Sage-Husa增广无迹卡尔曼滤波室内融合定位算法 被引量：1

1

作者 夏健豪 华杭波 +4 位作者 李斯文 俞大海 郭天太 孔明 梁晓瑜 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第24期10304-10312,共9页

针对Wi-Fi信号与行人航位推算(pedestrian dead reckoning, PDR)的室内无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)融合定位算法中,Wi-Fi信号易受环境波动、PDR系统存在累计误差以及UKF无法传递加性的非线性过程噪声协方差的问题,提... 针对Wi-Fi信号与行人航位推算(pedestrian dead reckoning, PDR)的室内无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)融合定位算法中,Wi-Fi信号易受环境波动、PDR系统存在累计误差以及UKF无法传递加性的非线性过程噪声协方差的问题,提出了一种改进Sage-Husa滤波的新息增广无迹卡尔曼滤波(innovation augmented unscented Kalman filter, IAUKF)融合算法。Sage-Husa滤波通过使用新息向量实时调整来监督协方差值,进而提升了算法对于信号奇异值的抗干扰性。增广形式滤波在保证高阶信息能被传递的同时,还能对过程噪声协方差进行自主评估。改进Sage-Husa增广滤波精简了运算步骤,相比于假设统计估计,协方差的自主评估更具合理性,同时提高了算法的整体精度。实验结果表明:IAUKF的室内行人定位精度相较于UKF算法提升了30.7%,其步均误差为0.523 m。 展开更多

关键词 室内行人定位 Wi-Fi室内定位 行人航位推算(PDR) 增广无迹卡尔曼滤波(AUKF) Sage-Husa滤波

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基于增广卡尔曼滤波器的时域传递路径分析方法 被引量：1

2

作者 朱雨 何智成 赵亮 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1698-1709,共12页

时域传递路径分析方法用于解决瞬态工况下复杂系统振动噪声问题不仅未能解决自然频率附近频响函数矩阵的病态问题,而且利用现有频域信息转换提取得到的所需时域信息精度较低,因此提出一种基于增广卡尔曼滤波器的时域传递路径分析方法。... 时域传递路径分析方法用于解决瞬态工况下复杂系统振动噪声问题不仅未能解决自然频率附近频响函数矩阵的病态问题,而且利用现有频域信息转换提取得到的所需时域信息精度较低,因此提出一种基于增广卡尔曼滤波器的时域传递路径分析方法。该方法采用增广卡尔曼滤波器辅以遗传算法估计时域工况载荷,通过最小二乘算法辨识单位脉冲响应函数,将时域工况载荷和对应的单位脉冲响应函数进行线性卷积以计算各传递路径的时域贡献量。算例表明,所提方法采用的增广卡尔曼滤波器载荷识别误差小于传统方法的去卷积滤波器所识别载荷的误差,最小二乘算法辨识的单位脉冲响应函数误差小于对频响函数直接进行快速逆傅里叶变换或者构造有限单位脉冲响应滤波器的误差,且所提方法在复杂结构上也同样具有较小的误差。 展开更多

关键词 时域传递路径分析方法 增广卡尔曼滤波器 遗传算法 最小二乘算法

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基于增广卡尔曼滤波并考虑车辆加速度的路面不平度识别 被引量：17

3

作者 刘浪 张志飞 +1 位作者 鲁红伟 徐中明 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期247-255,297,共10页

为实现车辆在实际加减速行驶工况下路面不平度的准确识别,提出了一种考虑车辆加速度、基于增广卡尔曼滤波算法的路面识别方法。以车辆纵向加速度作为已知输入,车身垂向振动和俯仰振动响应作为观测向量,设计增广卡尔曼滤波观测器估计路... 为实现车辆在实际加减速行驶工况下路面不平度的准确识别,提出了一种考虑车辆加速度、基于增广卡尔曼滤波算法的路面识别方法。以车辆纵向加速度作为已知输入,车身垂向振动和俯仰振动响应作为观测向量,设计增广卡尔曼滤波观测器估计路面不平度信息;求取固定位移窗长度内的国际平整度指数,实现了对路面的等级分类。仿真结果表明在典型非匀速工况、城市运行工况和制动工况下,所提出的方法对路面不平度的识别精度和对路面等级分类的准确性,明显高于一般的增广卡尔曼滤波算法,能有效识别未知输入路面。 展开更多

