一种改进的UGPF算法及其在导航问题中的应用

通过对高斯粒子滤波(GPF)算法的分析与总结,提出了一种基于无味卡尔曼滤波(UKF)方法的改进GPF算法(改进UGPF算法).该方法主要利用UKF获取更优的重要性抽样函数,同时优化GPF滤波的算法流程结构.最后通过二维目标跟踪过程中位置导航参数估计问题,对该算法进行了仿真分析,所得结果验证了该算法的有效性.     

基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计

针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波（Adaptive cubature particle filter, ACPF）的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波（Adaptive cubature Kalman filter, ACKF）算法更新基本粒子滤波（Particle filter, PF）算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink⁃Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波（Unscented particle filter, UPF）算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。     

简化的混合估计算法及其在GPS／SINS深组合中的应用

为解决GPS/SINS深组合导航系统滤波的非线性和噪声的不确定性的问题,针对深组合模型特点,设计了一种简化的基于U滤波的多模型混合估计滤波器。根据系统模型中状态方程是线性方程、观测方程是非线性方程的特点,提出了一种简化的U滤波算法(Ultra tight coupling unscented Kalman filter,UTCUKF),然后针对噪声变化建立了非线性模型,多模型混合估计滤波器的输出为各滤波器的概率加权融合,因此模型概率是根据噪声变化而调整的,从而也使系统输出对噪声变化具有一定自适应能力。最后进行了仿真,并与基于普通U滤波的多模型混合估计算法进行了比较。结果表明,本文算法的解算时间短,模型切换速度更快,而估计的精确度与同条件下的基于普通U滤波的多模型混合估计算法相当,更符合深组合系统高动态的要求。     

基于Hopfield神经网络的非线性系统故障估计方法

针对一类故障参数是线性可分的非线性系统,在参数故障情况下提出了一种基于Hopfield递归神经网络的故障估计方法。利用Hopfield递归神经网络的自学习能力和稳定性理论,将故障参数的估计问题转化为Hop-field神经网络的稳定性问题,克服了现有数值方法存在量化误差和算法收敛性等问题。与自适应观测器和等价空间方法等相关故障参数估计方法相比,具有设计简单、易于实现和适用性宽等特点。仿真结果表明,对于常值故障和时变故障,诊断系统均具有较好的估计效果和动态性能。     

完全非线性近似逆及其在轨迹跟踪中的应用

非线性系统输出跟踪问题在理论和实际中都具有十分重要的意义。人们对此问题进行了大量地研究和广泛地应用。但是所有的研究对象一般都要求仿射型非线性系统,以便容易解出相应的控制输入。对于一般的完全非线性系统,由于没有控制输入的显性表达式,很难得到相应的结果。本文讨论了完全非线性系统的输出跟踪问题,在理论上研究了完全非线性系统逆的存在性。利用神经网络可逼近任意 Ｌ２ 函数的特性,提出了求解完全非线性系统逆近似控制律的方法,并由此研究了完全非线性飞机模型的轨迹跟踪问题。通过对飞机轨迹跟踪问题的仿真,表明该方法是切实可行的。     

基于粒子滤波算法的非刚性目标实时跟踪

基于颜色的粒子滤波实时跟踪算法主要是利用视频图像的颜色直方图信息,综合考虑运动预测和帧间的相似性来确定目标的位置。针对影响粒子滤波算法性能的关键技术,提出了基于混合高斯模型的粒子滤波算法,并将其用于基于颜色的非刚性目标的实时跟踪相关问题。该算法使用混合高斯模型表示粒子,在每个时刻的修正步骤之后,采用EM算法对粒子进行重新拟合。仿真实验表明,本算法在保证跟踪准确度的同时,可以满足实时跟踪的要求。     

一种非线性状态估计器的算法实现与解耦简化

本文以机载火控系统中的目标状态估计器(TSE)为例,探讨了一类非线性状态估计器的算法及简化方法。文中给出了TSE的数学模型,分析了其特点,并作了形式上的变换;而后用最优卡尔曼滤波算法实现了状态估计。最后,利用其结构特点,作了算法解耦,故大大减少了计算量和计算机内存,获得了令人满意的估值精度。     

SPT方法在纳米粒子布朗运动观测中的应用

纳米粒子布朗运动特性对Micro-/Nano-PIV的使用和与粒子相关的物理现象的研究有重要意义.观测了200nm荧光粒子的布朗运动,利用单粒子追踪(SPT)算法和自编程序处理图像,获得粒子的均方位移,计算了实验扩散系数Dexp为2.09×10-12 m2/s.与Stokes-Einstein公式估计的理论扩散系数Dth相比,二者量阶一致,但实验扩散系数的数值偏小约5%.对相关的实验误差进行了分析.     

Vehicle State and Parameter Estimation Based on Dual Unscented Particle Filter Algorithm

Acquisition of real-time and accurate vehicle state and parameter information is critical to the research of vehicle dynamic control system. By studying the defects of the former Kalman filter based estimation method, a new estimating method is proposed. First the nonlinear vehicle dynamics system, containing inaccurate model pa rameters and constant noise, is established. Then a dual unscented particle filter （DUPF） algorithm is proposed. In the algorithm two unscented particle filters run in parallel, states estimation and parameters estimation update each other. The results of simulation and vehicle ground testing indicate that the DUPF algorithm has higher state estimation accuracy than unscented Kalman filter （UKF） and dual extended Kalman filter （DEKF）, and it also has good capability to revise model parameters.     

