检索结果-内蒙古大学图书馆

热能动力工程 2019年第4期34卷 60-66页

作者：郑斐华胡春艳李伟韩博中国科学院大学工程热物理研究所北京100190 中国科学院工程热物理研究所北京100190

为建立高精度的航空发动机状态变量模型,采用约束卡尔曼滤波算法辨识民用涡扇发动机非线性模型以及某型涡轴发动机试车数据状态变量方程矩阵参数。研究表明:基于约束卡尔曼滤波算法能够辨识得到高精度的状态变量模型,相比标准卡尔曼滤... 详细信息

为建立高精度的航空发动机状态变量模型,采用约束卡尔曼滤波算法辨识民用涡扇发动机非线性模型以及某型涡轴发动机试车数据状态变量方程矩阵参数。研究表明:基于约束卡尔曼滤波算法能够辨识得到高精度的状态变量模型,相比标准卡尔曼滤波算法,改进的卡尔曼滤波算法可以明显加快模型参数收敛速度、减小稳态误差。

关键词：航空发动机状态变量约束卡尔曼滤波系统辨识

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基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型

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交通运输工程学报 2008年第5期8卷 86-90页

作者：聂佩林余志何兆成中山大学智能交通中心广东广州510275

为了克服单一的交通流预测模型性能不稳定的问题,提出了基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型。约束卡尔曼滤波组合预测模型以各单一预测模型的权重为状态变量,交通流量为观测变量,预测结果是单一预测模型的加权和,加权系数由... 详细信息

为了克服单一的交通流预测模型性能不稳定的问题,提出了基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型。约束卡尔曼滤波组合预测模型以各单一预测模型的权重为状态变量,交通流量为观测变量,预测结果是单一预测模型的加权和,加权系数由约束卡尔曼滤波方程递推动态确定,最后通过广深高速公路上采集的交通流量数据对算法进行了验证。结果表明,在不同预测步长情况下,约束卡尔曼滤波组合预测模型要优于最佳的单一预测模型或与其持平,并且不受某一较差的预测模型影响,具有较高的鲁棒性。

关键词：交通流预测约束卡尔曼滤波神经网络自回归滑动平均模型

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基于约束卡尔曼滤波的城市轨道交通线网客流?OD?实时估计研究

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铁道运输与经济 2018年第10期40卷 103-108页

作者：刘洋凌力伍元忠张宁王健中铁第四勘察设计院集团有限公司通信信号设计研究处湖北武汉430063 东南大学智能运输系统研究中心轨道交通研究所江苏南京210096 南京地下铁道有限责任公司建设分公司江苏南京210024

为提高轨道交通动态化运营管理与控制水平,针对既有OD实时估计方法在轨道交通领域中适用性不强的现状,阐述OD实时估计过程及关键问题,分析OD流与进出站客流间的动态流量关系,建立线网客流OD动态估计状态空间模型,在此基础上,考虑模型状... 详细信息

为提高轨道交通动态化运营管理与控制水平,针对既有OD实时估计方法在轨道交通领域中适用性不强的现状,阐述OD实时估计过程及关键问题,分析OD流与进出站客流间的动态流量关系,建立线网客流OD动态估计状态空间模型,在此基础上,考虑模型状态变量应满足的约束条件,建立基于约束卡尔曼滤波方法的估计修正模型。案例分析表明:约束卡尔曼滤波方法的估计精度优于标准卡尔曼滤波方法,且10 min和15 min估计时间间隔条件下的平均相对误差基本在20%以内,模型估计精度良好,可以为轨道交通动态化运营组织策略的制定提供一定的参考。

关键词：城市轨道交通 OD实时估计动态流量关系状态空间模型约束卡尔曼滤波

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不等式约束卡尔曼滤波的解算及其统计性质

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测绘与空间地理信息 2009年第2期32卷 28-31页

作者：谢建朱建军中南大学信息物理工程学院测绘与国土信息工程系湖南长沙410083

卡尔曼滤波是研究如何从被噪声污染的观测信号中过滤噪声,尽可能消除噪声影响,求未知真实信号或系统状态的一种估计方法。首先简要回顾了无约束离散时间不变系统卡尔曼滤波的模型及解算方法、统计性质。然后将其扩展到等式约束情形,推... 详细信息