关键词 路面不平度 增广卡尔曼滤波器 车辆加速度 路面等级分类

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加性噪声下增广容积卡尔曼滤波及其目标跟踪应用 被引量：2

4

作者 刘江 叶松庆 《计算机应用与软件》 2017年第3期136-141,共6页

传统容积卡尔曼滤波(CKF)有良好的滤波精度和较低的计算复杂度,使其广泛被应用于目标跟踪系统。但在高维非线性和波动性大的目标跟踪系统中,3阶和高阶CKF分别存在滤波精度不足和稳定性低的问题。为提高CKF的滤波精度并保证稳定性,讨论... 传统容积卡尔曼滤波(CKF)有良好的滤波精度和较低的计算复杂度,使其广泛被应用于目标跟踪系统。但在高维非线性和波动性大的目标跟踪系统中,3阶和高阶CKF分别存在滤波精度不足和稳定性低的问题。为提高CKF的滤波精度并保证稳定性,讨论和给出加性噪声下的增广容积卡尔曼滤波(ACKF)。在仿真中,将CKF、UKF和ACKF应用于5维高非线性目标跟踪,并分析比较三者的目标跟踪性能。研究结果表明,在高维非线性目标跟踪系统中,3阶ACKF可以获得更好目标跟踪精度和稳定性,以及可接受的计算复杂度。 展开更多

关键词 目标跟踪 增广容积卡尔曼滤波 非线性滤波 加性噪声

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基于递推增广最小二乘的雷达输出数据滤波方法 被引量：4

5

作者 王宝军 王立冬 +2 位作者 王俊 许芳 刘伟 《兵器装备工程学报》 CAS 北大核心 2018年第2期95-98,共4页

针对雷达-光电经纬仪组网测量时雷达实时输出引导数据随机误差大的问题,提出采用递推增广最小二乘拟合算法进行实时滤波,建立了实时滤波模型,给出了基于DSP的雷达数据实时滤波总体框架,进行了软硬件实现,验证表明,新算法及DSP处理实现... 针对雷达-光电经纬仪组网测量时雷达实时输出引导数据随机误差大的问题,提出采用递推增广最小二乘拟合算法进行实时滤波,建立了实时滤波模型,给出了基于DSP的雷达数据实时滤波总体框架,进行了软硬件实现,验证表明,新算法及DSP处理实现了雷达数据实时轨迹滤波、预测及输出,引导数据随机误差减小1个数量级,能够满足测量设备引导需求,实现对快速目标的平稳跟踪。 展开更多

关键词 递推增广最小二乘 雷达 实时数据处理 DSP 滤波预测

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基于增秩Kalman滤波的移动车辆荷载在线识别 被引量：10

6

作者 张超东 黎剑安 张浩 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期87-95,共9页

提出了一种基于增秩Kalman滤波(augmented Kalman filter,AKF)的移动车辆荷载在线识别方法。将车辆荷载向量与桥梁结构状态向量联立构成增秩状态向量,基于AKF算法,利用桥梁状态空间方程和少量振动响应获得增秩状态向量的无偏最小方差估... 提出了一种基于增秩Kalman滤波(augmented Kalman filter,AKF)的移动车辆荷载在线识别方法。将车辆荷载向量与桥梁结构状态向量联立构成增秩状态向量,基于AKF算法,利用桥梁状态空间方程和少量振动响应获得增秩状态向量的无偏最小方差估计,进而实时识别车辆荷载。以简支梁-弹簧质量车桥耦合系统为数值分析对象,研究了基于AKF算法的移动车辆荷载识别方法的可行性和准确性,详细讨论了路面不平度、车速、噪声、传感器组合和采样频率对识别误差的影响。结果表明,所提方法能准确识别荷载,且对噪声和车速不敏感。 展开更多

