引入UPF的交互式多模型的算法

融合交互式多模型和UPF（the unscented particle filter）,提出了一种新的多模型滤波算法。多模型结构能适应目标高度机动,粒子滤波能处理非线性、非高斯问题,而UKF（the unscented Kalman filte,）可以提高估计精度。与其它交互式多模型算法进行了比较,试验仿真结果证实了新滤波算法的有效性。     

涡扇发动机故障诊断中粒子滤波改进方法

针对标准粒子滤波算法诊断步数多且诊断结果噪声水平高的问题,提出伪协方差和自适应似然分布结合的改进粒子滤波算法。该算法通过使用伪协方差代替了粒子集协方差,保证采样得到的粒子能够更真实地反映突变情况,减少诊断步数;通过对似然分布自适应调整,增加其与先验分布的重叠区域,提高抽样率,增加有效粒子数,降低诊断结果噪声水平。发动机健康参数估计仿真结果表明:与标准粒子滤波算法相比,改进的粒子滤波算法能使诊断速度提高约27%,诊断精度提高约38%,有效地减少了突变故障的诊断步数,并显著降低了诊断结果的噪声水平。     

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%.     

基于自适应Kalman滤波的改进PSO算法

针对基于Kalman滤波的PSO算法在设计与应用过程中存在的不足,提出了基于自适应Kalman滤波的改进PSO算法。利用粒子群状态空间Markov链模型,建立粒子群系统状态方程;采用粒子的速度和位置作为观测量,构建观测方程;引入记忆衰减因子动态调整Kalman滤波模型参数及噪声方差阵,降低模型误差,提高粒子的位置估计精度。仿真实验表明:改进的PSO算法无论在优化精度、收敛速度,还是在稳定性方面都有很大的改进和提高,这就有效避免了粒子的"早熟"收敛问题;尤其在处理复杂多峰问题上,改进算法表现出很明显的优越性。     

改进粒子滤波算法及其在GPS/SINS组合导航中的应用

针对标准粒子滤波中存在的粒子退化问题,将无味卡尔曼滤波方法、线性规划方法与标准粒子滤波相结合,得到一种改进粒子滤波算法。改进粒子滤波算法中的重要性概率密度通过 UKF算法获得,从而使粒子使用效率得到提升;二次采样过程中加入线性规划方法,保证了粒子的多样性。将改进粒子滤波算法应用于 GPS/SINS组合导航,建立了 GPS/SINS组合导航模型,通过仿真验证了该滤波算法的有效性,使用该算法可使惯性组合导航系统导航精度得到提高。     

GPS/INS组合导航系统自适应滤波算法与仿真研究

随着组合导航系统应用环境的日趋复杂，给噪声统计特性的准确描述带来困难，这将造成Kalman滤波器不稳定甚至发散。首先对目前解决此问题常用的自适应滤波方法进行了总结和分析，在此基础上，给出了基于滤波收敛性判据，结合Sage-Husa自适应滤波和强跟踪Kalman滤波的改进自适应滤波算法。最后以GPS／INS组合导航系统为例进行了计算机仿真，结果表明：该算法可有效抑制滤波发散，具有较大范围的自适应能力。     

航空发动机气路故障诊断的SANNWA-PF算法

针对航空发动机非线性、非高斯的特点,提出一种用于航空发动机气路故障诊断的自适应神经网络权值调整粒子滤波（SANNWA PF）算法。该算法根据粒子分布情况确定分裂和调整的粒子数目,进而根据粒子权重采用正态分布的方式进行分裂,采用反向传插(BP)神经网络进行权值调整,缓解了粒子的退化和贫化,具有更强的自适应性能和跟踪能力。通过一维非线性跟踪模型和航空发动机气路故障诊断仿真研究表明:SANNWA PF算法具有良好的非高斯性能,相对粒子滤波一维非线性追踪模型估计精度提高约21%,航空发动机气路故障诊断在高斯噪声和非高斯噪声下分别提高约30%和26%,诊断速度分别提高约7倍和10倍。      