卡尔曼滤波是研究如何从被噪声污染的观测信号中过滤噪声,尽可能消除噪声影响,求未知真实信号或系统状态的一种估计方法。首先简要回顾了无约束离散时间不变系统卡尔曼滤波的模型及解算方法、统计性质。然后将其扩展到等式约束情形,推导了等式约束卡尔曼滤波的解及其统计性质。根据有效约束集的思想阐明了附不等式约束和等式约束卡尔曼滤波问题的内在联系,指出其解具有相同的性质,并提出用积极集法解决具有二次规划形式的不等式约束卡尔曼滤波问题。

关键词：约束卡尔曼滤波有效约束二次规划积极集法

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基于卡尔曼滤波的在线量子态估计优化算法

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系统工程与电子技术 2021年第6期43卷 1636-1643页

作者：丛爽张坤中国科学技术大学自动化系安徽合肥230027

针对连续弱测量中存在高斯测量噪声的问题,提出一种基于卡尔曼滤波的在线量子状态估计的预测-修正-投影优化算法。首先,在常规在线卡尔曼滤波算法预测状态时间更新和估计状态测量更新的基础上,通过增加对量子态的约束条件,将其应用于在... 详细信息

针对连续弱测量中存在高斯测量噪声的问题,提出一种基于卡尔曼滤波的在线量子状态估计的预测-修正-投影优化算法。首先,在常规在线卡尔曼滤波算法预测状态时间更新和估计状态测量更新的基础上,通过增加对量子态的约束条件,将其应用于在线的量子状态估计中,将量子态在线估计问题转化为一个带有量子态约束条件的卡尔曼滤波优化问题。其次,通过将待优化问题的求解分解成两个凸优化子问题,一个是基于在线卡尔曼滤波算法求解无约束条件下的量子测量更新问题,另一个是利用量子约束条件信息,通过求解矩阵投影问题来获得估计状态。最后,将所提算法应用到4量子位系统状态的在线估计数值实验中,进行了性能对比实验。实验结果表明,所提算法具有更优的在线状态估计精度,并且能够以更少的采样次数和耗时,实现较高精度的量子状态在线估计。

关键词：在线量子态估计连续弱测量约束卡尔曼滤波凸优化

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基于宏微观耦合模型的城市道路交通流在线估计

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交通运输系统工程与信息 2014年第6期14卷 79-85,100页

作者：何兆成朱依婷黄鹏元中山大学东莞研究院智能交通工程中心广东东莞523000 中山大学工学院智能交通研究中心广州510006

实时可靠的交通流估计是城市交通管理与控制的基础.宏观的MCTM模型不能获取引道路段的微观信息,微观的Paramics仿真则需路网OD的准确估计,为避开单一模型使用的缺陷,本文提出建立宏微观耦合模型.在模型估计的单位间隔内,先利用MCTM估计... 详细信息

实时可靠的交通流估计是城市交通管理与控制的基础.宏观的MCTM模型不能获取引道路段的微观信息,微观的Paramics仿真则需路网OD的准确估计,为避开单一模型使用的缺陷,本文提出建立宏微观耦合模型.在模型估计的单位间隔内,先利用MCTM估计基本元胞有效密度和引道元胞初步密度,并在接口处计算仿真发车数量;再转用Paramics进行引道微观仿真,利用仿真检测数据计算交叉口排队长度和引道元胞有效密度,取代初步密度,作为下一个间隔计算的初始输入,实现交通流的在线估计.仿真中,为符合转向需求实时变化特性,建立基于约束卡尔曼滤波的转向需求估计模型,实时更新单位间隔的转向需求.实例分析结果表明,宏微观耦合模型满足城市道路交通流在线估计要求.

关键词：城市交通宏微观耦合模型约束卡尔曼滤波 MCTM Paramics

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基于微观仿真的快速路短时交通流预测研究

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系统仿真学报 2009年第14期21卷 4501-4503页

作者：马云龙王坚任子晖同济大学CIMS研究中心上海200092

随着预测时间跨度的缩短,交通流量的变化显示出越来越强的不确定性,使得一般方法的预测精度大大降低。为了能够及时准确地进行交通流短时预测,提出了一种以城市快速路为研究对象的以微观仿真技术为基础的短时交通流预测的方法。该方法... 详细信息

随着预测时间跨度的缩短,交通流量的变化显示出越来越强的不确定性,使得一般方法的预测精度大大降低。为了能够及时准确地进行交通流短时预测,提出了一种以城市快速路为研究对象的以微观仿真技术为基础的短时交通流预测的方法。该方法以实时的快速路交通流数据为基础,应用M3分布模型对车辆进行初始分布,基于约束卡尔曼滤波进行OD矩阵估计,利用微观交通仿真的方法对快速路的未来交通流进行预测。经过实测数据验证,算法能对交通参数给出较好的预测结果。

