波算法——电视跟踪延迟卡尔曼滤波算法,以对脱靶量滞后信号进行补偿．并在电视跟踪等效复合控制系统中对该算法进行了仿真实验．实验结果证明：①该算法在电视跟踪等效复合控制系统中是有效的;②该算法比以往的无延迟卡尔曼滤波算法和脱靶量延迟补偿滤波算法更有效地改善了速度预测误差,减小了跟踪误差,从而提高了电视跟踪系统的跟踪精度．     

输入未知条件下基于自适应广义卡尔曼滤波的结构损伤识别

发展一种输入未知条件下的自适应广义卡尔曼滤波(Adaptive Extended Kalman Filter with Unknown Inputs,AEKF-UI)方法,在线复合反演系统参数与未知输入,结合基于改进粒子群优化算法的自适应技术实现系统时变参数追踪,进而识别结构损伤,包括损伤发生的时间、位置和程度。建立基础隔震结构实验模型及理论模型,其中隔震层的非线性动力学特性通过Bouc-Wen模型描述。对基础隔震结构进行振动实验研究,采用刚度元件装置模拟时间、位置和程度不同的结构损伤,基于测得的加速度响应和AEKF-UI方法进行实时系统参数与未知输入的同步反演。研究结果表明:在两种典型地震波激励下,AEKF-UI方法得到的识别值与参考值相一致,验证了该方法在系统辨识中的有效性和准确性。     

Image deconvolution using incomplete Fourier measurements

In this article, we propose a new deconvolution algorithm, which is based on image reconstruction from incomplete measurements in Fourier domain. Our algorithm has two steps. First, an initial estimator is obtained using Fourier regularized inverse operator. Second, parts of the estimator's Fourier coefficients are saved, and the others are removed to suppress noise energy, then the remaining coefficients are used to recover image based on the sparse constraints. This image reconstruction problem is an optimization problem that is solved by a fast algorithm named split Bregman iteration. Different from other deconvolution algorithms, our algorithm only uses parts of Fourier components to restore the blurred image and combines two different regularization strategies efficiently by applying a selection matrix. The experiment shows that our method gives better performance than many other competitive deconvolution methods. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. Int J Imaging Syst Technol, 22, 233–240, 2012     

结构恢复力非参数化模型识别的改进容积卡尔曼滤波方法

对地震等强动力荷载作用过程中结构损伤的发生发展过程进行识别,必须考虑结构行为的非线性。本文运用相对位移和相对速度的幂级数多项式表征结构恢复力模型,提出一种基于改进的容积卡尔曼滤波算法（Updated Cubature Kalman Filter, UCKF）和结构部分自由度上加速度响应时程的结构参数、未知响应及恢复力非参数化模型识别方法。以一个含磁流变阻尼器的多自由度数值模型为例,考虑20%的加速度响应测量噪声影响,识别出模型的结构参数、未知响应及阻尼力。并将本文方法所得结果分别与基于扩展卡尔曼滤波算法、传统容积卡尔曼滤波算法及含记忆衰退的扩展卡尔曼滤波算法所得结果进行比较。对一个带磁流变阻尼器的四层剪切型框架模型进行激振试验,基于部分自由度上的加速度响应时程实测值,识别出结构参数、未知动力响应以及阻尼器阻尼力的非参数化模型,通过与实测结果的比较,验证了本文方法的可行性。     

A robust incomplete Choleski-conjugate gradient algorithm

When applied to large sparse sets of simultaneous equations, classical iterative methods may yield very poor convergence rates. This paper gives an incomplete Choleski-conjugate gradient algorithm (ICCG) which has reliably good convergence rates at the expense of computing and using at each iteration an incomplete Choleski factor of the coefficient matrix. The method is applicable to any problems in which the coefficient matrix is symmetric positive definite and is likely to be advantageous with respect to elimination when it is not possible to represent the equations in a dense band form.     

Investigating the precision of linear dimension measurements

Conclusions It is necessary to oblige the Committee of Standards'laboratories and institutes to supervise systematically the level of errors in production measurements, to generalize the results thus obtained, and to provide industry with information on the accumulated data. It is necessary to improve the qualifications of the personnel engaged in measurements and, in raising the wage scales of workers, to consider without fail their metrological qualifications.Translated from Izmeritel'naya Tekhnika, No. 5, pp. 33–34, May, 1968.