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纯方位被动目标运动分析的衰减记忆卡尔曼滤波算法

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武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2006年第5期30卷 817-819页

作者：曲毅刘忠孙世言海军工程大学电子工程学院武汉430033

针对纯方位被动目标跟踪中扩展卡尔曼滤波器容易发散,从而导致滤波精度差而且收敛速度慢的问题,文中将水下纯方位被动目标运动分析中的扩展卡尔曼滤波算法改进为衰减记忆卡尔曼滤波算法.通过对当前测量数据的利用,减小了历史数据对滤波... 详细信息

针对纯方位被动目标跟踪中扩展卡尔曼滤波器容易发散,从而导致滤波精度差而且收敛速度慢的问题,文中将水下纯方位被动目标运动分析中的扩展卡尔曼滤波算法改进为衰减记忆卡尔曼滤波算法.通过对当前测量数据的利用,减小了历史数据对滤波的影响程度.对比仿真分析表明,滤波效果有所改善,提高了精度和收敛速度.

关键词：目标运动分析扩展卡尔曼滤波衰减记忆卡尔曼滤波

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电磁驱动配气机构的发动机分缸工作一致性控制

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中国机械工程 2019年第21期30卷 2546-2553页

作者：徐亚旋刘梁常思勤胡茂杨南京理工大学机械工程学院

为了提高发动机分缸工作的一致性,基于电磁驱动配气机构(EMVT),提出了一种分缸空燃比控制方法来减小各缸间的空燃比差异和转矩差异。应用衰减记忆卡尔曼滤波算法建立了稳态工况下的分缸空燃比观测器,并基于差分进化算法进行参数辨识,仅... 详细信息

为了提高发动机分缸工作的一致性,基于电磁驱动配气机构(EMVT),提出了一种分缸空燃比控制方法来减小各缸间的空燃比差异和转矩差异。应用衰减记忆卡尔曼滤波算法建立了稳态工况下的分缸空燃比观测器,并基于差分进化算法进行参数辨识,仅通过一个宽域氧传感器(UEGO)完成了参数辨识及分缸空燃比的估计。最后根据空燃比差异,应用EMVT独立调节各缸进气持续期,实现了分缸空燃比一致性控制。在GT-Power和Simulink中分别建立了发动机模型以及空燃比估计控制模型,联合仿真结果表明:在稳态工况下,缸间空燃比差异由2.6%减小至0.05%,缸间转矩差异由4.51%减小至0.25%。

关键词：电磁驱动配气机构分缸空燃比衰减记忆卡尔曼滤波差分进化算法进气调节

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GPS/INS组合导航中卡尔曼滤波技术研究

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GPS/INS组合导航中卡尔曼滤波技术研究

作者：曹文明辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

GPS/INS组合导航系统中,卡尔曼滤波法是处理数据的主要方法,为提高对新观测数据的利用率引入了衰减记忆卡尔曼滤波法,该方法可以有效的增大当前新观测值的权重,同时也能更快地实现滤波收敛。但当GPS失锁时,该方法的应用将会增大INS新观... 详细信息

GPS/INS组合导航系统中,卡尔曼滤波法是处理数据的主要方法,为提高对新观测数据的利用率引入了衰减记忆卡尔曼滤波法,该方法可以有效的增大当前新观测值的权重,同时也能更快地实现滤波收敛。但当GPS失锁时,该方法的应用将会增大INS新观测值权值,在短时间GPS失效时误差不明显,若是较长时间则误差会比较明显。针对GPS失效时衰减记忆卡尔曼滤波法的误差加权增大的现象提出了改进的衰减记忆卡尔曼滤波法。根据组合导航原理,应用卡尔曼滤波模型、衰减记忆卡尔曼滤波模型,通过模拟实验编程解算得到导航解,解算结果表明：卡尔曼滤波技术的应用可使组合导航系统导航精度得到提高;衰减记忆卡尔曼滤波技术可提高新观测值的利用率;改进的衰减记忆卡尔曼滤波可以在一定程度上抑制GPS失效时衰减记忆卡尔曼滤波法的误差加权增大的现象。改进的衰减记忆卡尔曼滤波的实现可以为车载导航提供更好的导航定位服务,尤其是载体在通过有GPS信号遮挡的地段时。

