非线性非高斯秩滤波方法

基于秩滤波原理,提出一种非线性非高斯秩滤波方法,给出其递推过程.目前常用的非线性滤波方法有无迹Kalman滤波和粒子滤波,无迹Kalman滤波只适用于高斯分布的情况,粒子滤波方法却存在粒子退化及重采样引起的粒子贫化问题.而非线性非高斯秩滤波方法不仅适用于常见的多元t分布、多元极值分布等非高斯分布的非线性滤波,并且计算简单、工作量小,便于工程应用.从仿真算例可以看到,该方法的滤波精度与无迹Kalman滤波和粒子滤波方法相比提高了500%以上.      

关于BL-代数的implicative滤子的一些结果

通过研究BL-代数的implicative滤子的等价条件,得到了normal滤子与implicative滤子之间的关系,并给出了两个公开问题"一个normal滤子在什么合适条件下成为fantastic滤子?"和"在什么合适的条件下,normal滤子的拓展性成立?"结论成立的一种条件。     

利用自适应与同态滤波抵消话音频段数据通信中回波的方法

就话音频段数据通信中利用自适应滤波器和同态滤波器的方法消除回波干扰的基本原理进行了描述，介绍了采用ＤＳＰ技术的滤波器的设计方法，并给出了硬件实现结构。     

一种有效的抑制压电陀螺动态误差的方法

提出了一种基于小波滤波的补偿压电陀螺动态误差的方法.与自适应卡尔曼滤波、IIR低通滤波方法在实际工程中应用的比较和大量的跑车实验表明,该方法能够有效去除压电陀螺动态误差噪声干扰,提高压电陀螺使用精度.     

非线性状态方程自校准滤波方法

针对工程实际中遇到的非线性系统状态方程中含未知输入（如环境因素的影响、模型和参数选取不当等）的情况，采用自校准技术，基于秩滤波与无迹Kalman滤波算法提出了一种非线性状态方程自校准滤波方法,并分别讨论了自校准秩滤波(SRF)与自校准无迹Kalman滤波(SUKF)两种情况。大量仿真结果和工程应用表明:与无迹Kalman滤波(UKF)相比，该方法通过对系统状态方程中的未知输入进行自动估计和补偿，改善了系统受未知输入影响下的滤波效果，从算例中可以看到，估计精度至少提高了80%，且计算简单，便于工程应用。      

巴特沃兹有源滤波器设计中的灵敏度分析

通过对两种巴特沃兹有源滤波器设计方案的灵敏度分析,仿真了电路元件参数灵敏度随 Q 因数的变化规律,从而介绍了一种利用灵敏度分析比较网络设计方案优劣的方法。     

基于联邦滤波结构的INS／GPS组合导航系统数据融合研究

为了研究平台式惯导INS（interial navigation system）和全球定位系统GPS（globe position system）组合导航联邦滤波器的实现,使用速度局部滤波器和位置局部滤波器,分别对INS／GPS组合导航系统的向东速度、向北速度,以及对经度和纬度进行卡尔曼滤波,然后将位置数据和速度数据输入主滤波进行数据融合。以无人机的向东匀速水平飞行为背景,运用联邦卡尔曼滤波器算法,使用matelab进行仿真分析。可以证明联邦滤波器算法简单,易于实现,并且可以提高导航系统精度．实际应用中此方法可行。     

污水处理装置在冶金行业中的应用

对污水处理装置的技术参数、技术要求及设计方案的选择、工作原理做了进一步的阐述。对工业循环冷却水的处理有实际指导意义。     

稳定平台中陀螺漂移自适应实时估计算法

 针对陀螺稳定平台的漂移问题,建立了陀螺稳定跟踪装置在不同工作模式下陀螺漂移的数学模型,指出稳定模式下包含常值漂移和相关漂移的陀螺低频噪声是影响稳定精度的主要原因。提出一种自适应实时估计算法,采用卡尔曼滤波框架和滤波器收敛判据,结合Sage-Husa滤波和加权Sage-Husa滤波算法,利用跟踪器跟踪静止目标时输出的脱靶量信号对陀螺常值漂移和相关漂移进行估计。实验结果表明:该算法能够在系统模型和噪声特性均不准确的情况下使用,收敛时间小于3 s,估计均方差小于0.02 (°)/s,具有良好的鲁棒性和自适应能力。     

姿态测量中MEMS陀螺输出信号处理方法研究

为实现基于MEMS器件的舰船测姿,对MEMS陀螺的输出信号进行研究与处理。在分析MEME陀螺的输出误差模型基础上,通过经典卡尔曼滤波与鲁棒滤波的理论对比,设计滤波器对其输出信号进行滤波降噪。实验表明：鲁棒卡尔曼滤波方法对于MEMS陀螺输出信号的平滑降噪效果显著。     

一种用于机动目标跟踪的新自适应卡尔曼滤波算法

在“当前”模型的概念下,从工程实现的背景出发,提出了一种用于机动目标跟踪的新自适应卡尔曼滤波算法。基本思想是通过对加速度项引入加权因子来进一步突出“当前”信息的作用,为“当前”模型提供更加准确的“当前”信息。蒙特卡罗模拟结果表明,算法不仅克服了“当前”模型自适应卡尔曼滤波算法的缺陷,而且使跟踪性能得到进一步的提高。     

NONLINEAR FILTERING ALGORITHM FOR INS INITIAL ALIGNMENT

The initial alignment error equation of an INS (Inertial Navigation System) with large initial azimuth error has been derived and nonlinear characteristics are included. When azimuth error is fairly small, the nonlinear equation can be reduced to a linear one. Extended Kalman filter, iterated filter and second order filter formulas are derived for the nonlinear state equation with linear measurement equation. Simulations results show that the accuracy of azimuth error estimation using extended Kalman filter is better than that of using standard Kalman filter while the iterated filter and second order filter can give even better estimation accuracy.     

