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一种新的CSM过程噪声方差自适应算法

一种新的CSM过程噪声方差自适应算法

一种基于改进的“当前”统计模型自适应跟踪算法

'2008系统仿真技术及其应用学术会议

作者：赵波浪蔡远利西安交通大学电子与信息工程学院西安交通大学电子与信息工程学院

在机动目标跟踪问题中,关于目标加速度的当前统计模型（CSM）一般要比 CA、Singer 等经典模型的滤波效果要好.CSM 将机动目标当前加速度用修正瑞利分布来描述,认为其均值为上一时刻目标加速度预测值,方差通过瑞利分布计算得到.在 CSM 中... 详细信息

在机动目标跟踪问题中,关于目标加速度的当前统计模型（CSM）一般要比 CA、Singer 等经典模型的滤波效果要好.CSM 将机动目标当前加速度用修正瑞利分布来描述,认为其均值为上一时刻目标加速度预测值,方差通过瑞利分布计算得到.在 CSM 中,目标加速度方差对滤波效果影响较大,通常较难确定.本文将上一时刻加速度估计方差作为当前加速度方差,从而自适应地获得过程噪声协方差阵.理论分析和典型算例的 Monte Carlo 仿真表明,本文方法更加合理和有效.

关键词：当前统计模型方差自适应目标跟踪

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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科学技术与工程 2013年第15期21卷 4191-4196,4200页

作者：钱广华李颖骆荣剑中国人民解放军重庆通信学院重庆400035

针对工程应用中"当前"统计模型对机动频率和最大加速度经验值依赖过大,难以根据目标的加速度变化进行实时动态调整优化的问题;以及标准"当前"统计模型在跟踪非机动或弱机动目标时,精度不高的问题,在分析机动频率物理含义及其与加速度变... 详细信息

针对工程应用中"当前"统计模型对机动频率和最大加速度经验值依赖过大,难以根据目标的加速度变化进行实时动态调整优化的问题;以及标准"当前"统计模型在跟踪非机动或弱机动目标时,精度不高的问题,在分析机动频率物理含义及其与加速度变化关系、卡尔曼滤波的新息与加速度方差关系的基础上,提出了一种高效的机动频率和加速度方差双变量自适应算法。仿真结果表明该算法能够很好地自适应目标的加速度变化;并能有效提高跟踪精度,大大提高了对非机动或弱机动目标的跟踪精度。

关键词：机动目标跟踪 “当前”统计模型机动频率自适应方差自适应

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一种基于CSM的自适应滤波修正算法

现代雷达 2009年第1期31卷 42-45页

作者：陈晓峰嵇成新陈阳关锦生海军指挥学院研究生一队南京210016 海军大连舰艇学院科研部辽宁大连116018

提出了一种基于"当前"统计模型的加速度方差自适应修正算法,用以解决原自适应算法中存在的跟踪性能对加速度正、负极值am ax和a-m ax的依赖问题。通过理论分析和Monte Carlo仿真试验,修正后算法在跟踪性能和跟踪范围上都优于原自适应算法。

关键词： “当前”统计模型方差自适应修正算法

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主元分析在电厂故障诊断中的应用

主元分析在电厂故障诊断中的应用

作者：纪舜尧华北电力大学

学位级别：硕士

在过程监测中,随着对系统稳定性与安全性需求的增加,故障检测与诊断也越发重要。及时、有效、准确的检出故障对工业过程的经济性与安全性都有非常大的意义,及时检出故障,则有助于降低维修成本,并且避免长期故障引起的设备损坏,若不能及... 详细信息

在过程监测中,随着对系统稳定性与安全性需求的增加,故障检测与诊断也越发重要。及时、有效、准确的检出故障对工业过程的经济性与安全性都有非常大的意义,及时检出故障,则有助于降低维修成本,并且避免长期故障引起的设备损坏,若不能及时检出故障,不仅在经济方面造成损失,严重的甚至会威胁现场工作人员的生命安全。作为一种基于数据驱动的故障诊断方法主元分析分析方法,需要稳态工况下的数据进行建模。传统主元分析方法,其T2统计量与SPE统计量控制限均为固定的,然而,在过渡工况下,使用固定的控制限,会引发大量的误报,这严重影响主元分析的检测性能。同时,从系统获取的数据含有大量的噪声,导致主元分析检测性能下降。本文首先介绍了故障诊断的基础知识及故障分类、故障诊断方法及其分类,深入研究了主元分析的故障诊断机理及方法。针对主元分析在过渡工况中误报率较高的问题,研究了T2统计量方差自适应控制限。然而,采用方差自适应控制限增加了故障的漏报率,因此,本文就T2统计量方差自适应控制限与EWMA滤波展开研究,将方差自适应控制限的主元分析方法首次用于火电厂故障诊断中,有效地降低了主元分析T2统计量在过渡工况中的误报情况;并且方差自适应控制限与EWMA滤波相结合,在不增加误报的情况下有效地提高了主元分析检出微小故障的能力。主要研究工作如下：1、对故障诊断基础进行调研,研究了故障的分类及故障诊断类型的分类。本文介绍了两类故障诊断方法：1)基于模型的故障诊断方法;2)基于数据的故障诊断方法,并分析对比了其方法的优缺点。2、深入研究了经典主元分析方法,为了解决经典主元分析误报的问题,研究了统计量用自适应控制限的方法,并且深入研究了主元分析与EWMA滤波相结合的方法,提出方差自适应控制限与EWMA相结合的故障诊断方法,在降低误报率的同时,提高了主元分析检出微小故障的性能。3、采用数值仿真实验验证方差自适应控制限与EWMA相结合的方式可以有效降低误报,同时提高了主元分析检出微小故障的性能,并且将这种方法用于火电厂燃烧故障诊断过程中。

