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稳态Kalman滤波增益的估计

本文提出了求线性离散系统稳态Kalman滤波增益的新方法。它由三部份组成:(ⅰ)基于矩阵求逆的Fadeeva公式导出了ARMA  (本文共5页) 阅读全文>>

《信息与控制》1991年06期
信息与控制

稳态Kalman滤波增益估计的两种新算法及其应用

本文从时间序列分析观点,基于观测过程的 CARMA 新息模型,提出了稳态 Kalman 滤波增益估计的两种新算法及相应的自校正 Kalman...  (本文共7页) 阅读全文>>

武汉理工大学
武汉理工大学

超高层建筑风荷载反演分析

近年来在我国东南沿海地区兴建了大量超高层建筑,风荷载及风振响应是其安全性和适用性设计的首要控制指标。考虑到目前结构动力响应的实测技术比较成熟,结构加速度及位移响应的量测精度远高于荷载的测试精度。因此,以实测结构风致响应为基础,以反分析方法为手段来获取结构风荷载,成为近代兴起的间接测量风荷载的一种新途径。本文主要基于Kalman滤波理论和超高层建筑的风振特性,并综合运用理论分析、数值模拟、风洞试验及现场实测等手段,系统地研究了利用有限测试楼层的风致响应反演超高层结构脉动风荷载的时域反分析新方法,建立了相应的数学模型。以3栋典型超高层建筑为工程背景,开展了风荷载反演的实例分析,验证并交叉对比了本文提出的五种反分析方法的可行性与准确性。主要研究内容包括以下几个部分:(1)利用模态坐标转换理论及超高层建筑的风振特性,得到了测点不足情况下的前几阶模态响应近似估计,并根据POD方法判定了结构振动的控制模态数以及最少测点数。(2)基于连续型K...  (本文共222页) 本文目录 | 阅读全文>>

南京理工大学
南京理工大学

具有目的域约束的不完全量测下满意状态估计研究

在工程系统中经常遇到对目标的状态估计需求不是一个动态点,而是一个多维的有限区域,并且要求将系统输出尽快导入这一区域中,并在其中滞留一定时间,这样才能达到目的。另外,观测环境里往往存在信号噪声和干扰,传输过程中存在数据丢包,尤其是广泛使用的无线网络传输,再加上目标可能存在高机动性,从而在状态估计系统中经常会存在数据丢失或者数据延迟的现象,通常称之为不完全量测情况。本文结合了上述两种现象,研究了具有目的域约束的不完全量测模型下的满意状态估计问题,实现了对目标的平稳跟踪。具体研究内容如下:首先,将待估量的目的域由以往研究的二维拓展到有限维闭区域,推导出了在有限维闭区域目的域下的随机穿越特征量及相关指标的表达式,分析了影响随机穿越特征量指标的因素,得出了随机穿越特征量指标与稳态误差方差的关系。紧接着,对具有目的域约束的不完全量测模型下的状态估计问题进行了建模。对不完全量测模型下的数据丢失采用了两种表示方法:用服从Bernoulli分布的...  (本文共76页) 本文目录 | 阅读全文>>

哈尔滨工程大学
哈尔滨工程大学

CKF及鲁棒滤波在飞行器姿态估计中的应用研究

飞行器姿态估计技术是航天领域的关键技术之一,由陀螺与星敏感器组成的飞行器姿态估计系统由于测姿精度高、可靠性好以及自主性强等优点得到了广泛的应用。针对该姿态估计系统,四元数由于计算简单,无三角函数的运算,同时又能避免欧拉角的奇异性问题,因此作为系统的姿态描述参数。为提高姿态估计的精度以及姿态估计系统的适应能力和鲁棒性,非线性滤波算法提供了强有力的基础保障。容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)是一种性能优越的非线性滤波算法,具有实现简单,数值稳定性好以及在高维情况下滤波精度高、收敛性好等优点。同时,考虑不同环境下姿态估计系统模型可能存在模型不确定、量测丢失、量测延迟等复杂情况,鲁棒滤波是一种有效的设计手段。因此,本文对CKF及鲁棒滤波在飞行器姿态估计中的应用进行了深入研究:介绍了飞行器姿态估计以及非线性滤波的一些基础理论。在介绍飞行器姿态估计系统姿态描述参数以及姿态传感器的测量模型基础上,建立基于四...  (本文共178页) 本文目录 | 阅读全文>>

黑龙江大学
黑龙江大学

最优和自校正多传感器信息融合白噪声反卷积估值器

随着信息时代的到来,多传感器信息融合因其能有效地提高和优化基于单传感器的估计、识别或决策(控制)性能而得到了日趋广泛的重视和应用,其应用领域遍及军事和民用领域的方方面面。作为其中的一个分支,最优和自校正信息融合滤波理论分别是针对模型参数和/或噪声统计已知和未知两种情况下的多传感器系统的状态或信号的融合估计问题研究。系统的输入白噪声信号估计问题即白噪声反卷积估计问题在石油地震勘探和通信系统有重要应用背景。本文应用Kalman滤波方法和现代时间序列分析方法两种方法论,基于多传感器加权状态融合和加权观测融合两种融合方法,结合系统辨识方法,分别进行最优和自校正多传感器信息融合白噪声反卷积估值器的研究。主要工作包括以下四个方面:首先,应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程,对带不同局部模型和带相关噪声多传感器系统给出统一的加权融合最优和稳态最优白噪声反卷积估值器。为了计算最优加权,给出了计算局部估计误差互协方差的两种公式。其次,...  (本文共339页) 本文目录 | 阅读全文>>