基于自适应粒子滤波的涡扇发动机故障诊断

针对涡扇发动机非线性、非高斯的特点,提出了一种自适应的粒子滤波算法用于涡扇发动机气路部件突变故障的诊断.为了减小算法的计算量并且保证滤波精度,分析了滤波精度和样本数目的关系,提出根据滤波过程中状态的方差自适应地调整粒子数,在保证一定的滤波精度下可以有效地减少滤波过程中使用的粒子数,提高了算法的实时性.同时,引入扩展卡尔曼滤波(EKF)用于更新粒子,产生重要概率密度函数,在一定程度上避免了粒子的退化.通过某型涡扇发动机的仿真分析表明:改进的算法相比标准粒子滤波算法用于涡扇发动机气路部件故障诊断时,参数估计的方均根误差减小了50%左右,且算法的计算量减小了30%.     

综合航电设备多传感器多级数据融合的敌我属性估计

介绍了C^4 ISR系统中多传感器数据融合的特点和一种空战融合模式,结合实例说明了多传感器各自对目标信息的测量结果进行融合处理,推导了单传感器和多传感器未知命题的周期融合的可信度分配,并根据概率分布函数求出我机和敌机的置信度和拟信度,进行了验证和分析。分析表明,多传感器数据融合可以较全面准确地识别空中目标,达到对目标属性的准确估计。     

机动目标的广义卡尔曼滤波信号模型的理论推导

卡尔曼滤波方法是一种应用广泛的估值方法,但其要求系统数学模型已知,而广义卡尔曼滤波与卡尔曼滤波相比并不需要系统数学模型已知,具有更强的现实意义。从泛函分析的角度讨论了连续函数的最佳逼近问题,并以此为基础提出了广义卡尔曼滤波的信号模型和递推公式。最后通过广义卡尔曼滤波与经典卡尔曼滤波仿真曲线的比较,验证了广义卡尔曼滤波的有效性。     

一种数字滤波器组在动态风洞试验中的应用

在动态风洞试验中,由于机械振动、随机扰动等原因,原始试验数据均有较大扰动。为得到其中的有用信息,需利用数字滤波器对其处理。基于MATLAB实现了梳状和频率抽样两种数字滤波器,对其各自特性做了较为深入的研究和比较。最后,利用二者串行组成了滤波器组。该滤波器组已经应用于预研项目中,结果表明,该滤波器组低频和高频特性均能够有效减弱信号中的干扰和噪声,达到预期目标。在不进行降采样率处理的情况下,达到相似的滤波结果,滤波器组的滤波时间仅为频率抽样滤波器的2％左右。     

飞行数据处理的非线性鲁棒滤波技术

研究了飞机飞行试验数据处理中的非线性鲁棒滤波技术,分析给出了实际飞行条件了一种飞机运动的新模型,它是含不确定参数项的非线性模型,同时给出了该不确定参数项的解析的表达形式,然后研究了对应于此类非线不确定系统的鲁棒滤波算法,得到了该滤波问题的充分解,并对该解进行扩展线性化处理,得么了一个较易实现的扩展鲁棒滤波算法,最后利用该算法对实际的数据进行了处理,结果表明,所提出的算法是切实可行的。     

二维驱动机构的机电一体化谐振问题探讨

谐振是机电一体化的普通现象,致其产生的因素有很多,其中最为常见的是电机与负载之间的力矩传递。谐振的发生不仅会损害本体,还会对安装平台造成不良影响,甚至恶化平台上其他仪器的性能。以二维驱动机构的机电一体化谐振问题为例,通过高频(100kHz)采样伺服电机相电流及角度传感器的信号,分析了电机三相电流和角度传感器的频谱成份,提出采用双反馈控制和notch数字滤波器改变系统的频谱特性,从而消除机械谐振,提高伺服跟踪精度,使之满足工程型号的要求。此方法对解决机电一体化的谐振问题具有重要意义。     

广义卡尔曼滤波递推公式的证明

卡尔曼滤波方法是一种应用广泛的估值方法,但其要求系统数学模型已知。而广义卡尔曼滤波与卡尔曼滤波相比并不需要系统数学模型已知,具有更强的现实意义。在广义卡尔曼滤波方法的状态模型和测量模型的基础上讨论了其递推公式的证明问题。最后通过广义卡尔曼滤波与经典卡尔曼滤波仿真曲线的比较,验证了广义卡尔曼滤波的有效性。     

基于小波分析的信号滤波方法研究

设计了模拟温度信号的数据采集系统,采集了温度信号T．分别利用最小二乘平滑滤波方法和小波变换滤波方法对传感器输出的原始温度信号T进行滤波,通过对比滤波后波形和残差体现了小波分析在信号滤波应用中的优越性。