关键词：主元分析方差自适应误报 EWMA滤波故障检测故障诊断

无线传感器网络中机动目标定位与跟踪算法研究

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无线传感器网络中机动目标定位与跟踪算法研究

作者：徐驰昆明理工大学

学位级别：硕士

随着科学技术的进步,传感器技术和无线通讯技术得到了前所未有的发展,无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)以其节点低成本、低功耗和环境适应性强的特点,成为一种全新的获取信息和处理信息的平台,成为近几年学者们广泛研究... 详细信息

随着科学技术的进步,传感器技术和无线通讯技术得到了前所未有的发展,无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)以其节点低成本、低功耗和环境适应性强的特点,成为一种全新的获取信息和处理信息的平台,成为近几年学者们广泛研究的热点。在目标区域大量部署无线传感器节点,通过自组织的形式形成网络,然后通过携带的各种传感器(如温度,湿度等)对处在网络中的各种环境或检测对象进行实时监测、感知和获取信息。能够迅速布置、适应性强、监测精度高、覆盖范围广的特点使得无线传感器网络广泛应用于环境监测、森林火灾、医疗监护、国防建设和目标跟踪中。无线传感器网络中的机动目标的定位与跟踪是利用传感器节点携带的探测器(如射频、超声波、红外或者雷达等)对处在其中的运动目标(如机器人、飞机、舰艇等)进行量测,对运动目标的速度、位置、加速度等状态信息进行估计和跟踪的方法。由于探测设备和环境对测量的数据会产生干扰,因此对测量的数据进行处理是很有必要的,因为目标的跟踪过程也就是一个消除环境干扰信息的过程。本文研究的是无线传感器网络中机动目标的定位和跟踪问题。主要的工作有以下几点：首先,针对传感器节点的定位算法,提出了一种传感器局部坐标系自身定位算法,在无线传感器网络中,各个节点依靠超声波和射频技术,通过到达时间差的方法获得节点到相邻传感器节点之间的距离,然后通过自主定位方法获得该网络中每个节点在局部坐标系中的确切位置。其次,介绍了粒子滤波算法的基本概念和原理,介绍了当前机动目标定位和跟踪的数学模型,建立了移动机器人的运动状态模型和多目标跟踪的状态模型,分析了粒子滤波算法的缺点和局限性。提出了结合遗传优化的自适应方差粒子滤波算法,利用遗传算法对初始粒子进行选择,通过遗传操作算子来增加粒子的多样性,然后采用方差自适应方法将系统过程模型的噪声方差实时修改,达到改善重要性密度函数的目的。仿真结果说明改进的方法要比标准粒子滤波算法和文献中改进的算法要好。最后,研究了无线传感器网络中的机动目标定位和跟踪技术。阐述了多机动目标跟踪过程中的数据融合方法,介绍了K-近邻分类算法并将改进的算法应用到机动目标定位和跟踪系统中。通过单目标跟踪和多目标跟踪的仿真实验,证明了改进方法的有效性。

关键词：无线传感器网络多机动目标跟踪遗传优化方差自适应粒子滤波

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面向二元无线传感器网络的目标跟踪算法研究

面向二元无线传感器网络的目标跟踪算法研究

作者：杨晓东昆明理工大学

学位级别：硕士

目前,基于无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)的目标跟踪由于其广阔的应用前景,引起了社会各个领域的广泛关注。实用、高效、性能优越的WSN目标跟踪系统已成为科技领域的研究热点。首先,本文在介绍目标跟踪原理及内容的基础... 详细信息