关键词 移动荷载识别 车桥耦合系统 增秩kalman滤波(AKF) 不适定性问题

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基于增秩Kalman滤波的动态荷载识别和结构响应重构 被引量：8

7

作者 张超东 黎剑安 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2021年第7期665-674,共10页

针对传统的荷载识别方法受不适定性问题影响导致识别误差较大,且受传感器数上的限制也无法监测所有结构易损伤位置处振动响应的问题,提出了一种基于增秩Kalman滤波(augmented Kalman filter,AKF)算法的动态荷载识别和结构响应重构方法.... 针对传统的荷载识别方法受不适定性问题影响导致识别误差较大,且受传感器数上的限制也无法监测所有结构易损伤位置处振动响应的问题,提出了一种基于增秩Kalman滤波(augmented Kalman filter,AKF)算法的动态荷载识别和结构响应重构方法.基于结构状态空间方程,形成由荷载向量和状态向量组成的增秩状态向量(augmented-rank state vector,ASV),利用Kalman滤波算法获得增秩状态向量的最小方差无偏(minimum variance unbiased,MVU)估计,实现了状态和荷载向量的同时识别.结合最优状态估计和观测矩阵,实现了未布置传感器处的结构动力响应重构.通过三个有限元案例,初步验证了该方法的可行性和有效性.结果表明,当荷载位置固定或移动时,所提方法均能有效地识别荷载和重构响应,精度较高且对测量噪声不敏感.传感器的种类、数量和布置位置对荷载识别和响应重构精度会有一定影响. 展开更多

关键词 增秩kalman滤波 荷载识别 响应重构 结构健康监测

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基于事件触发强跟踪滤波的卫星系统故障估计

8

作者 刘娇娇 薛婷 钟麦英 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第2期272-280,共9页

针对卫星姿态控制系统执行机构故障估计问题,本文提出一种基于动态事件触发的强跟踪滤波(STF)方法.通过将系统执行机构故障增广为系统状态向量,在动态事件触发机制下,采用STF方法设计故障估计器,并对估计器进行线性化处理得到状态估计... 针对卫星姿态控制系统执行机构故障估计问题,本文提出一种基于动态事件触发的强跟踪滤波(STF)方法.通过将系统执行机构故障增广为系统状态向量,在动态事件触发机制下,采用STF方法设计故障估计器,并对估计器进行线性化处理得到状态估计误差系统,从而实现增广状态估计误差与事件触发误差完全解耦.基于此,故障估计器的设计问题转化为寻找能够最小化增广状态估计误差协方差的滤波器增益矩阵,且增益矩阵的设计与事件参数设置相互独立.与现有的事件触发故障估计方法相比,本文所提方法的主要贡献在于能够使得增广状态估计误差与事件触发误差完全解耦.最后,通过一个卫星姿态控制系统验证了所提算法的有效性. 展开更多

关键词 卫星姿态控制 执行机构故障 动态事件触发机制 强跟踪滤波器 增广系统

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基于LU分解的增广信息滤波机器人协同定位

9

作者 朱奎宝 温紫晴 +3 位作者 张峰 邓承宾 康浩楠 郭广源 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第13期5623-5631,共9页

在增广信息滤波机器人协同定位算法中,通常对联合分布的信息矩阵采用Cholesky方法进行分解。基于Cholesky分解的增广信息滤波对联合分布的信息矩阵的正定对称性要求很高,在联合分布的信息矩阵不满足正定对称性的情况下,求逆产生异常,影... 在增广信息滤波机器人协同定位算法中,通常对联合分布的信息矩阵采用Cholesky方法进行分解。基于Cholesky分解的增广信息滤波对联合分布的信息矩阵的正定对称性要求很高,在联合分布的信息矩阵不满足正定对称性的情况下,求逆产生异常,影响联合分布的信息恢复,系统的鲁棒性下降。提出了一种基于LU分解的增广信息滤波算法,保证了机器人协同定位算法精度的同时,有效解决了联合分布的信息矩阵分解异常问题,最后对机器人系统可观测性进行分析。利用MATLAB软件平台对算法进行仿真验证。结果表明,该算法保证了机器人协同定位精度,提高了机器人系统的鲁棒性。 展开更多

