关于自适应滤波技术的一些思考

本文研究工程实践中应用Ｋａｌｍａｎ滤波时出现的滤波异常现象。文中从滤波异常的检测出发,由此构成动力学噪声方差阵的自适应估计。对于常用的衰减记忆滤波,提出了衰减因子的自适应确定方法,对于未知的动力学噪声和观测噪声的方差阵,运用Ｂａｙｅｓ－ＭＬ估计方法给出了递推估算方案。对于构造自适应滤波的技术途径,提出了一些看法。     

利用二坐标R站实现运动辐射源的三维跟踪

本文提出了一种基于目标斜距两次测量值之差和方位角信息的定位跟踪算法,详细分析了该技术的定位原理和可行性。在辐射源匀速直线运动的条件下,如果能够不测俯仰角而只用方位角和距离差实现对目标的定位与跟踪,将不仅可以简化接收站的设备,而且还能够增强其独立性能,因此本文讨论的算法对于单站被动定位跟踪系统的实用性具有重要意义。本文通过典型目标航迹的计算机仿真,对算法的性能做了评估．     

红外图象的预处理与目标分割

文中介绍了采用数字低通滤波器去除红外图象中背景起伏的方法;在红外图象中采用统计矩来估计目标的位置与特征;描述了一种分割红外目标图象的新方法。对红外图象与模拟图象的处理都表明是一种面向实际应用的红外图象处理技术。     

退化速率跟踪粒子滤波在剩余使用寿命预测中的应用

毋庸置疑,剩余使用寿命预测对于设备的健康管理越来越重要。近年来粒子滤波方法被越来越多地应用到设备寿命预测技术当中,这是因为粒子滤波方法能更好地解决非线性非高斯系统滤波问题,而且能够获得不确定度信息。但该方法的预测性能却过度依赖于预测模型,并且对于模型参数的初始分布也比较敏感,这在一定程度上限制了粒子滤波预测方法的进一步发展。针对基本粒子滤波预测方法的不足,提出了一种基于退化速率跟踪粒子滤波的通用预测框架,以历史观测数据的退化速率统计规律作为指导来跟踪目标数据的退化速率,实现对粒子滤波预测方法的简化,并将该方法用于轴承和锂离子电池的剩余使用寿命预测,验证了方法的有效性。     

联邦滤波器公共信息分配方法

目前的导航系统多采用以惯导为主的组合导航方案,其组合算法有集中卡尔曼滤波和联邦卡尔曼滤波两种.针对联邦滤波器公共信息分配的问题,分析了常规的固定分配系数的方法及其特点,之后详细讨论了动态分配方案,列出了几种分配模型.最后给出了INS/GPS/ADS组合导航系统公共信息动态分配的算例.     

基于卷积神经网络与滤波融合算法的某惯导系统剩余寿命预测模型建立

在对产品中具备大量运行观测性能数据的关键系统部件进行剩余寿命预测的过程中,因寿命数据稀少难以建立寿命分布模型。而对产品性能观测数据进行退化建模,传统退化过程分析模型对于产品性能观测数据适应性差导致产品寿命预测精度低、有效性弱的问题,充分挖掘部件退化数据信息,依据相关退化分析技术,基于统计模型中的滤波预测方法与机器学习技术中的回归卷积神经网络（regressive convolutional neural networks, RCNN）预测方法建立产品剩余寿命预测融合模型。融合模型结合了滤波预测模型对产品退化状态的挖掘能力、不确定表达能力与RCNN网络模型良好的数据适应性、预测的准确性,提高了产品退化数据分析的准确性及有效性,可对产品关键部件的寿命进行有效预测,为产品中具备大量运行观测数据的关键系统部件健康管理提供辅助参考。     

一种自适应变结构交互式多模型算法

针对机动目标跟踪问题,提出了一种自适应变结构交互式多模型算法。对滤波问题进行了简单描述,并给出了交互式多模型算法的数学模型;建立了一种新的变结构交互式多模型算法的精确模型,模型子集之间并行独立运行,通过选取概率最高的模型子集的状态估计作为最终的估计结果;在变结构交互式多模型算法基础上进一步设计了自适应变结构交互式多模型算法,该方法提高了模型子集和目标实际机动模式的匹配程度,从而提高了目标跟踪精度。仿真结果表明,自适应变结构交互式多模型算法的跟踪效果优于其他方法。     

频域匹配滤波-FFT联合捕获算法北大核心

频域匹配滤波法利用FFT-IFFT完成时域伪码的快速相关,提出频域匹配滤波-FFT联合捕获法,该方法在频域匹配滤波法的基础上对相关结果进行二次FFT运算。通过仿真结果可知,在相同条件下得到的相关峰值高于频域匹配滤波法的相关峰值,提高了多普勒频率的估计精度,在信噪比大于-14 dB时捕获概率能达到0.988。由此可见,频域匹配滤波-FFT联合捕获法在估计精度和捕获概率上优于传统的频域匹配滤波法。     

基于矢量分配的组合导航容错联邦滤波算法

针对高动态环境下飞行器组合导航系统因不确定故障导致导航精度下降的问题,提出了一种基于矢量信息分配的容错联邦滤波算法。设计矢量形式的故障检测函数,对各观测量进行单独的故障程度划分,克服了将故障子系统所有观测量同时隔离的缺陷;根据观测量是否异常,重构时变量测噪声矩阵和信息分配矢量系数,对子滤波器的状态变量进行信息分配,在隔离故障子系统异常观测量的同时,最大限度地利用正确观测信息。仿真结果表明,采用该算法能够充分发挥各导航子系统的优势,极大提高了导航子系统信息利用率,具有较高的精确性和容错性。     

基于双层粒子滤波的多传感器多目标TBD算法

针对多传感器多目标检测跟踪问题,提出了一种多传感器多目标双层粒子滤波检测前跟踪算法。算法采用双层粒子滤波结构,在目标检测层中采用量测消除法对多目标逐一检测,形成目标跟踪子粒子群,在目标跟踪层中采用二次重采样的方法对粒子群中粒子分布进行修正,在跟踪过程及时发现并剔除虚假目标。仿真结果表明算法的有效性。