目前,基于无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)的目标跟踪由于其广阔的应用前景,引起了社会各个领域的广泛关注。实用、高效、性能优越的WSN目标跟踪系统已成为科技领域的研究热点。首先,本文在介绍目标跟踪原理及内容的基础上,研究了现有的目标运动模型,并建立了目标跟踪系统的状态空间模型;研究了卡尔曼滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法、无迹卡尔曼滤波算法以及在非线性、非高斯问题中广泛使用的粒子滤波算法。通过仿真分析了扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法在处理非线性问题中不足的原因,并验证了粒子滤波算法在非线性问题处理中的优势。其次,分析了标准粒子滤波算法中存在的问题：粒子退化会导致预测误差的累积效应。通过在粒子滤波算法中加入重采样技术不能完全消除预测误差的累积效应,重采样技术的负面影响会导致样本枯竭。为此,本文提出将方差自适应技术引入到粒子滤波算法中,通过对系统过程模型噪声方差的修改,达到改善重要性密度函数的目的,并给出了自适应方差的计算公式。仿真结果表明,本文提出的改进粒子滤波算法在处理非线性问题时,其估计精度和处理速度都优于标准粒子滤波算法和文献中的算法,表明本文提出的自适应方差计算公式的有效性。最后,研究了面向二元无线传感器网络的目标跟踪技术。基于WSN的目标跟踪系统需要综合考虑WSN的资源、系统构建的成本和目标跟踪系统的精度、稳定性以及实时性。二元无线传感器网络(Binary Wireless Sensor Network, BWSN)能将整个网络能耗降到最低。由于目标跟踪本身是一个典型的非线性、非高斯问题,因此可以利用粒子滤波算法对其进行处理。匀速直线运动目标和机动目标的仿真表明了在基于BWSN的目标跟踪中,本文提出的改进粒子滤波算法在估计精度和处理速度上的优势,进一步表明本文提出的方差自适应计算公式的有效性。

关键词：无线传感器网络目标跟踪粒子滤波方差自适应

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卡尔曼滤波在GPS动态定位中的应用

卡尔曼滤波在GPS动态定位中的应用

作者：刘洋华中科技大学

学位级别：硕士

本文的主要工作是以卡尔曼滤波器为工具对GPS系统的位置、速度以及加速度信号进行估计。卡尔曼滤波技术是一种线性最小方差滤波估计,它只需要通过上一时刻状态向量的最优估计和现在时刻的观测量就可以得到现在时刻状态向量的最优估计值... 详细信息

本文的主要工作是以卡尔曼滤波器为工具对GPS系统的位置、速度以及加速度信号进行估计。卡尔曼滤波技术是一种线性最小方差滤波估计,它只需要通过上一时刻状态向量的最优估计和现在时刻的观测量就可以得到现在时刻状态向量的最优估计值。和维纳滤波相比较,它是在时间域内进行运算,并且不需要存储大量的历史数据信息,因此适合计算机进行处理。本文首先结合GPS系统的理论和“当前”统计模型来建立系统的状态转移方程以及测量方程,用此二者构成了系统的数学模型,此系统模型在时域上是连续的非线性模型,不利于计算机做数据处理,用对泰勒级数化简的数学方法对此模型进行离散化和线性化处理,得到了符合离散卡尔曼滤波要求的近似的离散线性化模型,然后对卡尔曼滤波器的结构特点以及性质做了详细的阐述,同时也将卡尔曼滤波和线性最小方差滤波做了简单的比较,发现了二者相似点,并介绍了方差自适应算法以及引入了渐消因子的卡尔曼滤波算法,这两种算法常用来提高卡尔曼滤波器的动态跟踪性能,最后,在不同的运动模式下,运用介绍的算法对前面建立的系统模型做了大量的仿真,从仿真结果中分析了算法的动态跟踪性能和稳定性,这也是本论文工作的重点。

关键词： GPS 卡尔曼滤波方差自适应渐消因子

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一种非线性非高斯随机系统的故障诊断方法

控制工程 2005年第S2期12卷 167-170页

作者：张柏陈敏泽周东华清华大学自动化系北京100084

针对非线性非高斯随机系统在线故障诊断的问题,运用粒子滤波器提出了一种基于方差自适应粒子滤波器的非线性非高斯随机系统的故障诊断方法,可以用来解决系统的参数偏差型故障诊断问题。通过对连续搅拌釜式反应器(CSTR)的仿真研究,可以看... 详细信息

针对非线性非高斯随机系统在线故障诊断的问题,运用粒子滤波器提出了一种基于方差自适应粒子滤波器的非线性非高斯随机系统的故障诊断方法,可以用来解决系统的参数偏差型故障诊断问题。通过对连续搅拌釜式反应器(CSTR)的仿真研究,可以看出,该算法实现简单,易于对系统进行在线估计,对于发生缓变和突变的参数偏差型故障的检测与估计均较为有效。

关键词：故障诊断粒子滤波器序列蒙特卡罗方法方差自适应非线性非高斯系统

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机动目标“当前”统计模型与自适应跟踪算法

航空学报 1983年第1期 73-86页

作者：周宏仁中国航空研究院

本文提出机动目标“当前”统计模型的概念并建议用修正的瑞利-马尔科夫过程描述目标随机加速机动的统计特性。文中指出了在机动目标运动模型中状态(机动加速度)估值与状态噪声之间的内在联系。在此基础上提出了具有机动加速度均值及方... 详细信息

本文提出机动目标“当前”统计模型的概念并建议用修正的瑞利-马尔科夫过程描述目标随机加速机动的统计特性。文中指出了在机动目标运动模型中状态(机动加速度)估值与状态噪声之间的内在联系。在此基础上提出了具有机动加速度均值及方差自适应的卡尔曼滤波算法。对一维和三维的情形进行了计算机模拟。计算结果表明,在仅对目标位置进行观测的情况下,这类自适应估值算法无论对高度机动或无机动的目标均可绘出较好的位置、速度及加速度估值。

关键词：机动目标估值法向加速度方差自适应目标机动 “当前”统计模型