关键词 协同定位 联合分布的信息矩阵 增广信息滤波 LU分解 可观测性

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一种基于增广EKF的移动机器人SLAM方法 被引量：7

10

作者 肖雄 李旦 +1 位作者 陈锡锻 李刚 《机电工程》 CAS 2014年第1期109-113,共5页

针对移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)过程中系统测程法误差累积问题,采用测程法误差模型和车轮速度误差模型的映像关系,结合增广扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法结构和实际机器人模型,提出了一种有效提高定位精度的SLAM方法。将机器人速... 针对移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)过程中系统测程法误差累积问题,采用测程法误差模型和车轮速度误差模型的映像关系,结合增广扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法结构和实际机器人模型,提出了一种有效提高定位精度的SLAM方法。将机器人速度校正参数附加到卡尔曼滤波算法的向量空间中,以形成增广状态空间,同时预测和更新了SLAM初始状态空间和速度校正参数,笔者在线实时修正机器人的速度和航向角,避免积累航向角误差,从而降低了测程法误差。基于均方根误差和归一化估计方差进行了仿真实验分析,研究结果表明:与EKF-SLAM相比,所提出的方法具有更好的估计性能,使算法保持良好的一致性,大幅度提高了机器人自身定位精度和路标估计准确度。 展开更多

关键词 增广扩展卡尔曼滤波 同步定位与地图构建 测程法误差 均方根误差 归一化误差 simultaneous localization and mapping(SLAM)

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基于自适应的增广状态-交互式多模型的机动目标跟踪算法 被引量：13

11

作者 许红 谢文冲 +2 位作者 袁华东 段克清 王永良 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期2749-2755,共7页

现有的增广状态-交互式多模型算法存在着依赖于量测噪声协方差矩阵这一先验信息的问题。当先验信息未知或不准确时,算法的跟踪性能将会下降。针对上述问题,该文提出一种自适应的变分贝叶斯增广状态-交互式多模型算法VB-AS-IMM。首先,针... 现有的增广状态-交互式多模型算法存在着依赖于量测噪声协方差矩阵这一先验信息的问题。当先验信息未知或不准确时,算法的跟踪性能将会下降。针对上述问题,该文提出一种自适应的变分贝叶斯增广状态-交互式多模型算法VB-AS-IMM。首先,针对增广状态的跳变马尔科夫系统,该文给出了联合估计增广状态和量测噪声协方差矩阵的变分贝叶斯推断概率模型。其次,通过理论推导证明了该概率模型是非共轭的。最后,通过引入一种“信息反馈+后处理”方案,提出联合后验密度的次优求解方法。所提算法能够在线估计未知的量测噪声协方差矩阵,具有更强的鲁棒性和适应性。仿真结果验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 机动目标跟踪 交互式多模型 增广状态 变分贝叶斯 自适应滤波