基于辅助粒子滤波的机动目标跟踪研究

针对机动目标跟踪巾扩展卡尔曼算法（EKF）收敛速度慢、跟踪精度低的问题,基于粒子滤波（PF）和辅助粒子滤波（APF）的基本思想,结合目标先验信息将速度约束条件加入到跟踪过程巾,对辅助粒子滤波算法进行了仿真分析,与扩展卡尔曼进行仿真对比,分析了跟踪性能和误差。仿真结果表明,对机动目标跟踪问题,辅助粒子滤波不仅解决了扩展卡尔曼线性化困难难题,与EKF相比还具有收敛速度快,跟踪精度高的优点。     

DR/GPS组合导航系统滤波技术研究

陆用航位推算系统（DR）的精度主要受到里程系数和航向误差的制约,其误差模型本质具有非线性,因此采用非线性滤波算法能显著提高里程系数和航向误差的估计精度。本文将粒子滤波应用到航位推算（DR）/GPS组合导航系统数据融合过程中,对航位推算 (DR) 与GPS组合导航系统中的里程系数误差和航向误差进行辨识估计,并对里程系数和航向进行修正。粒子滤波存在的主要问题是粒子的退化现象严重,本文将量子粒子群优化 (PSO) 算法与粒子滤波相结合,提出了量子PSO粒子滤波算法,该算法采用量子位对粒子进行编码,引入量子旋转门与变异操作保持了粒子集的多样性,通过量子PSO搜索寻优重新分配粒子,使粒子集有效地逼近真实的后验概率分布,从而有效地减轻了退化现象,提高了粒子滤波的精度。跑车实验结果表明,该算法有效地抑制了DR导航系统误差的增长,提高了组合导航系统的定位精度。     

基于预警卫星系统的临近空间飞行器跟踪

系统地研究了如何对临近空间飞行器进行有效实时跟踪的问题,并提出了一种基于约束总体最小二乘与自适应交互式多模型（CTLS-AIMM）滤波相结合的实时跟踪滤波算法。首先考虑到临近空间飞行器的特点,选择使用红外预警卫星系统探测目标飞行器,并使用约束总体最小二乘算法（CTLS）对目标进行粗定位;然后在粗定位信息基础上,使用自适应交互式多模型滤波算法（AIMM）对目标飞行器进行实时跟踪。在AIMM中,根据临近空间飞行器机动特性,合理选择目标模型集,并使用迭代最小二乘算法对模型参数进行自适应调整。通过仿真,验证了该跟踪滤波算法的可行性。     

Maneuvering Target Tracking in Dense Clutter Based on Particle Filtering

An improved particle filtering(IPF) is presented to perform maneuvering target tracking in dense clutter.The proposed filter uses several efficient variance reduction methods to combat particle degeneracy,low mode prior probabilities and measure-ment-origin uncertainty.Within the framework of a hybrid state estimation,each particle samples a discrete mode from its poste-rior distribution and the continuous state variables are approximated by a multivariate Gaussian mixture that is updated by an unscented Ka...     

基于均值漂移无味粒子滤波的地面运动目标变结构交互多模型跟踪(英文)

为了跟踪地面运动目标,本文提出在变结构交互多模型基础上使用均值漂移无味粒子滤波的算法。模型滤波中,通过均值漂移将无味粒子滤波产生的采样粒子向目标状态最大后验密度估计方向移动。"停止"模型基础上,提出了"遮蔽"模型:出现地形遮蔽时,使用上一时刻的预测代替下一时刻的测量,且保持道路模型与遮蔽前一致。仿真实验采用地面运动目标指示雷达,考虑地面运动目标的三种常见场景:进入或离开道路、经过道路交叉点以及无测量值。使用了RMSE和ANEES两种评价指标,实验结果表明本文算法有效地提高了目标改变行驶道路时的跟踪精度;且目标速度过低或被遮蔽时,可以避免轨迹中断。     

基于超球体平方根无迹Kalman滤波算法的涡扇发动机气路部件故障诊断

研究了一种超球体平方根无迹Kalman滤波算法用来有效跟踪涡扇发动机气路部件发生渐变性和突变性故障的健康参数.该算法通过超球体单形采样来降低算法的计算量,采用测量残差协方差阵的平方根代替方差阵进行递推运算,提高了算法的计算效率和数值稳定性.分别采用扩展Kalman滤波算法、无迹Kalman滤波算法和超球体平方根无迹Kalman滤波算法对某型涡扇发动机进行仿真,结果表明:超球体平方根无迹Kalman滤波算法的滤波时间减少50%左右,能够实现渐变性和突变性故障中健康参数的准确估计,是一种有效的涡扇发动机气路部件参数估计和故障诊断方法.      

