简介：摘 要 针对九轴磁罗盘姿态解算的问题，提出了一种基于三轴 MEMS陀螺仪、三轴 MEMS加速度计、三轴磁力计的自适应姿态解算算法：将陀螺仪数据作为预测数据，估计出卡尔曼的过程协方差；加速度计和磁力计数据作为观测数据，结合陀螺仪的误差估计出测量噪声协方差，通过自适应卡尔曼滤波实现多传感器数据融合，解算出九轴磁罗盘准确的姿态。实验结果表明：本文设计的自适应滤波算法有效的抑制了噪声干扰，降低随机误差干扰；并且能够通过自适应补偿位移加速度、外界磁干扰等因素对姿态估计的影响。

简介：

简介：双天线GPS提供的载体姿态信息与惯性导航系统信息进行融合可提高组合导航系统的性能。由于在实际应用中,GPS接收机可能会受到某种干扰无法提供舰船航向信息,从而降低传统卡尔曼滤波器的性能。因而提出了一种新的基于模糊逻辑控制的自适应卡尔曼滤波器。改进后的卡尔曼滤波器使用两个模糊逻辑控制器来调整两个系统的组合模式,并且根据卡尔曼滤波器的内部状态、GPS工作状态和舰船运动状态来计算卡尔曼增益。通过使用INS和GPS的实测数据验证,这种基于模糊逻辑控制的自适应卡尔曼滤波器能有效的提高INS/GPS组合导航系统的性能。

简介：在地铁附近基坑工程的施工阶段,通常要对地铁隧道结构进行水平位移监测、分析和预测。采用卡尔曼滤波能实时估计出水平位移状态向量,实现水平位移预测,如果卡尔曼滤波中动态噪声不准或不易确定,就会导致滤波发散而无法获得准确的预测结果。研究和采用基于方差分量估计的卡尔曼滤波,利用预报残差实时更新模型的动态噪声方差,可以避免滤波发散,提高预测精度。实际应用表明,基于方差分量估计的卡尔曼滤波能获得较好的水平位移预测效果。

简介：采用扩展卡尔曼滤波法（ExtendedKalmanFilter,EKF）进行电池系统荷电状态估计时存在计算复杂、精度不高的问题。以并联型电池系统为研究对象,结合并联型电池系统空间状态方程,采用无迹卡尔曼滤波法（UnscentedKalmanFilter,UKF）对并联型电池系统进行荷电状态估计。在脉冲工况下,UKF与EKF算法的仿真与试验数据匹配情况的分析结果验证了UKF算法的准确性和高鲁棒性。

简介：摘 要：变电站采用巡检的方式来确保变电站的安全性，采用机器人巡检是今后变电站无人值守化的发展趋势，巡检机器人精确的定位问题是研究巡检机器人的基础。

简介：在基于DSP的低成本MINS/GPS组合导航系统中,针对DSP的实型变量位数不足的缺点,在卡尔曼滤波器的设计中同时运用了状态与偏差解耦算法和平方根算法,并推导出状态与偏差解耦-平方根算法的具体公式,既能减少计算量,又能增强滤波的数值稳定性.

简介：—针对现有的自适应卡尔曼滤波算法实时性不强、结构繁杂，本文研究了在惯导与ＧＰＳ组合系统中应用一种修正的自适应卡尔曼滤波算法，并与常规卡尔曼滤波算法作了比较。仿真结果表明，这种算法具有结构简单、高效率和精度高等优点，不失为一种实用而有效的滤波算法。

简介：摘要：为了满足移动机器人在已知初始位姿情况下对于移动定位准确性的需要，这里基于激光雷达的数据采集前提下，对移动机器人的运动学模型和观测模型进行了分析，通过对移动机器人进行运动分析，实现移动机器人的准确定位。仿真实验结果表明：该算法可以提高定位精度，算法实现相对容易，为移动机器人准确定位提供了参考。

简介：

简介：为了提高自主水下航行器的导航精度，提出了一种新型地形无源组合导航系统．根据水下环境特点和航行器导航高精度和低成本的要求，采用捷联式惯性导航系统、地形辅助导航系统、多普勒速度声纳、电子磁罗经和利用UKF进行信息融合的导航计算机组成新型水下地形无源组合导航系统，并给出了EKF线性滤波方程、UKF非线性滤波方程和导航传感器量测方程．对比仿真实验表明，采用建议的传感器和UKF信息融合方式比采用EKF方式提高了水下航行器导航定位的精度．采用不同的导航传感器和UKF信息融合方法的地形无源组合导航系统可以有效地减小水下航行器导航位置误差，提高组合导航的稳定性和精度．