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通过Washout滤波算法对自振荡系统进行反馈镇定

12

作者 柴莘茗 易云帆 翟持 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期577-586,共10页

由Andronov-Hopf分岔演化而成的自振荡系统与对应的线性化系统在结构上不再具有相同的微分流型,而是会表现出多维非线性耦合特征。有研究借助Washout滤波的瞬态保留特性构建控制策略对自振荡系统进行反馈镇定,但所需的滤波器个数一直无... 由Andronov-Hopf分岔演化而成的自振荡系统与对应的线性化系统在结构上不再具有相同的微分流型,而是会表现出多维非线性耦合特征。有研究借助Washout滤波的瞬态保留特性构建控制策略对自振荡系统进行反馈镇定,但所需的滤波器个数一直无法定量确定。基于Andronov-Hopf分岔标准形式的分析,探讨使用两个Washout滤波对造成自振荡的二维非稳态变量进行反馈镇定化。考虑到基于状态空间法的反馈设计可能会导致滤波算法具有高阶特性,进而使设计结果与Washout滤波元件提供的模拟信号不匹配,通过分析闭环系统Laplace变换的极值问题将多维、高阶滤波系统对角化并降维。研究发现,通过向形成共轭复数特征值的两个状态量引入两个Washout滤波,将原n维自振荡系统转化成n+2维增广系统,状态–输出通道需构建的Washout滤波具有相同的滤波参数,其值为辅助矩阵P的迹。一个自振荡反应过程仿真实例进一步验证了所得控制方案的可行性与有效性。 展开更多

关键词 Andronov-Hopf分岔 瞬态特征 滤波个数 增广系统

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带有色量测噪声的非线性系统Unscented卡尔曼滤波器 被引量：33

13

作者 王小旭 梁彦 +2 位作者 潘泉 赵春晖 李汉舟 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期986-998,共13页

传统Unscented卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter,UKF)要求噪声必须为高斯白噪声,无法解决带有色噪声的非线性系统滤波问题.为此,本文提出了一种带有色量测噪声的UKF滤波新算法.首先,基于量测信息增广和最小方差估计,推导出一类带... 传统Unscented卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter,UKF)要求噪声必须为高斯白噪声,无法解决带有色噪声的非线性系统滤波问题.为此,本文提出了一种带有色量测噪声的UKF滤波新算法.首先,基于量测信息增广和最小方差估计,推导出一类带有色量测噪声的非线性离散系统状态的最优滤波框架,接着采用Unscented变换(Unscented transformation,UT)来计算最优框架中的非线性状态后验均值和协方差,进而得到有色量测噪声下UKF滤波递推公式.所设计的UKF新方法能有效地解决传统UKF在量测噪声有色情况下非线性滤波失效的问题,数值仿真实例验证了其可行性和有效性. 展开更多

关键词 非线性 有色量测噪声 最优滤波框架 UNSCENTED卡尔曼滤波 Unscented变换 量测信息增广 最小方差估计

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多模序列图像目标跟踪的特征融合粒子滤波实现 被引量：6

14

作者 史德琴 李俊山 +3 位作者 耿志 席涛 刘军霞 汪云飞 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2011年第5期61-66,共6页

针对图像制导中信息的模糊性和不确定性问题,将多源信息融合技术应用于红外/可见光双模复合成像制导。采用方差比测量的方法将特征选择问题转化为一个两类判别问题,并引入自适应特征选择机制;通过计算目标和背景间不同特征分布直方图对... 针对图像制导中信息的模糊性和不确定性问题,将多源信息融合技术应用于红外/可见光双模复合成像制导。采用方差比测量的方法将特征选择问题转化为一个两类判别问题,并引入自适应特征选择机制;通过计算目标和背景间不同特征分布直方图对应的似然比,在高维特征空间中选择4个判别性较好的特征区分目标和背景,根据bahattacharyya距离建立跟踪所需的观测似然函数,在粒子滤波的框架下实现了算法对单模序列图像中目标的跟踪;引入跟踪性能品质度量因子和加权融合策略衡量多信源下对目标的跟踪性能,实现对双模序列图像中目标的稳健跟踪,解决了单一信源在特定因素下跟踪性能不理想的缺陷,提高了算法性能。仿真实验结果验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 目标跟踪 粒子滤波器 信息融合 增广方差比 图像序列 品质度量因子

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基于磁强计和光纤陀螺的小卫星姿态确定非线性滤波算法 被引量：5

15

作者 吴锦杰 刘昆 +1 位作者 石实 张斌斌 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期1-6,共6页

