摘要：针对车辆主动安全控制系统中控制变量难以实时准确获取的问题,分别提出了基于非线性全维观测器和无损卡尔曼滤波(UKF)的车辆状态估计方法。首先,基于非线性七自由度整车模型,结合车辆传感器设计非线性观测器和UKF观测器。其次,利用稳定性理论对设计的车辆状态估计方法进行了稳定性分析。最后,采用E级轿车的车辆参数应用CarSim对几种典型工况进行了离线仿真和对比分析。结果表明,设计的两种车辆状态估计方法都具有实时性好、估计精度高的优点。

摘要：为了解决无损卡尔曼滤波(UKF)算法计算量随着状态维数增加而急剧增大的问题,将非线性初始对准滤波模型分解为线性与非线性两部分,并提出一种基于此模型分解的KF/UKF组合滤波算法,设计了该组合算法的滤波步骤,理论上证明了该组合算法仍为最小均方误差估计意义下的最优估计。通过仿真实验比较了KF/UKF组合算法和UKF算法的滤波效果,结果表明,基于KF/UKF组合算法的运算速度优于UKF算法。

摘要：针对煤矿井下复杂环境中非视距(NLOS)干扰影响无线信号传输问题,设计了一种煤矿井下超宽带(UWB)人员定位系统。该系统采用带有回传帧机制的非对称双边双向测距算法进行测距,无需时钟同步,保证了测距精度;采用区域判定策略和区域校正策略划分定位区域,使得标签只与自身所在定位区域内基站通信实现定位,避免了定位过程中的大量无效帧问题,提高了定位效率;采用加权最小二乘法与无损卡尔曼滤波联合定位算法解算标签位置坐标,提高了定位精度;在基站中配置了备用电源,保证在断电情况下的应急供电;采用以太网与LoRa 2种通信方式,在以太网断线情况下以LoRa方式传输测距数据,保证了系统应急通信。测试结果表明:该系统具有较高的动静态定位精度,抗NLOS干扰能力较强;在基站断电或以太网断线情况下,系统能够实现一段时间内的应急通信。

摘要：两点边值问题求解是最优化问题间接法求解算法中的关键技术,通常只能通过数值迭代方法给出最终解。而由于两点边值问题的高敏度和强非线性动力学特性,对数值迭代初值的精度要求非常高,否则难以得到收敛解。为了降低对初值精度的要求,基于无损卡尔曼滤波算法,给出了一种最优参数估计方法,可用于两点边值问题求解。此方法采用高斯分布模型,可以二阶以上精度描述原非线性问题,具有较大的收敛域和较高的鲁棒性。通过航天飞行器轨迹优化算例,验证了此算法的有效性和可靠性。

摘要：针对中高轨空间目标在地基成像设备上以点目标形式呈现、难以直观识别其形状问题,分析空间目标光度特性规律,建立适用于空间目标形状反演的系统动态方程和观测方程,设计基于UKF的多模型自适应形状反演算法,实现组合形状的反演。最后,利用兴隆观测站的实测数据,对算法的正确性和对不同环境的适用性进行了验证。

摘要：针对寿命末期大型航天器无控再入大气层前的轨道衰降问题,提出一种经卡尔曼滤波误差分析与参数辨识气动一体化计算改进的轨道摄动模型。基于参数辨识方法生成两行根数(TLE)格式的初始轨道元参数;考虑航天器在低轨道大气环境受到的稀薄跨流域空气动力作用,采用气动特性当地化统一算法计算目标航天器不同轨道高度的气动阻力系数,并解算相应轨道高度下简化根数摄动模型(SGP4)中的未知阻力项;最后基于无损卡尔曼滤波(UKF)方法和外测轨道星历数据对TLE+SGP4模型进行中长期轨道摄动外推计算,分别针对350~300 km和300~150 km高度范围内的大型航天器轨道衰降演化进行跟踪仿真,预报趋势与目标航天器外测轨道星历观测数据结果相符。研究证实寿命末期大型航天器无控再入气动一体化算法结合轨道摄动模型的改进发展,能大幅提高中长期轨道预报模拟能力,推动近地轨道空间目标气动融合轨道数值预报领域发展。

摘要：目前在轮船跟踪方面应用的算法存在明显的缺陷,比如遮挡、同色系干扰等,这些缺陷大大影响了跟踪的成功率,为此,在Camshift以及无损卡尔曼滤波的基础上提出一种跟踪算法。利用三帧差分提取运动特征,与色调、边缘特征进行融合,利用Camshift算法找到轮船的位置,利用无损卡尔曼滤波预测并校正跟踪框的中心和大小,利用Bhattacharyya距离描述跟踪情况。实验结果表明,在部分遮挡和同色系背景等复杂环境下,该算法能够准确跟踪到目标,鲁棒性和实时性较好。

摘要：针对离散混沌系统同步问题,分析扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)、无损卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)和粒子滤波(particle filter,PF)这3种同步算法的同步性能。混沌系统的非线性程度及噪声状态分布会影响算法同步性能,根据非线性程度对混沌系统进行分类,在此基础上比较3种算法在高斯和非高斯噪声干扰下的同步性能。引入克拉美罗界(Cramér-Rao lower bound,CRLB)作为高斯噪声下同步误差的下限标准,并分析了3种同步算法的时间复杂度。仿真结果表明,在同步Ⅰ型高斯系统时EKF性能最优,在同步Ⅱ型高斯系统时UKF性能最优,当系统受非高斯噪声影响时,PF算法精度最高。

摘要：针对某模态切换远程遥控水下机器人(Model-Converted Remotely Operated Vehicle,MCROV),基于微机电系统(Micro-Electro-Mechanical Systems,MEMS)器件设计微惯性组合导航系统.该系统包括陀螺仪、加速度计、磁罗盘、深度传感器和微处理器等.采用互补滤波方法抑制陀螺漂移,基于四元数算法对陀螺仪积分,并以四元数为估计对象设计无损卡尔曼滤波算法,从而提高导航精度.分析梯度下降法原理,并研究其在四元数更新中的补偿作用.水池试验表明:互补滤波与无损卡尔曼滤波相结合的方法能够获得比较精确、稳定的MC-ROV导航信息.基于实测数据的算法仿真表明梯度下降法可以在一定程度上改善导航效果.