摘要：协同定位是卫星拒止等导航基础设施受限环境下提升载体定位精度的重要手段,载体自定位和载体之间相对定位是其主要的两项应用。然而现有方法通常将自定位与相对定位剥离开来,仅用于估计其中一种定位状态,不仅存在应用局限性,也忽略了集群相对运动与个体运动之间的关联性,导致性能损失。为解决该问题,提出了一种适用于协作集群的鲁棒协同自定位与相对定位方法,基于自定位、相对定位和协同量测之间的概率关系建立概率图模型,描述了相对运动与个体运动之间的概率关系;采用高斯置信传播传递实现图模型的边缘概率求解,实现消息传递的高效计算;设计了基于Huber损失函数的Huber因子,可实现异常量测在高斯消息传递过程中的降权,从而实现鲁棒协同估计。实验结果表明,所提出的方法不仅能够同时进行自定位与相对定位估计,且估计精度优于传统协同定位方法,所设计的Huber因子能够有效处理异常量测,为集群协同导航定位的融合架构提供了新思路。

摘要：ADS-B系统具有通信和监视功能,导航信息的准确性关系到系统的性能,目前常用的GPS/INS组合导航算法采用了卡尔曼滤波器,算法要求噪声统计特性是已知的并且系统的数学模型是精确的,这在复杂工作环境下很难保证。由于H∞滤波方法可在系统方程和噪声不精确的情况下实现参数估计,本文采用H∞滤波方法设计实现了GPS/INS组合导航鲁棒估计,从理论和仿真实验两个方面验证了该方法的有效性,解决了复杂环境下滤波可靠性和实时性问题。

摘要：我国下一代列车运行控制中,列车位置主要通过融合以卫星定位为核心的多源定位信息得到。然而,卫星量测易受到钟跳或环境多源噪声等不确定因素影响,产生阶跃故障或瞬时粗大偏差等现象,导致传统扩展卡尔曼滤波估计失准且稳定性下降。通过分析常规滤波方法在列车位置估计中存在的问题,采用信息理论学习思想提出一种基于最大相关熵准则的自适应扩展卡尔曼滤波定位方法(AMCEKF);利用最大相关熵准则替换传统滤波中的最小均方差准则,选择高斯核函数作为代价函数,重构量测噪声,避免了量测噪声的先验高斯假设;设计基于Pseudo-Huber的核宽度自适应更新策略,解决核宽度对估计性能的制约问题。采用拉萨—林芝铁路实测数据进行测试,测试结果表明:在瞬时故障和阶跃故障场景下,AMCEKF均能够有效抑制故障量测带来的定位性能退化,具有较高的鲁棒性和估计精度;相比基于扩展卡尔曼滤波的定位结果,水平位置精度分别增加了56.5%和61.2%。

摘要：研究了同时具有不确定性和多丢包情况下的离散时变系统的鲁棒滤波问题,其中的不确定性是时变的、范数有界的,且存在于系统的状态矩阵和输出矩阵中.通过把多丢包问题建模成系统模型中的随机参数,在允许的不确定性情况下,给出了估计误差方差的上界,并进一步基于矩阵范数的意义最小化该上界.结果表明,通过求解两个Riccati差分方程,可以设计鲁棒滤波器.最后,提出适合在线计算的鲁棒滤波算法,并通过仿真实例表明所提算法的有效性和实用性.

摘要：为解决异常误差导致的机载单站无源定位不准确问题,提出了一种鲁棒的约束总体最小二乘(RCTLS)定位算法.首先建立定位模型,构建了加权的约束总体最小二乘(WCTLS)定位准则,并给出了牛顿迭代解.然后,利用广义M估计原理构建了WCTLS准则的鲁棒极值函数,将鲁棒CTLS问题转化为对等价权函数的设计问题,并根据丹麦法构建了等价权函数.理论分析表明,RCTLS算法能够有效识别异常误差,并降低异常测量数据的权值以减小其对定位结果的影响.仿真结果显示,存在异常误差时,RCTLS算法能够获得理想的定位估值,具有较强的鲁棒性.

摘要：非线性互联系统广泛应用于各类工业生产中。随着科学技术的迅速发展,控制系统的复杂程度越来越高,同时各子系统之间的互联性也变得越来越强。因此,针对日益复杂的非线性互联系统进行研究,已成为一个非常重要的课题。针对非线性互联系统观测器的设计方法进行研究,通过设计状态观测器实现对互联系统中状态向量的鲁棒估计。首先,基于李雅普诺夫函数给出广义互联系统状态观测器存在的充分条件。其次,将非线性广义互联系统观测器的存在条件进行推广,得到正常非线性互联系统观测器存在的充分条件。观测器的存在条件均通过Schur补引理,以线性矩阵不等式的形式给出,简化了观测器增益矩阵的求解,得到了互联系统观测器的设计方法。最后,利用MATLAB软件计算出观测器的增益矩阵。两个算例仿真结果验证了所提方法的可行性与有效性。

摘要：针对凸轮磨削加工过程中存在局部升程误差严重超差的问题,提出了加权支持向量机的凸轮升程误差补偿方法。首先根据圆率的符号判断凸轮升程误差值是否连续,然后建立了不连续点与相邻点之间夹角与加权值的关系。通过加权支持向量机对凸轮升程误差值进行拟合。然后将原始凸轮升程值减去经拟合后的凸轮升程误差值,获得新的凸轮升程值。再根据圆率自动调整加权值的系数,使凸轮升程值光滑点数最大,即获得最优的凸轮升程值。对上述算法进行仿真和编程,经YTM8336-16数控凸轮轴磨床进行磨削验证。实验表明,凸轮升程误差由原来的±0.059 mm降至±0.011 mm,表面粗糙度由Ra0.32μm降至Ra0.25μm,获得良好的效果。

摘要：如同计算线性模型参数的ｌ∞中心估计量一样，可以通过求解一组具有相同可行域的线性规划问题确定这些参数的ｌ１中心估计量。据此设计了适用于这两种估计量的整体单纯形算法，可以避免在求解上述一组线性规划问题时重复搜索其可行域的任一顶点，达到节省计算量的目的。

摘要：考虑离散随机系统在模型噪声强度不确定及估计误差方差受约束情形下的一类鲁棒状态估计问题，即希望找到这样的滤波增益，使得当模型噪声强度在一定范围内变动时，每个状态分量的估计误差方差始终不大于预先指定值。文中给出了这种滤波增益的设计方法，并以一类机动目标跟踪问题为例，说明这种设计方法的直接性与有效性。

摘要：提出一种新的递推有界广义极大似然类(GM)回归估计器,新估计器所用的风险函数基于更一般的框架,并采用有界M-估计函数.设计一个新的权函数拒绝或降低异常点对估计结果的影响,并增加一个增广项,提出一种具有较强自适应能力的面向自回归(AR)模型参数估计的算法.仿真结果表明:提出的GM回归估计器及面向AR模型的算法对异常点不利影响(主要来自于回归变量中的加性异常点)的抑制效果均优于其他GM估计器;在参数不做任何调整的情况下,面向AR模型的算法对非平稳环境下的估计具有良好的估计精度和收敛性.