余度MEMS-IMU/GPS组合导航系统

对采用余度配置的MEMS-IMU/GPS组合导航系统进行了研究。分析了微小型组合导航系统的特点和误差模型,针对惯性/GPS伪距组合导航模式下,卡尔曼滤波器需要对量测方程线性化的缺点,提出了基于改进平淡粒子滤波的滤波算法。该算法采用权值控制参数决定粒子是否进入平淡卡尔曼滤波器,有效降低了滤波计算量,并和UPF算法精度相当。研究表明,改进平淡粒子滤波算法对系统性能有明显提高,在GPS信号受到遮挡、暂时不可用的情况下,具有较好的抑制误差作用,适合余度微惯性/GPS组合导航系统的应用。     

一种全息滤波用于粒子场层析的方法

本文介绍用4F傅里叶透镜系统和全息滤波器对粒子场分布作全息记录的原理和方法。理论和实验结果表明,这种记录方法能同时准确记录位于输入平面和在其前、后相同距离平面上的粒子分布,并能根据清晰的粒子像直接判读出粒子尺寸和空间位置。若应用不同的全息滤波器,就能在输出平面上记录与滤波器相匹配的三个层次平面上的粒子分布。这种用4F系统的全息滤波记录方法,实质上是用全息术测量粒子场分布的层析法。文中还介绍了制作这种全息滤波器的原理和方法。     

基于极大后验原理的非线性系统传感器故障估计

针对扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman filter,EKF)计算复杂,粒子滤波算法动态跟踪能力差,单一无先导扩展卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman filter,UKF)滤波精度低等缺陷,本文根据极大后验原理(Max-imum posterior principle,MPP),针对一类非线性系统设计了一种改进型的无先导卡尔曼故障估计滤波器来估计被控系统所发生的加性传感器故障。首先根据极大后验估计原理,推导出一种最优常值故障估计器。在此基础之上,推导出次优的加性常值故障估计滤波器,并对故障估计滤波器进行了无偏性证明。最后,将得到的理论结果应用于非线性倒立摆系统,仿真验证了所提方法的有效性。     

基于最小偏度采样的卫星自主导航SRUKF算法

针对航天器自主导航系统对可靠性、精确性和实时性的要求,将最小偏度采样策略和平方根Unscented卡尔曼滤波(SRUKF)算法相结合,提出了一种改进型SRUKF算法,该算法在保证滤波精度和标准Unscented卡尔曼滤波(UKF)算法相当的条件下,通过引入最小偏度采样减少了采样点数,提高了计算速度,以协方差阵的平方根代替协方差阵参加递推运算,减少了计算机舍入误差.将该算法应用于磁强计/雷达高度计组合导航系统中,仿真结果表明:该算法保证了估计精度,较大地减轻了计算负担,具有算法简单、计算效率较高的特点,能够满足卫星自主导航系统的要求.     

非线性关联系统分散控制的稳定性及优化估计

讨论了一类具有非线性关系的系统,给出了在局部状态反馈分散控制作用下关联系统稳定性的一个充分条件,并提出相容性的概念。在稳定性结果的基础上上,研究了系统的相容性,并由此给出了分散控制下相互关系系统二次型性能指标优化的一个上界。     

现代薄壳非线性稳定性理论的发展和应用

本文对现代非线性稳定性理论的发展情况进行了研究和简要总结。阐述了非经恶性循环 稳定性理论发展的三个主要阶段及其基本理论和应用。最后,指出了非线性稳定性理论的近期进展和考虑初始缺陷的大挠度分析方法的应用前景。     

结构网格MWENO-7格式的构造和应用

在结构网格上构造了一种多重加权实质无波动激波捕捉格式,命名为MWENO-7(Multi-weighted essen-tially non-oscillatory)格式。提出了一种新的模板集上权的计算策略:通过探测因子来判断模板集上间断出现的位置,调节相应模板上的线性权,再与光滑因子结合起来得到非线性权,以保证在不出现伪振荡的前提下尽可能利用原有的等距模板构造出尽可能高阶的格式。文中给出几个典型算例,验证了MWENO-7格式的有效性。     

直升机控制系统的内/外回路设计概念及其应用

提出了一种新型的内／外回路控制结构,系统地阐述了此结构在直升机控制系统中的应用。内回路主要使各个通道解耦,改善系统的稳定性,并使系统具有速率响应特性;外回路采用输出反馈,对已解耦的不同通道分别进行单回路设计。其中内回路的解耦特性是内／外回路设计概念的基础,采用特征结构配置技术有效地实现了内回路的通道解耦。采用内／外回路结构所设计的直升机控制系统具有良好的指令跟踪性能、抗干扰特性以及良好的解耦响应特性。实例研究充分展示了这些特点。     

直升机控制系统的内/

提出了一种新型的内／外回路控制结构,系统地阐述了此结构在直升机控制系统中的应用。内回路主要使各个通道解耦,改善系统的稳定性,并使系统具有速率响应特性;外回路采用输出反馈,对已解耦的不同通道分别进行单回路设计。其中内回路的解耦特性是内／外回路设计概念的基础,采用特征结构配置技术有效地实现了内回路的通道解耦。采用内／外回路结构所设计的直升机控制系统具有良好的指令跟踪性能、抗干扰特性以及良好的解耦响应特性。实例研究充分展示了这些特点。