基于滤波器方法的非线性系统故障诊断准确率的机理分析

提高诊断准确率是非线性系统故障诊断的重要目标之一。从非线性滤波的角度,系统地分析了线性化误差和模型误差对诊断准确率的影响。首先揭示了线性化误差及模型误差两因素对非线性滤波性能的影响机理,接着通过计算非线性系统故障的后验条件熵,以及错误率的Bhattacharyya上界,从机理上证实提高非线性滤波精度对于提高故障诊断准确率的意义。     

一种新的基于PCNN的自适应强去噪方法

为了实现椒盐噪声的有效去除和图像细节及纹理的有效保留,提出了一种新的基于PCNN(Pulse Coupled Neural Network)的自适应滤波方法ADEN(Adapative Denosing method for Extreme Noise)-PCNN.该方法引入了像素受污染状态的甄别机制,只对被污染的像素进行降噪处理,保证了去噪的同时不损坏图像信息,实现了图像的细节和纹理的有效保留;为了确保图像质量,在面向图像降噪的PCNN神经网络阵列结构中引入了自组织机制,可以自动地估计噪声的强度信息并进行PCNN网络中神经元连接方式的自组织转换,此外引入了自适应机制,根据噪声强度的估计信息,自动进行滤波次数的优选,增强自适应能力.实验结果表明所提方法较常规方法和其他同类方法在去噪效果、保留图像细节方面展现出明显的优势.     

一种适用于MEMS惯组的低维传递对准方法

为适应惯导系统低成本、轻量化的发展方向,使用MEMS惯组作为敏感器逐渐成为惯导系统采用的主要方案.但是,该方案存在MEMS惯组内陀螺和加速度计常漂大、重复性差、安装误差难以标定的问题,需要使用高精度惯导作为基准对上述误差进行估计.通过构建导航速度、姿态阵的误差模型,使用Kalman滤波算法对误差参数进行估计,实现了对陀...     

基于Kalman滤波解调的半球谐振陀螺全角控制方案及仿真

针对半球谐振陀螺全角模式控制中的信号处理与控制环节复杂、高精度数字解算对全角控制效果和陀螺精度有直接影响的问题,对半球谐振陀螺全角控制方法进行研究.以非理想半球谐振子为控制对象,给出一种半球谐振陀螺的全角控制方案.针对振型信号的高精度解算问题,提出一种基于Kalman滤波的数字解调方法.仿真结果表明,基于Kalman滤波解调的全角控制系统能实现快速解调和稳定控制.     

自适应扩展增量 Kalman 滤波方法

基于扩展增量Kalman滤波方法(EIKF)和自适应增量Kalman滤波(AIKF),建立自适应扩展增量Kalman(AEIKF)模型及其分析方法,给出递推算法.在许多实际情况(如深空探测),由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性等原因,量测方程往往存在未知的系统误差,并且模型参数也具有不确定性,结果导致较大的Kalman滤波误差,影响滤波的收敛性.提出的AEIKF方法能够成功消除这种未知的系统误差,并能够实时估计变化的噪声统计量,提高Kalman滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

基于角速度估计自适应的IMM目标跟踪算法

为了解决目标强机动时目标跟踪算法模型集不匹配的问题,提出了一种基于角速度估计的自适应交互式多模型算法。通过对角速度的估计,在目标的不同运动模式下选取最优模型集,角速度估计精度高时,通过角速度估计值构造模型集,减小模型间竞争;角速度估计精度低时,采用标准IMM算法的模型集,提高模型集的覆盖范围,从而提高跟踪精度。仿真结果表明该方法能够明显提升目标跟踪性能,对强机动目标的跟踪效果尤其显著。     

软硬件协同仿真在图像滤波器演化设计中的应用

针对传统图像滤波器设计方法存在的局限性,将演化硬件引入图像滤波器设计中,提出软硬件协同仿真的演化思想,并设计了基于System Generator的图像滤波器演化系统。通过图像滤波器演化实验验证了演化系统的有效性,实验结果及分析表明,最优演化滤波器在性能和实现代价方面均优于传统滤波器。与现有的图像滤波器演化方法相比,软硬件协同仿真的演化方法具有实现简单、运算能力强、功能灵活等优点。该系统的演化算法可综合成硬件,为后续实现在线自适应滤波奠定了基础。     

抑制UKF发散的改进算法在卫星轨道确定中的应用

为避免实际应用中一般无迹Kalman滤波（UKF）算法的不稳定性,基于对传统线性Kalman框架的UKF算法造成滤波发散现象的阐述,讨论了无迹转换（uT）的基本原理开口UKF算法,并给出了造成滤波发散的原因,提出了两种抑制滤波发散的改进UKF算法。仿真分析了某星载GPS低轨卫星轨道发散的主因,结果表明改进算法有效。     

含无序量测的多传感器目标跟踪滤波算法

由于通信链路的随机时间延迟和星上传感器测量的预处理时间的不同等因素,导致在目标飞行器的测量中产生无序量测现象。为解决该问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的前向预测多步滞后无序量测处理算法。该算法首先采用扩展卡尔曼滤波算法估算出目标飞行器的状态方程和协方差方程,然后在滤波过程中利用前向滤波更新的方法,将协方差方程更新结果去相关后,累积到当前协方差方程滤波结果中,从而有效解决了目标飞行器测量中的无序量测问题。最后,将该算法与扩展卡尔曼滤波算法、丢弃算法进行了对比仿真。仿真结果表明,采用该算法处理目标飞行器的位置和飞行速度,得到的测量误差较小,在整个观测时间内,测量误差的收敛性较好,能够实现对目标飞行器的精确测量和跟踪。     

一种基于背景自适应的运动目标检测与跟踪算法

背景图像差分法是运动目标实时检测中常用的方法,但缺乏背景图像随监视场景光照变化而及时更新的合理方法,限制了该方法的适应性。对此,文章首先提出了一种自适应背景更新方法;然后利用最大类间方差法实现运动目标的自适应阈值分割,并利用基于形态学方法的连通区检测算法检测运动目标;最后以Kalman滤波为运动模型实现对运动目标的连续跟踪。实验结果表明:所提方法可随着光照条件的变化,实时、准确地检测出运动目标并实现稳定跟踪。