基于混合滤波的无线传感器网络融合跟踪方法

 针对无线传感器网络(WSN)中的多传感器融合目标跟踪,提出一种混合滤波算法,称为无迹混合集中式粒子滤波(UM CPF)。该算法使用了一个混合的粒子传播方案。在使用集中式粒子滤波(CPF)对WSN中的节点测量信息进行融合时,粒子滤波器中的一部分粒子使用从无迹变换(UT)获得的高斯分布作为建议分布进行粒子传播,而剩余的另一部分粒子则简单地使用状态转移先验分布进行粒子传播。WSN中的融合跟踪仿真结果表明,和纯粒子滤波算法CPF相比,在仿真速率相当的情况下,混合滤波算法明显提高了跟踪精度和稳定性。     

一种改进的强跟踪UKF算法及其在SINS大方位失准角初始对准中的应用

针对现有的强跟踪无迹卡尔曼滤波（UKF）算法存在理论依据不足和滤波性能欠佳等问题,从正交性原理出发,通过严谨的推导得到强跟踪UKF成立的充分条件,在此基础上提出一种改进的强跟踪UKF算法。该算法无需求解雅可比矩阵且计算量较小,渐消因子的作用位置以及求解公式均不同于原始的强跟踪滤波器。给出了该算法的流程和渐消因子的求解方法,证明了该算法满足强跟踪滤波器的充分条件,并分析了其渐消因子的作用机理。进行了捷联惯性导航系统（SINS）大方位失准角初始对准仿真,结果验证了所提强跟踪UKF算法的正确性和有效性。     

一种改进的强跟踪 UKF 算法及其在 SINS 大方位失准角初始对准中的应用郭泽,缪玲娟,赵洪松简

 针对现有的强跟踪无迹卡尔曼滤波（UKF）算法存在理论依据不足和滤波性能欠佳等问题,从正交性原理出发,通过严谨的推导得到强跟踪UKF成立的充分条件,在此基础上提出一种改进的强跟踪UKF算法。该算法无需求解雅可比矩阵且计算量较小,渐消因子的作用位置以及求解公式均不同于原始的强跟踪滤波器。给出了该算法的流程和渐消因子的求解方法,证明了该算法满足强跟踪滤波器的充分条件,并分析了其渐消因子的作用机理。进行了捷联惯性导航系统（SINS）大方位失准角初始对准仿真,结果验证了所提强跟踪UKF算法的正确性和有效性。     

基于改进滑动时间窗口的国产民用飞机APM参数筛选研究

合适的飞行性能监测（APM）参数筛选方法可实现国产民用巡航飞机性能监控参数的高效筛选,为飞机性能分析计算提供可靠的数据基础。在无迹卡尔曼滤波（UKF）中引入 Sage-Husa 噪声估计器,构造自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）,利用 AUKF 对快速存取记录器（QAR）数据进行降噪;给出稳定巡航参数筛选的标准,采用改进滑动时间窗口算法对稳定巡航参数进行筛选,并通过国产 ARJ21 飞机的样本数据进行验证。结果表明：自适应无迹卡尔曼滤波算法能够提高数据的可靠性,改进滑动时间窗口算法使筛选效率提高约 50%。     

基于改进平方根无迹卡尔曼滤波方法的涡扇发动机气路状态监控

针对涡扇发动机气路状态监控存在模型未知或不准确导致滤波效果下降甚至发散的问题,研究了一种融入高斯过程回归（GPR）的改进平方根无迹卡尔曼滤波（UKF）方法.该方法利用GPR对训练数据进行学习,建立发动机气路部件状态监控的GPR模型,替代UKF方法中的非线性系统模型;采用超球体单形采样和平方根滤波方法来提高滤波的计算效率和数值稳定性.仿真结果表明:训练的GPR模型解决了UKF方法对发动机原系统模型和噪声协方差矩阵依赖性的问题;与扩展卡尔曼滤波（EKF）和平方根UKF方法相比较,改进平方根UKF方法精度更高,对健康参数的估计精度达到99.9%,实现了对涡扇发动机单个和多个气路部件健系参数的有效跟踪.