关键词：快速路交通流预测微观仿真 OD矩阵估计约束卡尔曼滤波

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附加正交函数拟合条件的导航滤波方法

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测绘工程 2019年第3期28卷 13-19页

作者：刘国良蒋廷臣喻国荣潘树国张建淮海工学院测绘与海洋信息学院江苏连云港222005 南京康帕斯导航科技有限公司江苏南京210096 东南大学交通学院江苏南京210096 东南大学仪器科学与工程学院江苏南京210096

针对大众导航定位过程中由于卫星信号受到遮挡,可视卫星空间分布不佳,使定位结果出现大幅度偏移的现象,提出基于正交函数最小二乘开窗拟合以约束偏移的方法。该方法通过拟合先前系统运动状态,把拟合残差平方和均值作为约束条件方差,构... 详细信息

针对大众导航定位过程中由于卫星信号受到遮挡,可视卫星空间分布不佳,使定位结果出现大幅度偏移的现象,提出基于正交函数最小二乘开窗拟合以约束偏移的方法。该方法通过拟合先前系统运动状态,把拟合残差平方和均值作为约束条件方差,构建附加拟合约束的抗差自适应滤波模型。通过实测数据解算表明,该模型可利用先前运动轨迹信息,自适应地设定约束条件方差,结合速度及伪距观测数据,在复杂的城市道路环境下,也能保证N,E方向不大于5 m(97%)的定位误差,偏移量改善达30.1%以上。

关键词：大众导航定位偏移正交函数约束卡尔曼滤波

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附约束条件的移动平台多天线精密定位理论与方法研究

附约束条件的移动平台多天线精密定位理论与方法研究

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作者：蒲仁虎西南交通大学

学位级别：博士

多天线定位在变形监测、无人机测量等领域应用广泛,但现有多天线定位算法多针对姿态测量,关于移动平台位置确定的研究较少。多天线相对定位时除了移动平台上设置若干接收天线以外,在地面站通常需至少设置一个基准站。由于移动平台上设... 详细信息

多天线定位在变形监测、无人机测量等领域应用广泛,但现有多天线定位算法多针对姿态测量,关于移动平台位置确定的研究较少。多天线相对定位时除了移动平台上设置若干接收天线以外,在地面站通常需至少设置一个基准站。由于移动平台上设备空间和成本的限制,移动站通常采用多个单频接收机。基准站的设置相对灵活,可以是地基连续运行基准站,也可以是自行设置的参考站。由于多天线定位增加了模糊度约束条件,因此有望提高单历元模糊度分解的成功率和可靠性,这不仅可以提高姿态测量的可靠性同时也有助于移动平台的精密定位。基于多天线定位的周跳探测与修复也可为移动平台模糊度的在航求解提供帮助。本文就多天线定位时的周跳探测与修复理论以及模糊度快速分解等核心内容进行研究,主要研究内容如下:1.对三频载波相位观测值的周跳探测与修复算法进行了研究。提出一种基于电离层总电子含量变化率(TECR)的三频周跳探测与修复新方法,该方法可用于基准站的非差三频数据周跳探测与修复。通过建立三个线性无关的三频组合观测值(一个新的最优GF组合、一个最优码相组合和一个新的GIF组合)进行周跳的探测,再利用LAMBDA算法确定整数周跳值。由一阶电离层延迟时间差分的预测残差可判断周跳是否正确修复。实验结果表明新方法即便在较大采样间隔及电离层变化剧烈的时段依然能准确探测与修复所有一周及以上的各类周跳,并且该方法对不敏感周跳(1,1,1)的探测与修复成功率可达100%。2.提出利用移动平台的俯仰角或横滚角等姿态信息建立移动平台接收机间的倾角约束条件,从而建立一种新的约束卡尔曼滤波模型。同时对比分析了以平台上固定基线长度作为约束条件的约束卡尔曼滤波。通过对移动平台实测数据进行处理,结果表明,小至一周的周跳均能被准确探测与修复。利用轨道的高程约束条件,建立附高程约束的约束卡尔曼滤波模型用于长基线的周跳探测与修复。实验结果表明,该方法周跳探测的性能比传统卡尔曼滤波有较大幅度的提升。但在移动平台运动速度出现较大扰动时,周跳探测值也将出现较大扰动。3.为解决移动平台上单频超短基线单历元模糊度分解效率较低的问题,提出利用移动平台上的超短基线的倾角建立约束条件,并将约束条件运用于改进模糊度浮动解的精度。实验结果表明,加入倾角约束条件后90%以上的历元采用LAMBDA算法即可直接获取模糊度的正确解。采用基线长度约束作为模糊度的检核条件,若首次模糊度固定失败,约95%的历元能在搜索10次以内将模糊度固定正确,所有历元均能在搜索40次以内将模糊度固定正确。作为对比,不加入倾角约束的标准LAMBDA算法即使搜索2000次仍然有部分历元不能得到正确的模糊度。4.为实现移动平台主天线的动态精密定位,需要快速准确地分解由主天线与基准站构成的基线的模糊度。本文提出将轨道坡度约束条件以及移动平台超短基线的模糊度约束条件加入到多天线定位模型中,并采用LAMBDA算法分解模糊度。在单频单历元条件下分别对双天线和三天线移动平台的定位模型进行研究。研究结果表明,随着移动平台配备的接收机数量的增加模糊度分解成功率也随之有明显的提高,若再加入轨道坡度约束条件会进一步提升模糊度分解的成功率。当观测7颗GPS卫星并加入坡度约束条件时三天线移动平台定位模型的静态与动态模糊度单历元分解成功率分别能达到100%和96%。

