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河北大学学报（自然科学版） 2024年第1期44卷 104-112页

作者：高林庆王超哈登喆耿华侯帅河北工程大学水利水电学院河北邯郸056038 河北工程大学信息与电气工程学院河北邯郸056038 天津大学建筑工程学院天津300072

混合阶异质多智能体系统由静态领导者和一阶、二阶和三阶积分器型跟随者组成.首先,在无向和有向通讯网络条件下,利用设计线性滤波器的方法提出了一致性协议;其次,基于李雅普诺夫直接法、拉塞尔不变集原理和矩阵理论证明了协议的可行性;... 详细信息

混合阶异质多智能体系统由静态领导者和一阶、二阶和三阶积分器型跟随者组成.首先,在无向和有向通讯网络条件下,利用设计线性滤波器的方法提出了一致性协议;其次,基于李雅普诺夫直接法、拉塞尔不变集原理和矩阵理论证明了协议的可行性;最后,通过2个仿真算例验证了所得结论的有效性.

关键词：多智能体系统混合阶无向网络有向网络线性滤波器

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混合阶Ambisonics重放的分析与实验验证

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华南理工大学学报（自然科学版） 2018年第3期46卷 108-118页

作者：麦海明谢菠荪江建亮华南理工大学物理与光电学院∥声学研究所广东广州510640 华南理工大学亚热带建筑科学重点实验室广东广州510640

Ambisonics是一系列基于声场的空间谐波分解和各阶近似的空间声系统,其重放声场方向信息的精确度与系统的复杂程度均随阶数的增加而增加.由于听觉系统对水平面空间信息的分辨率较垂直方向高,混合阶Ambisonics采用较高阶的空间谐波重构... 详细信息

Ambisonics是一系列基于声场的空间谐波分解和各阶近似的空间声系统,其重放声场方向信息的精确度与系统的复杂程度均随阶数的增加而增加.由于听觉系统对水平面空间信息的分辨率较垂直方向高,混合阶Ambisonics采用较高阶的空间谐波重构水平面方向声场,而用较低阶的空间谐波重构垂直方向声场,以实现感知性能与系统复杂性的折中.文中以28+1分层式扬声器布置为例,对混合阶Ambisonics重放的双耳重构声压进行分析,并和传统的高阶Ambisonics重放及目标声源的情况进行比较,同时进行了虚拟源定位实验验证.分析和实验结果表明,对实际中可实现的扬声器数目与布置,与传统的高阶Ambisonics相比,合理设计的混合阶Ambisonics在保持非水平方向目标声源重放性能的同时,可改善水平面目标声源的重放性能.

关键词： Ambisonics 混合阶定位扬声器重放

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自适应混合阶SSRCKF及其在组合导航中的应用

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计算机工程与应用 2019年第18期55卷 229-235页

作者：黄国荣许明琪卢航魏翔彭志颖空军工程大学航空工程学院

传统的容积卡尔曼滤波(CKF)在处理强非线性系统时存在精度低甚至发散的问题,高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)提高精度的同时也会大幅度提高计算复杂度,同时在高维系统中存在负权值影响算法的稳定性。针对以上问题提出了一种自适应混合阶球面... 详细信息

传统的容积卡尔曼滤波(CKF)在处理强非线性系统时存在精度低甚至发散的问题,高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)提高精度的同时也会大幅度提高计算复杂度,同时在高维系统中存在负权值影响算法的稳定性。针对以上问题提出了一种自适应混合阶球面最简相径容积卡尔曼滤波(AMSSRCKF),该算法采用混合阶最简相径容积规则(MSSR)采样获得了比CKF更高的精度,同时结合了多重渐消因子强跟踪滤波算法,提高了算法的鲁棒性。最后,将该算法应用于组合导航系统仿真,结果表明,AMSSRCKF可以有效抑制系统状态突变的影响,提高了组合导航系统的定位精度和鲁棒性。