关键词： GPS INS 组合导航卡尔曼滤波衰减记忆卡尔曼滤波

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跟踪多机动目标的多模型滤波算法研究

跟踪多机动目标的多模型滤波算法研究

作者：胡小龙哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

多目标跟踪通过精确估计出多个目标的状态,为后续的信息处理提供基础。随着社会与技术的发展,多目标跟踪在军事领域和民用领域得到了更加广泛的应用。学者们对其进行了详细的研究,取得了诸多成果。本文在已有成果的基础上对杂波背景下... 详细信息

多目标跟踪通过精确估计出多个目标的状态,为后续的信息处理提供基础。随着社会与技术的发展,多目标跟踪在军事领域和民用领域得到了更加广泛的应用。学者们对其进行了详细的研究,取得了诸多成果。本文在已有成果的基础上对杂波背景下多机动目标跟踪做了进一步研究,主要研究内容如下所示:阐述了多目标跟踪的基本原理,给出了多目标跟踪中常用的坐标系,详细推导了地面坐标系中目标做匀速圆周运动的数学模型,研究了目标做匀速运动、匀加速运动、蛇形机动的数学模型,并研究了将目标加速度建模为随机过程的CS模型。此外还研究了不同量测下的量测模型以及多目标跟踪的跟踪波门。研究了非杂波背景下的单目标跟踪。对KF、EKF、FMKF、IMM算法进行了研究。在量测为目标位置时,研究了经典的IMMKF算法并进行了仿真验证。在量测为相对距离和角度时,研究了基于先线性化后离散化的EKF的IMMEKF算法并进行了仿真验证。针对IMMKF算法的缺点,提出了一种基于FMKF的IMMFMKF算法并进行了仿真验证。针对量测来自导弹导引头的情况,建立了导弹—目标相对运动模型,使用EKF进行极坐标系下的单目标跟踪并进行了仿真验证。多目标跟踪问题通常分解为多个单目标跟踪问题,研究单目标跟踪为后续研究多机动目标跟踪奠定了基础。研究了杂波背景下的多机动目标跟踪。针对适用于杂波背景下跟踪非机动多目标的JPDA算法和某种跟踪机动多目标的IMMJPDA算法进行了研究,并对该IMMJPDA算法进行了仿真验证。针对该IMMJPDA算法进行优化改进,提出了一种基于FMKF的改进IMMJPDA算法并进行了仿真验证。提出了两种利于工程应用的杂波背景下多机动目标跟踪算法。针对JPDA算法的缺点,研究了Cheap JPDA算法和Suboptimal JPDA算法两种简化JPDA算法。将改进IMMJPDA算法中的JPDA算法替换为Cheap JPDA算法,提出了一种利于工程应用的IMMCheap JPDA算法并进行了仿真验证;将改进IMMJPDA算法中的JPDA算法替换为Suboptimal JPDA算法,提出了一种利于工程应用的IMMSuboptimal JPDA算法并进行了仿真验证。

关键词：多机动目标跟踪交互式多模型滤波联合概率数据关联简化联合概率数据关联衰减记忆卡尔曼滤波

拓展卡尔曼滤波算法在目标跟踪中的改进及应用

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现代计算机（中旬刊） 2012年第11期 11-14页

作者：张建帆丁胜陈军魏杰武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065

拓展卡尔曼滤波器的稳定性并不能保证滤波器算法在实际应用中具有收敛性,为克服滤波发散,基于衰减记忆扩展卡尔曼滤波,利用系统新的量测值对估计值进行修正或进行系统模型的修正,引入衰减因子加强当前数据的权系数,在一定程度上克服线... 详细信息