关键词：多天线周跳探测约束卡尔曼滤波模糊度分解姿态约束超短基线

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模型不确定条件下雷达目标跟踪方法研究

模型不确定条件下雷达目标跟踪方法研究

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作者：张扬西安工业大学

学位级别：硕士

雷达目标跟踪是通过雷达对空间目标进行跟踪,然后实现对目标状态的准确估计,是现代军事跟踪系统进行数据融合、指挥决策、目标识别等任务的前提。但在战场环境中,由于电磁干扰、热噪声干扰等引起量测噪声不确定和目标机动所造成的系统... 详细信息

雷达目标跟踪是通过雷达对空间目标进行跟踪,然后实现对目标状态的准确估计,是现代军事跟踪系统进行数据融合、指挥决策、目标识别等任务的前提。但在战场环境中,由于电磁干扰、热噪声干扰等引起量测噪声不确定和目标机动所造成的系统状态不确定的影响,使得现有的自适应卡尔曼滤波算法难以解决模型不确定条件下的机动目标跟踪问题。因此,针对模型不确定条件下雷达目标跟踪问题开展研究,主要工作如下:(1)针对由于电磁干扰、设备故障等引起的重尾偏斜噪声条件下的目标跟踪问题,提出一种基于Skew-T的变分贝叶斯滤波算法。用Skew-T分布对重尾偏斜噪声进行描述,建立高斯分布、半正态分布和伽马分布的联合后验概率密度函数,采用变分推理对系统状态和噪声参数进行估计,仿真结果表明所提算法具有较好的滤波性能。对于非线性系统下的目标跟踪问题,提出基于变分推理的鲁棒容积卡尔曼滤波算法,其将SkewT分布的概率密度函数用近似形式代替,利用球面径向规则对函数进行数值积分求解,通过采样所得的容积点逼近系统状态和协方差,同时结合变分推理学习估计得到近似后验分布,并对系统状态进行更新,从而获得准确的目标状态。(2)针对目标模型参数不确定以及噪声不确定条件下目标状态的估计问题,提出一种广义交互式多模型自适应滤波算法。结合Skew-T分布量测噪声统计模型,利用逆威沙特分布对系统预测误差协方差进行描述,构建各个模型下系统联合概率密度函数,利用变分推理计算每个模型系统状态和噪声参数的近似后验分布,对多个模型状态按照权重进行融合,实现噪声信息和目标模型参数不确定条件下系统状态的准确估计,仿真结果表明所提算法具有良好的鲁棒性与较高的估计精度。(3)针对多模型自适应滤波算法未考虑实际应用中约束条件的影响,导致系统跟踪性能下降的问题,提出一种基于概率密度截断的交互式多模型自适应滤波算法。首先建立系统状态、预测误差协方差和噪声参数的联合后验概率密度函数,然后利用变分推理解决噪声时变以及噪声信息和状态相互耦合的问题。在得到更新后的滤波结果后,构建线性不等式约束方程,并根据约束边界进行截断,求取截断后概率密度函数的均值与方差。最后通过更新权重对各模型约束后的系统状态和协方差进行融合,完成对目标状态的估计,仿真结果表明所提算法提高了系统的状态估计精度。

关键词：目标跟踪 Skew-T分布时变噪声卡尔曼滤波约束卡尔曼滤波

来源：评论

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