摘要：针对传统Unscented卡尔曼滤波器(UKF)在噪声先验统计未知或不准确时滤波精度下降甚至发散的问题,基于极大后验(MAP)估计原理,设计了一种带噪声统计估计器的UKF.该UKF滤波算法在进行状态估计的同时,能实时估计和修正噪声均值和协方差.相比于传统UKF,所提出的UKF具有应对噪声统计变化的自适应能力.仿真结果表明了该UKF滤波算法的有效性.

摘要：在化工过程中,作为观测关键质量参数的重要手段,软仪表技术受到了广泛的关注。目前,关于软仪表的研究主要集中在建模技术上。然而,化工过程复杂多样,仅使用软测量模型进行质量变量的估计易出现预估效果不稳定、随机偏差大等现象。为此,文献提出了一系列的改进算法,但仍存在计算复杂、算法抗干扰能力差等问题。本文提出一种基于自适应扩展Kalman滤波(EKF)的输出融合软仪表设计方法,利用Kalman滤波算法对软测量模型预估数据和现场观测进行数据融合,校正软测量模型预估偏差;并在输出融合软仪表背景下,设计了一种含衰减因子的观测噪声统计估计器,将其与滤波算法相结合,构成自适应EKF算法,以提高融合软仪表的输出精度及抗干扰性能。通过仿真实验对所提出的算法进行了全面分析,并将该算法应用于小型实验装置,验证了算法的实用性及有效性。

摘要：针对非线性系统中测量噪声统计特性未知导致滤波精度不高或发散的问题,提出了一种自适应平方根高阶容积卡尔曼滤波(high-degree cubature Kalman filter,HCKF)算法。采用QR分解、Cholesky因子更新和高效最小二乘法等矩阵分解技术设计了一种平方根HCKF算法(SHCKF),提高了滤波算法的数值稳定性,减小了状态估计误差。引入Sage-Husa估计器在线估计未知测量噪声的方差,进一步提高了SHCKF的估计精度,扩大了算法的应用范围。通过几个计算机仿真实验表明,与标准的HCKF算法相比,新算法具有更好的估计精度,尤其是在测量噪声统计特性不确定的场景下。

摘要：当容积卡尔曼滤波的系统模型不准确或测量出现异常时容易出现滤波发散。为了解决这一问题,提出了一种自适应容积卡尔曼滤波算法,构造了一组噪声统计估计器对噪声的统计特征进行在线实时估计,并在测量异常时采用修正函数对滤波过程进行修正,有效提高了滤波估计的精度和对滤波发散的抑制能力;在集中式滤波结构和联邦式滤波结构的基础上,设计了一种基于自适应容积卡尔曼滤波算法的多传感器系统混合式组合滤波结构,并给出了融合各传感器的局部滤波信息以得到全局滤波估计的计算方法。以对车辆的定位导航为应用背景进行了仿真实验,仿真结果证明了所提方法的有效性。