拓展卡尔曼滤波器的稳定性并不能保证滤波器算法在实际应用中具有收敛性,为克服滤波发散,基于衰减记忆扩展卡尔曼滤波,利用系统新的量测值对估计值进行修正或进行系统模型的修正,引入衰减因子加强当前数据的权系数,在一定程度上克服线性化和时变等因素造成模型不准而引起的滤波发散。实验结果表明,该算法对道路中运动车辆有良好的跟踪效果,对噪声统计特性的不确定性也有较好的适应性。

关键词：滤波发散衰减记忆卡尔曼滤波目标跟踪

拓展卡尔曼滤波算法在目标跟踪中的改进及应用

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现代计算机 2012年第32期 11-14页

作者：张建帆丁胜陈军魏杰武汉科技大学计算机科学与技术学院

关键词：滤波发散衰减记忆卡尔曼滤波目标跟踪

面向多源异步传感器滑坡监测数据融合及稳定性分析

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面向多源异步传感器滑坡监测数据融合及稳定性分析

作者：王来阳北京建筑大学

学位级别：硕士

滑坡是一种分布较广、发生频繁的地质灾害,具有突发型、季节性、蠕变性等特征。在滑坡综合信息监测中,采用传感器种类众多,布设位置多样。传感器类型大致可分为:滑坡位移监测传感器、环境信息监测传感器,需要优化设计各种监测传感器的... 详细信息

滑坡是一种分布较广、发生频繁的地质灾害,具有突发型、季节性、蠕变性等特征。在滑坡综合信息监测中,采用传感器种类众多,布设位置多样。传感器类型大致可分为:滑坡位移监测传感器、环境信息监测传感器,需要优化设计各种监测传感器的布设位置,将各监测传感器的作用最大化。在海量监测数据中,通过将频率、位置、深度、精度各不相同的传感器监测信息进行融合,进而反映滑坡体的整体形变综合特征。通过滑坡体监测的位移时间序列分析对滑坡体的稳定性进行评价,判断滑坡体是否安全。论文依托实际工程项目,按照“高精度模型构建——传感器优化设计——监测信息融合——稳定性分析”的主线进行研究,主要研究内容及创新点如下:(1)堆积层滑坡高精度模型构建及传感器优化设计使用高精度三维激光扫描仪结合地质勘查资料对堆积层滑坡进行高精度三维地质模型的构建,赋予各地层相应的力学参数。针对传统滑坡形变监测通常采用经验方法选取监测点、线、区域的不足,本文采用数值模拟计算不同降雨工况下的形变情况,确定了滑坡体重点监测区域,优化设计滑坡监测传感器的布设位置,在滑坡监测点、监测线传感器优化设计方面实现理论方面创新。通过监测点位模拟与安全系数的分析,确定滑坡预警阈值,给滑坡体的监测预警提供了判据条件。(2)多传感器滑坡监测数据融合针对卡尔曼滤波最优状态估计需要准确已知噪声信息的缺点,引入衰减记忆因子,采用自适应衰减记忆卡尔曼滤波(AFMKF,Adaptive Fading Memory Kalman Filtering)降低噪声的影响。针对衰减记忆因子的不确定性,本文提出了一种基于高精度观测值约束的自适应衰减记忆卡尔曼滤波算法(AFMKF with HPOC,Adaptive Fading Memory Kalman Filtering with High-Precision Observation Constraints),对于含噪声的观测序列,采用周期性高精度观测值更新新息序列,并约束衰减记忆因子的更新,提高算法的滤波能力。通过仿真实验,相比于传统自适应衰减记忆卡尔曼滤波算法,附有条件约束的AFMKF算法均方根误差降低了41.31%。并针对集中式卡尔曼滤波(CKF,Centralized Kalman Filter)数据融合算法设计了基于AFMKF with HPOC数据融合算法,针对滑坡体的监测数据进行数据融合,进而整体反映滑坡体的形变特征。(3)多尺度滑坡体稳定性分析采用位移时间序列进行滑坡稳定性分析,针对传统位移时间序列分析方法不能顾及微小尺度下位移变化特征与稳定性之间的关系,本文设计了针对不同时间尺度采用不同的位移时间序列分析方法,研究了分形理论与重标度极差分析(R/S分析)法,对滑坡的阶段稳定性与整体稳定性进行判断。分析结果表明,在降雨量较大的阶段性时间尺度内,位移时间序列多重分维值谱特征与加速形变过程谱特征一致,滑坡体在该阶段稳定性较差;长尺度位移时间序列的分析结果表明了滑坡体的稳定态势将会持续下去,具有长程持续性。