关键词：容积卡尔曼滤波混合阶球面最简相径自适应多重渐消因子组合导航

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非线性卡尔曼滤波算法的改进及精度分析

非线性卡尔曼滤波算法的改进及精度分析

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作者：冯亚丽西南大学

学位级别：硕士

目标跟踪在现代科技生活中的应用日益普遍,从国家军事方面的航空登月轨道预测追踪到现实生活中的车辆轨迹追踪。从定义上看,目标追踪可简单理解为对目标运动轨迹的估计问题。如何解决这些问题,实时、准确地对目标进行跟踪是技术上的难... 详细信息

目标跟踪在现代科技生活中的应用日益普遍,从国家军事方面的航空登月轨道预测追踪到现实生活中的车辆轨迹追踪。从定义上看,目标追踪可简单理解为对目标运动轨迹的估计问题。如何解决这些问题,实时、准确地对目标进行跟踪是技术上的难点。多年来,人类对于目标跟踪的方法理论和实践的研究从未止步。作为目标跟踪的一个重要实现方法,贝叶斯滤波算法的研究是个热点也是难点。其中,以卡尔曼滤波算法最为典型,在实现过程中,该滤波算法需要将未知参数当作随机变量来处理,进而使用先验概率和当前观测到的数据信息来计算后验概率,协调了先验信息和当前数据信息的应用。此外,在线性系统下,卡尔曼滤波算法可以在最小均方误差条件下,通过先验概率与后验概率的递归运算给出信号的最优估计,是一种应用相当广泛的滤波算法。但是在实际中,我们所遇到的系统大都是非线性的,这种常规的线性卡尔曼滤波算法只能局限于线性系统模型的应用中。非线性滤波算法也因此得到了更多的关注并逐渐被人们提出。近年来,被广泛应用的非线性滤波算法主要有无迹卡尔曼滤波算法、容积卡尔曼滤波算法以及球面单纯形容积卡尔曼滤波算法等等。这类滤波算法大都是在高斯假设的前提下,结合贝叶斯滤波理论,通过对概率密度函数进行近似处理,再利用数值积分理论进行近似计算,从而得到一系列采样点以及相应的权重。考虑到这些复杂多变的噪声以及其他一些不确定性因素,人们需要去寻找鲁棒性能好且能适应复杂非线性环境的非线性卡尔曼滤波算法来改善估计性能。此外,科技的日益进步对算法提出的要求也越来越高,这就意味着对滤波器的研究不能仅限于新型算法的设计,而必须意识到算法性能在其应用上的重要性,而衡量不同滤波器性能好坏的一个重要指标就是状态的估计精度。据此,本文在对已有的研究进行了解之后,主要围绕如下几个方面进行了研究工作:(1)对采样准则的改进。这种改进主要针对容积准则,传统的容积卡尔曼滤波算法是基于相同阶数的球面-径向容积准则推导而来的,而本文则是将混合阶的思想应用在球面-径向容积准则上,提出了一种新型的基于混合阶的容积卡尔曼滤波器,并通过MATLAB仿真对所提算法与传统算法在时间复杂度和精度上进行了综合比较,验证了该算法在工程实践中的应用价值。(2)研究了增广算法在复杂环境应用中表现的鲁棒性。本文将一类基于确定性采样的增广非线性卡尔曼滤波算法应用于目标跟踪模型中,通过设置状态的突变干扰和时变干扰来验证该增广非线性卡尔曼滤波算法在复杂环境中能表现出较好的鲁棒性能,证明了其在目标实时跟踪中的实用性和有效性。(3)对混合阶算法进行了精度分析。在传统的球面单纯形-径向容积卡尔曼滤波算法的基础上,同样将混合阶的思想应用在球面单纯形-径向容积准则中,并利用基于泰勒展开式的精度分析方法对所提的混合阶球面单纯形-径向容积卡尔曼滤波算法进行了均值和协方差的分析,仿真分析验证了该算法能够有效地提高滤波精度。

关键词：卡尔曼滤波混合阶增广卡尔曼滤波器鲁棒性精度分析

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