简介：摘 要

简介：针对自主驾驶车辆长时间导航精度要求难以满足的问题,建立了GPS与微惯性导航系统的组合导航滤波模型,在位置观测的同时引入姿态信息,提高了导航精度。在此基础上提出了基于权值矩阵的模糊自适应卡尔曼滤波算法,该算法通过模糊控制器自适应地改变每个观测量的权值,得到权值矩阵引入卡尔曼滤波器实现自适应滤波。仿真和实验结果表明,所提出的权值矩阵模糊卡尔曼滤波性能优于衰减因子自适应卡尔曼滤波,特别是在GPS信号失真及噪声先验统计特性不可知的情况下,其定位精度能够保证在1m之内。

简介：针对光电稳定平台常用的压电陀螺随机游走噪声大的缺点,提出采用基于线性加速度计的卡尔曼滤波技术对其进行信号滤波。利用卡尔曼滤波理论,建立了压电陀螺角速率状态观测方程,采用线性加速度计测量平台惯性角加速度,由此对陀螺信号进行了滤波。实验结果表明：采用线性加速度计能够在不影响陀螺带宽的前提下将压电陀螺的随机游走噪声水平由原有的0.005（°）.s-1/槡Hz降低到0.00125（°）.s-1/槡Hz,提高了光电平台的稳定精度。

简介：TNNS（真航向导航系统）由MS860接收机、INS及处理数据的PC／104架构的嵌入式工控机构成．针对TNNS推导了INS（惯性导航系统）的误差模型，提出了适合于TNNS的降阶扩展卡尔曼滤波算法组合GPS和INS。系统在东海作了三次海试，软件及滤波算法平台由C／C＋＋编制．海上试验表明，组合滤波后，INS的位置误差由i00m降低到40m以下；进行最优化滤波后的航向误差α由原来的0．105°减小为0．034°，纵横摇的误差也大幅减小．整个海试结果表明，在TNNS中组合GPS／INS采用的降阶扩展卡尔曼滤波算法，大幅提高了系统精度和可靠性．

简介：摘要介绍了一种运用于高炉冷却壁温差检测的方法，讨论了在工业现场温差检测中存在的干扰源，运用自适应渐消滤波对数据进行实时处理，通过渐消因子增大新数据的权重，减少历史数据的影响从而避免滤波发散。通过和传统的卡尔曼滤波比较后发现自适应渐消滤波具有较快的反应力，能够更快速、实时的处理动态数据，更适合用于高炉冷却壁微小水温差系统来剔除噪声。

简介：在吸收国内外学者研究成果的基础上,本文提出了解算GNSS动态载波相位测量的无模糊度参数解算法,并进行了实际验算.

简介：针对MEMS惯性传感器在两轮自平衡车姿态检测中存在随机漂移误差的问题,利用扩展卡尔曼滤波实现对加速度计与陀螺仪的信息融合,设计实用的滤波算法,根据实验获得的惯性传感器误差特性,采用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘迭代法拟合数据,建立自平衡车导航用惯性传感器陀螺仪和加速度计误差的数学模型,对加速度传感器的随机误差和陀螺仪的温度漂移误差进行补偿,从而得到自平衡车姿态信号的最优估计,实现两轮自平衡车的自平衡运行。实验结果分析表明,采用卡尔曼信息融合方法,得到自平衡车姿态信息最优估计是有效可行的,并且有利于两轮车完成自平衡控制。

简介：本文介绍了卡尔曼滤波紫外分光光度法,对氯霉素洗剂中氯霉素和雷锁辛的含量进行同时测定,所得平均回收率分别为100.82％±0.87％和99.38％±0.72％(置信度95％)。

简介：提出一种估计异步电机转子速度和转子磁链的新型降阶推广卡尔曼滤波器算法,建立了基于此算法的异步电机无速度传感器矢量控制系统.以转子磁链的两个分量为状态变量,被估计的参数转子速度作为扩充状态变量,构成三阶推广卡尔曼滤波器算法,算法阶数的降低明显地减少了运算量,适合实时实现.仿真结果显示转子速度和转子磁链的估计精度高,系统的速度控制性能令人满意,证明此算法有效可行.