关键词：滑坡监测三维地质模型数值模拟数据融合卡尔曼滤波衰减记忆卡尔曼滤波时间序列分析

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地炮闭环校射弹射击方法研究

地炮闭环校射弹射击方法研究

作者：张聪南京理工大学

学位级别：硕士

地炮闭环校射指的是弹丸在飞行过程中可以自主测得其弹道信息,并发送回火炮阵地,火控系统对测量的弹道参数进行气动参数辨识、及其后续飞行弹道的预报,解算出弹丸的落点坐标,并与火炮瞄准的目标坐标对比,获得落点坐标偏差量,再计算出射... 详细信息

地炮闭环校射指的是弹丸在飞行过程中可以自主测得其弹道信息,并发送回火炮阵地,火控系统对测量的弹道参数进行气动参数辨识、及其后续飞行弹道的预报,解算出弹丸的落点坐标,并与火炮瞄准的目标坐标对比,获得落点坐标偏差量,再计算出射击诸元修正量,由火控系统调炮实施下一发炮弹的射击,实现对目标的精确打击。闭环校射弹本质上是低成本弹药为提高射击精度的一种改良。实现闭环校射的一个重要环节是对飞行过程中的测量参数进行参数滤波,本文建立基于质点弹道方程的状态模型和基于GPS测量数据的量测方程,分别采取扩展卡尔曼滤波、衰减记忆卡尔曼滤波与H∞滤波对量测数据进行参数辨识,并对仿真结果进行分析。仿真结果表明：衰减记忆卡尔曼滤波相比于扩展卡尔曼收敛速度更快,精度更高;当实际弹道与基准弹道在初始条件差别较大时,扩展卡尔曼由于系统模型不准确出现较大估计误差,由于衰减因子的作用,衰减记忆卡尔曼增大了新量测值的权重,则能有效减小发散。H∞滤波对噪声统计特性没有要求,可以最小化最坏估计误差,但其性能对设计参数的敏感性太强。在有色噪声条件下,H∞滤波比卡尔曼滤波收敛速度快,精度高;相反在高斯白噪声条件下,卡尔曼滤波的性能要优于H∞滤波。为获得落点坐标偏差量进而对射击初始诸元进行修正,本文采用弹道方程组解算弹道偏差法与非线性模型预报法。弹道方程组解算弹道偏差法比较简单,容易理解,采用质点弹道模型计算量小,预报时间快,在运用衰减记忆卡尔曼滤波进行参数辨识的情况下,预报精度较高。非线性模型预报法在参数滤波趋于稳定后,能较好地拟合出精度高的模型进行落点预报,但如滤波时间较短,所拟合的模型不能综合代表整体性能,偏差较大。闭环校射弹可自主、连续纠偏,对传统低成本弹药经过简单改进后可大幅度提高射击精度。在原有射击修正基础上,提出“单炮多发连续弹着”、“疏散配置、火力集中”法、“运动补偿”法等射击方法,为地面火炮实施精确打击提供了可参考的射击方法。

关键词：闭环校射弹衰减记忆卡尔曼滤波 H_∞滤波落点预报射击方法