提出了一种小卫星姿态确定的非线性滤波算法,该算法利用三轴磁强计和光纤陀螺作为姿态敏感器。在非线性滤波器的设计中,从两个方面对平方根sigma点卡尔曼滤波方法进行改进。第一,把姿态四元数的矢量部分、光纤陀螺的漂移和噪声组合,得... 提出了一种小卫星姿态确定的非线性滤波算法,该算法利用三轴磁强计和光纤陀螺作为姿态敏感器。在非线性滤波器的设计中,从两个方面对平方根sigma点卡尔曼滤波方法进行改进。第一,把姿态四元数的矢量部分、光纤陀螺的漂移和噪声组合,得到滤波器的增广状态向量;第二,分别建立向量旋转模型、最优化模型和误差四元数乘法模型来确保非线性滤波过程中四元数的归一化约束。仿真分析结果表明,本文提出的非线性滤波算法能够有效地提高小卫星的定姿性能,与扩展卡尔曼滤波相比,具有较高的精度、稳定性和较快的收敛速度;与无迹卡尔曼滤波相比,收敛性相当,但是精度略优,稳定性和计算效率较高。 展开更多

关键词 非线性滤波 增广状态向量 向量旋转 最优化 误差四元数 姿态确定 小卫星

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SAR实时成像系统中方位向滤波器设计研究 被引量：3

16

作者 郭勐 王贞松 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期593-596,600,共5页

方位向降采样滤波器作为机载合成孔径雷达(SyntheticApertureRADAR,SAR)实时成像系统中关键组成部分之一,其性能将直接关系到图像质量的优劣。由于受到运算代价、存储开销的限制,方位向降采样滤波器的阶数不能很高。如何在滤波器阶数受... 方位向降采样滤波器作为机载合成孔径雷达(SyntheticApertureRADAR,SAR)实时成像系统中关键组成部分之一,其性能将直接关系到图像质量的优劣。由于受到运算代价、存储开销的限制,方位向降采样滤波器的阶数不能很高。如何在滤波器阶数受限的情况下,设计出满足实时处理要求的性能优异的滤波器是一个值得研究的问题。针对机载SAR实时成像系统应用,提出了一种新的方位向降采样滤波器设计方法,引入增广拉格朗日函数实现了通带均方误差最小、阻带最大误差最小准则的方位向降采样滤波器。计算机仿真验证说明了该设计方法的优越性,在同样阶数、同样存储开销的情况下,所设计的滤波器性能要优于纯粹的最大误差最小准则设计的滤波器,满足了机载SAR实时成像系统的要求。 展开更多

关键词 机载SAR实时成像系统 方位向降采样滤波器 最优准则 增广拉格朗日函数

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多传感器信息融合Wiener滤波器和平滑器

17

作者 毛琳 邓自立 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第30期1-3,33,共4页

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和增广状态空间模型,应用标量加权最优融合准则,对于带白色和有色观测噪声的ARMA信号,提出了多传感器分布式最优信息融合Wiener滤波器和平滑器,其中给出了计算局部平滑误差方差和互协方差的... 应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和增广状态空间模型,应用标量加权最优融合准则,对于带白色和有色观测噪声的ARMA信号,提出了多传感器分布式最优信息融合Wiener滤波器和平滑器,其中给出了计算局部平滑误差方差和互协方差的计算公式,它们可被用于计算最优加权系数。同单传感器情形相比,可提高平滑器的精度。一个三传感器目标跟踪系统的仿真例子说明其有效性。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 增广状态空间模型 线性最小方差信息融合准则 信号Wiener滤波器和平滑器

