基于离线卡尔曼的目标高度估计算法研究

基于雷达目标大地高度估算方法,针对等效地球半径近似法、地理坐标迭代法和地理坐标转换法进行了定性和定量分析。在综合考量惯性滤波、卡尔曼滤波和离线卡尔曼滤波等算法的实时性和平滑效果的基础上,设计并实现了一种基于离线卡尔曼滤波的地理坐标转换算法来估计雷达目标大地高度,并通过仿真试验验证了算法的有效性和实时性。     

基于遗传算法优化卡尔曼滤波模型的GNSS CORS监测数据处理研究

针对矿区GNSS CORS自动化监测数据波动大且含有测量噪声的特性,提出基于小波去噪的遗传算法优化Kalman滤波模型。首先利用小波阈值去噪法剔除原始数据中大部分高频噪声与粗差,再引入遗传算法对Kalman滤波中的过程噪声和量测噪声进行优化,实现噪声自适应寻优。实验结果表明,该组合模型平均相对误差为0.169 mm,均方误差为0.042 mm,相比于标准的Kalman滤波模型及方差补偿自适应Kalman滤波模型,具有更高的预测精度,能更好应用于矿区沉降监测。     

小波变换与卡尔曼滤波结合的RLG降噪方法

针对激光陀螺随机游走噪声其非平稳和非正态分布的特性,提出了基于小波变换的卡尔曼滤波的RLG降噪方法,该方法既具有小波变换对自相似过程的去相关作用和多分辨分析的功能,同时又保持了卡尔曼滤波器对未知信号的线性无偏最小方差估计的特点,实现了激光陀螺随机游走噪声的实时多尺度分解和最优估计。实测激光陀螺零偏信号去噪的结果表明,基于小波变换的卡尔曼滤波器使随机游走噪声的标准差降低了10.3%,降噪效果优于传统的卡尔曼滤波器。     

捷联成像寻的器视线重构

分析和比较了捷联成像寻的器提取视线角及视线转率的实现途径,通过充分利用寻的器和惯导系统提供的角速率信息,推导了惯性视线角的一阶动态方程,并结合Unscented卡尔曼滤波（UKF）理论给出了视线重构滤波器设计方法。与传统的视线和视线转率滤波方法相比,本丈所给出的方法无需应用成像寻的器无法观测的弹目距离和接近速度信息,也无需对未知目标机动进行建模,从而更方便于应用。仿真的结果验证了该方法可有效地重构视线角,从而进一步提高视线转率的估计精度。     

基于磁惯性测量的分段式井眼轨迹测算方法

为了提高随钻测量中井眼轨迹计算的精度,文中提出一种基于磁惯性测量的分段式井眼轨迹测算方法。在钻头停钻时,使用工具面角模型识别法对测段进行一次井眼轨迹模型识别,按照实时测量数据中的井深变化量生成一次模型约束下的测段的分测点。然后,使用磁惯性测量数据对分测点数据进行校正,将校正后的分测点进行分段轨迹模型识别。最后,将各分段对应的模型进行轨迹计算。实验结果表明,采用新方法后,坐标增量的绝对误差从单一模型算法的0.840 m降低至0.146 m,说明相对于单一模型的井眼轨迹计算方法,分段式井眼轨迹计算方法的误差较小,分段式的井眼轨迹计算方法能够提高井眼轨迹的测算精度。     

基于UKF的非齐次泊松跳跃市场微结构模型研究

本文针对不确定性因素引起资产价格的巨大波动,构建了一个由非齐次泊松过程驱动的跳跃市场微结构模型.在模型参数未知的情况下,我们使用非参数化方法检测出时变跳跃强度,由此再利用无迹卡尔曼滤波和极大似然法来估计跳跃市场微结构模型参数的值.模拟仿真与实证分析验证了该方法的有效性,并利用AIC准则对两类跳跃波动率模型进行了优劣比较.研究结果表明,跳跃市场微结构模型在拟合股指数据方面要优于跳跃随机波动模型.     

基于深度图像的运动人手检测与指尖点跟踪算法

针对由传统摄像头获得的二维图像难以准确检测复杂环境下运动人手目标的问题,提出了一种利用Kinect摄像头对复杂背景下近景人手指尖空间点的检测和跟踪算法。首先利用基于视觉的多信息融合方法对人手区域进行粗检测,并利用深度信息对得到的模糊人手区域进行精确定位及分割,从而有效抑制了复杂背景对人手区域的干扰;根据分割得到的人手区域,利用人手边界的曲率关系实现了指尖空间点的快速检测;最后利用卡尔曼滤波跟踪检测到的运动指尖点。实验结果表明,与已有指尖点检测方法相比,该算法能够准确地跟踪多种姿态下手指指尖的空间位置,具有较低的误差率。     

基于模糊聚类和卡尔曼滤波方法的模糊辨识*

本文提出一种通用的基于模糊聚类和卡尔曼滤波方法的模糊辨识方法。模糊聚类方法在给定的广义目标下按线性簇对被辨识的样本数据进行聚类，这样使得被辨识模型可用基干局部线性模型表示，然后，利用卡尔曼滤波方法拟合这些线性模型。本文给出了详细的模糊辨识算法。为了验证该辨识方法的有效性，本文最后给出了熟知的Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ数据的辨识结果。     

基于压力传感器的高精度血压计系统设计

血压是反映人体生理状况的一项重要指标,血压监测在临床和医疗保健中有着重要的地位。针对传统单片机设计方案测量精度不高、稳定性不好等缺点,采用MSP430单片机与ARM处理器有效结合的方法,设计了一种基于压力传感器的高精度血压计。从脉搏波特征点入手,采用了一种改进的阈值法,能准确检测出多种病理情况下的有效脉搏波峰值,该方法克服了传统阈值法检测脉搏波准确性不高的缺点,方法简单,测量时间短。采用自适应卡尔曼滤波算法拟合包络线,相比高斯曲线拟合效果更好,且易于编程实现。测试结果表明:系统误差小于4 mmHg,测量范围为0~295 mmHg,具有精度高、速度快的特点。     

基于运动传感器的远程健康监护系统研究

摘要设计了一种基于惯性测量单元((IMU Inertial Measurement Unit)的远程健康监护系统。首先采集固定在人体上的4个惯性测量单元的加速度、地磁和角速度数据,然后对数据采用卡尔曼滤波器进行融合,最后将融合后的姿态数据写入I3VH文件后传输到远程医护人员的计算机,以便医护人员对病人进行监护。实验结果表明,系统能实时准确地采集到人体的姿态数据,并能实时地再现人体的动作。