基于小波的恒电量瞬态响应信号的滤波处理

利用小波变换的阈值法对恒电量响应信号进行滤波处理, 同时与传统的时域和频域的滤波方法进行分析比较, 并且讨论了小波变换的分解层数对恒电量响应信号滤波效果的影响. 结果表明, 利用小波变换可以在时域和频域同时对恒电量响应信号取得良好的去噪效果. 这不仅能提高时域曲线拟合的精度, 还大大地提高了恒电量频谱解析的可靠性. 在实际应用中, 小波变换的分解层数取5～7层可以收到满意的效果.     

权值自适应调整Unscented粒子滤波及其在组合导航中的应用

针对粒子滤波存在的重要性密度函数难以选取和粒子退化问题,提出了一种新的权值自适应调整Unscented粒子滤波算法。该算法在Unscented粒子滤波的采样过程中吸收权值自适应调整的优点,考虑最新量测影响,通过欧氏距离和反映量测噪声统计特性的精度因子来自适应的调整粒子对应权值分布,增加有用粒子的权值,降低粒子退化程度,保持粒子多样性。同时Unscented变换提高了滤波精度,使该算法能更好地适用于非线性、非高斯系统模型的计算。将提出的算法应用于GPS/DR组合导航系统进行仿真验证,结果表明,提出的权值自适应调整Unscented粒子滤波算法得到的东向定位误差控制在±5.5 m附近,北向定位误差则在±5.2 m附近,滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波和Unscented粒子滤波,能提高GPS/DR组合导航系统解算精度。     

对"联邦滤波器信息分配系数的优选算法"一文的商榷

介绍了联邦滤波算法和信息分配原理，指出《中国惯性技术学报》第11卷第6期“联邦滤波器信息分配系数的优选算法”一中存在一些问题，说明使用该优选算法进行信息分配，可能使主滤波器方差阵失去正定性；将联邦滤波用于GPS姿态测量，实验表明动态选择信息分配因子，相对于固定信息分配因子的算法并没有明显优势。     

基于新型滤波器-HABF的SINS传递对准仿真

传统动基座传递对准主要采用扩展卡尔曼滤波技术。但在动基座传递对准的非线性、非高斯条件下,这种基于模型线性化和高斯假设的滤波方法在估计系统状态及其方差时误差较大且可能发散。混合退火粒子滤波针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题,提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法。在滤波算法中,用状态参数分解和退火系数来产生重要性概率密度函数,此概率密度函数综合考虑了转移先验、似然、噪声的统计特性以及最新的观察数据,因此更接近于系统状态的后验概率。实验仿真结果表明,这种基于混合退火粒子滤波器不仅比扩展卡尔曼滤波提高了传递对准的精度,而且又比传统的粒子算法减少了时间。     

浮筏的主动吸振控制实验研究

浮筏在低频减振方面存在较大不足,而这恰是主动减振的优势.将两者相结合,研究了浮筏的主动吸振控制问题.研制了一种主动吸振器,建立了以DSP F2812为核心的控制系统;提出了符号LMS算法,与广泛使用的滤波x-LMS等算法相比,该算法不需要精确的模型信息;在此基础上设计了自适应前馈主动吸振控制律,并在浮筏实验平台上进行主动吸振控制实验.实验结果表明,通过主动吸振控制,浮筏的低频减振能力得到了显著的改善.     

具有衰减测量和概率通讯延迟的随机非线性系统的事件触发分布式一致滤波

文章针对传感器网络下一类具有衰减测量和概率通讯延迟的随机时变非线性系统,研究该类系统的分布式一致滤波算法设计问题.首先,考虑到传感器网络的拓扑结构,状态估计信息可在相关节点间进行交换.注意到相邻节点间的信息传输会产生概率通讯延迟现象,提出事件触发传输方案旨在减少交换传感器节点之间误差较大的估计信息.每个传感器节点使用相邻节点发送的信息来修正自身的状态,从而构造相应的分布式一致滤波器.通过最小化滤波误差协方差上界的迹来求出滤波器增益以及一致增益.此外,对滤波误差协方差上界矩阵的单调性进行理论分析,并通过数值仿真验证所提出的滤波算法的可行性和有效性.     

存在有界功率扰动和高斯白噪声的滤波算法

传统滤波算法,如卡尔曼滤波,通常对系统模型具有较高的依赖性,需要精确建模才能达到较高的估计精度.而现实场景中由于未知环境因素与建模误差的存在,往往使得估计品质不尽人意.因此针对离散系统同时受有界功率扰动和高斯白噪声影响的滤波问题,提出了一种新的线性时不变的鲁棒最优滤波方法.该方法在保证鲁棒性的同时还能够保证最优均方估计.为了保证鲁棒最优滤波,基于系统级综合方法,并根据误差动力学的系统响应以及干扰和噪声的参数来描述估计性能的上界.并在此基础上,提出了一种数值可处理的新的滤波器设计算法.最后借助测速算例验证了结果的有效性,仿真表明采用该方法得出的滤波算法相比于其它现有方法,能够实现理想的估计品质.     

具有衰减测量和随机时滞的离散非线性复杂网络的保概率集员滤波

研究一类离散非线性复杂网络的保概率集员滤波问题.考虑网络节点受状态随机时滞、衰减测量等影响,为了更贴合实际,采用两类相互独立的随机变量分别描述状态时滞和测量衰减特征.引入Bernoulli随机变量将随机时滞刻画为随机发生时滞,引入在某区间上服从已知概率分布的随机变量刻画衰减测量.文章设计一个分布式集员滤波器,给出滤波误差系统所需满足的充分条件以保证滤波误差被限制在已知椭球集内的概率不小于已给定的概率值,且该充分条件由一个递推线性矩阵不等式表示;建立在矩阵迹最小意义下的凸优化问题以最小化每个时刻所获得的概率椭球集,并设计一个保概率集员滤波器增益矩阵的求解算法.最后,通过一个数值算例验证所设计的滤波设计方案的有效性.     

卷积神经网络在气体泄漏超声识别中的应用

为了克服现有气体泄漏检测方法的不足,提出一种基于卷积神经网络的气体泄漏超声信号识别方法。在设计卷积神经网络网络结构时,通过多次预训练确定网络层数、卷积核数目和尺寸、全连接层神经元数目。同时,选择Inception模块平衡网络宽度和深度,防止过拟合的同时提高网络对尺度的适应性。通过输气管道泄漏实验平台模拟工况中常见的阀门泄漏和垫片泄漏,利用短时傅里叶变换进行时频图表征,在此基础上,建立二分类模型和不同泄漏类型的三分类模型。结果表明,相比二分类模型,不同泄漏类型的三分类模型识别准确率有所降低,添加Inception模块可以有效提高三分类模型的性能。     

光纤陀螺随机误差的滤波方案的探讨

范跃祖，宁文如，刘剑．光纤陀螺随机误差的滤波方案的探讨．数理统计与管理，１９９７，１６（４），２９～３２．光纤陀螺是新一代的光学陀螺仪，它的性能决定着惯性参照系统的精度。光纤陀螺的误差分为两大类。一类是有规律的，另一类是随机的。本文提出了两种新的用于光纤陀螺随机误差补偿的Ｋａｌｍａｎ滤波方案，考虑了两种随机模型：（Ⅰ）角速度变化为等随机的；（Ⅱ）角速度变化为等随机加速的。仿真结果表明，第二种方案对噪声起到了很好的抑制作用和滤波效果