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基于路面识别的最优车辆半主动悬架控制算法研究

18

作者 房宁 罗建南 《振动与冲击》 北大核心 2025年第15期182-191,共10页

考虑车辆在不同路面下行驶中的非线性因素(包括轮胎跳离地面、悬架撞击挡块和减振器系统时滞特性等),基于对不同阀控方式的减振器实测数据分析,建立了一个非线性车辆-悬架系统动力学模型。基于所设计的增广卡尔曼滤波器,并结合所选传感... 考虑车辆在不同路面下行驶中的非线性因素(包括轮胎跳离地面、悬架撞击挡块和减振器系统时滞特性等),基于对不同阀控方式的减振器实测数据分析,建立了一个非线性车辆-悬架系统动力学模型。基于所设计的增广卡尔曼滤波器,并结合所选传感器的精度分析,研究了路面不平度的辨识算法,以有效判断当前路面及车速条件下的路面激励水平。设计了三种不同控制策略的电控半主动悬架,系统采用多目标粒子群算法分别对其最优控制电流进行了优化研究,并对各方案在不同路面激励水平下的控制效果进行了仿真分析。结果表明,三种控制方案与被动悬架相比均可提升车辆性能,而其中双阀控制的电控半主动悬架性能表现最佳,且对系统时滞具有更强的适应性。上述研究可为实用性车辆半主动悬架控制算法设计提供重要依据。 展开更多

关键词 增广卡尔曼滤波 路面辨识方法 多目标粒子群算法 最优半主动悬架算法

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自由漂浮双臂空间机器人基于速度滤波器的惯性空间轨迹跟踪鲁棒控制 被引量：3

19

作者 林成金 陈力 《空间科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期757-764,共8页

针对末端所持载荷参数未知的自由漂浮双臂空间机器人系统,提出了基于速度滤波器的鲁棒控制方法.利用拉格朗日方法进行运动学及动力学分析,建立了双臂空间机器人系统欠驱动形式的动力学模型.借助于增广变量法,证明了可将空间机器人系统... 针对末端所持载荷参数未知的自由漂浮双臂空间机器人系统,提出了基于速度滤波器的鲁棒控制方法.利用拉格朗日方法进行运动学及动力学分析,建立了双臂空间机器人系统欠驱动形式的动力学模型.借助于增广变量法,证明了可将空间机器人系统的增广广义Jacobi矩阵及动力学方程表示为一组组合惯性参数的线性函数.在此基础上引入速度滤波器,设计了双臂空间机器人基于速度滤波器的惯性空间轨迹跟踪鲁棒控制方案.该速度滤波器可利用实测位置误差生成末端爪手的伪速度信号,有效避免了相关速度信号的实时测量与反馈.该方案的显著优点在于,不需要测量、反馈末端爪手的移动速度和加速度,同时有效消除了控制过程中的抖振现象.平面自由漂浮双臂空间机器人系统的数值仿真验证了算法的有效性. 展开更多

关键词 自由漂浮双臂空间机器人 速度滤波器 鲁棒控制 增广变量法 惯性空间

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脉冲星方位误差估计的两步卡尔曼滤波算法 被引量：2

20

作者 肖永强 王宏力 +2 位作者 冯磊 由四海 许强 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期1446-1452,共7页

为了克服钟差和卫星位置误差对脉冲星方位误差估计的影响,设计了两步卡尔曼滤波(TSKF)算法。首先,介绍了脉冲星方位误差估计的传统模型,并通过分析和仿真验证了钟差、卫星位置误差以及2种误差同时存在时会使脉冲星方位误差估计结果产生... 为了克服钟差和卫星位置误差对脉冲星方位误差估计的影响,设计了两步卡尔曼滤波(TSKF)算法。首先,介绍了脉冲星方位误差估计的传统模型,并通过分析和仿真验证了钟差、卫星位置误差以及2种误差同时存在时会使脉冲星方位误差估计结果产生较大偏差。其次,在传统的估计模型中加入了钟差和卫星位置误差,并将钟差和钟差变化率增广为新的状态量,从而推导出包含2种误差的新模型,并证明了该模型的完全可观测性;根据该模型并按照两步卡尔曼滤波原理,得到了TSKF算法的步骤。最后,通过仿真表明:在钟差和卫星位置误差同时影响下,传统脉冲星方位误差估计算法偏差较大且发散;TSKF算法则能够有效隔离2种误差的影响,使赤经和赤纬误差估计达到0.2 mas之内的精度。 展开更多

关键词 方位误差 时钟钟差 卫星位置误差 增广状态 两步卡尔曼滤波(TSKF)

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