粒子滤波算法(PF)在疲劳驾驶检测系统中的应用研究

目前,实现定位跟踪的算法有很多,如卡尔曼滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法等。由于我们实际生活中的系统基本上都是非线性的,因此本文研究的是专门用于非线性非高斯系统跟踪的粒子滤波算法(PF)的基本原理及其具体应用。     

基于卡尔曼一致性滤波的最优平滑

文章提出一种运用于无线传感网络中目标跟踪的平滑算法,并讨论了在3种平滑框架下本算法的具体运用。该算法以无迹卡尔曼一致性滤波算法交换节点间滤波估计值,使节点信息趋于一致,以此优化后的滤波估计值作为RauchTung-Striebel(RTS)平滑方法的初始值。针对高斯最优平滑的3种框架具有不同的应用场合,分别阐述3种框架下的基于一致性滤波的无迹RTS平滑算法。仿真实验结果表明,该算法提高了整个跟踪过程的精度。     

基于卡尔曼预测的运动目标实时跟踪

针对运动目标实时跟踪问题,采用图像坐标系下的卡尔曼滤波预测来指导跟踪,对被跟踪目标的运动参数(位移,速度)进行滤波预测。并利用Matlab的视频处理功能对该算法进行了计算机仿真。     

风廓线雷达数据处理EKF方法仿真研究

文章针对风廓线雷达实际工程应用中,处理风场数据时的非线性问题,在传统卡尔曼滤波技术的基础上,提出了基于扩展卡尔曼滤波的数据处理方法。选取2011年的风场数据进行计算机仿真分析,结果表明,该方法可以有效去除风场数据中掺杂的噪声干扰,较好的平滑了未滤波曲线,并弥补了经典卡尔曼滤波参数设置方面的不足,滤波效果优于传统的卡尔曼滤波,具有一定的工程应用前景。     

自适应滤波器在组合导航系统中的应用

介绍了一种无人机导航算法的设计方案和原理,分析了GPS/INS组合系统中误差、偏差来源,针对系统存在的误差,采取差分测量以及自适应滤波算法,并对设硬件系统的误差进行仿真,证实了设计方案可以提高系统的精度。     

基于FPGA的北斗时统设备铷钟驯服技术实现

为了更好地实现时间同步和提高守时设备精度,提出了一种基于FPGA硬件平台的北斗守时设备铷钟驯服技术。采用时间间隔测量原理计算铷钟的钟差值,采用vondrak滤波和kalman滤波相结合方法对钟差值进行滤波,然后利用PID控制算法对铷钟电压进行控制,从而实现铷钟驯服。测试结果表明,滤波算法对钟差值有显著滤波效果,对实现时间同步和提高守时精度起到了关键作用。     

充分利用PLC功能滤波温度数值跳变

通过巧妙的使用适当的算法,充分利用PLC硬件性能,在设备监控系统允许的条件下,完成温度数值跳变滤波算法应用,既节约了硬件资源,更重要的是解决了现场监控难题,提高了设备运行稳定性。     

卡尔曼滤波算法及其在组合导航中的应用综述

由于描述系统特性的数学模型和噪声的统计模型不准确,不能真实反映物理过程,使模型与获得的观测值不匹配从而会导致滤波器发散。文章在描述组合导航基本特性和卡尔曼滤波原理的基础上提出了滤波发散的问题并提出了抑制发散的方法,最后介绍了卡尔曼滤波在组合导航中的应用。     

Wiener滤波去噪算法的研究

本文简要介绍了Contourlet理论,基于NSCT的Wiener滤波去噪算法,无论是直观去看还是从PSNR来评定,均证明了该方法的有效性。     

北斗/CDMA组合导航数据融合及其在军事物流中的应用研究

提出了一种新的组合导航定位技术-北斗/CDMA导航定位,进一步研究了如何利用数据融合技术提高定位精度与可靠性。设计了一种简化的联邦卡尔曼滤波器并给出了相应的滤波算法流程。最后提出了北斗/CDMA组合导航定位技术在军事物流监控调度系统中的应用解决方案。     

Nonlinear continuous time modeling approaches in panel research

Stochastic differential equations (SDE) are used as dynamical models for cross-sectional discrete time measurements (panel data). Thus causal effects are formulated on a fundamental infinitesimal time scale. Cumulated causal effects over the measurement interval can be expressed in terms of fundamental effects which are independent of the chosen sampling intervals (e.g. weekly, monthly, annually). The nonlinear continuous–discrete filter is the key tool in deriving a recursive sequence of time and measurement updates. Several approximation methods including the extended Kalman filter (EKF), higher order nonlinear filters (HNF), the local linearization filter (LLF), the unscented Kalman filter (UKF), the Gauss–Hermite filter (GHF) and generalizations (GGHF), as well as simulated filters (functional integral filter FIF) are compared.     

Sequential Data Assimilation Techniques in Oceanography

We review recent developments of sequential data assimilation techniques used in oceanography to integrate spatio-temporal observations into numerical models describing physical and ecological dynamics. Theoretical aspects from the simple case of linear dynamics to the general case of nonlinear dynamics are described from a geostatistical point-of-view. Current methods derived from the Kalman filter are presented from the least complex to the most general and perspectives for nonlinear estimation by sequential importance resampling filters are discussed. Furthermore an extension of the ensemble Kalman filter to transformed Gaussian variables is presented and illustrated using a simplified ecological model. The described methods are designed for predicting over geographical regions using a high spatial resolution under the practical constraint of keeping computing time sufficiently low to obtain the prediction before the fact. Therefore the paper focuses on widely used and computationally efficient methods.     

供应链中牛鞭效应的模型与分析

对研究牛鞭效应时经常讨论到的三种模型:系统动力学模型、自回归分析的AR(1)模型及Kalman滤波器(KF)模型进行了分析和比较。     

改进的卡尔曼滤波算法在行驶汽车状态估计中的应用现状

卡尔曼滤波及其改进方法在行驶车辆状态估计中有着广泛的应用,并取得良好的效果;本文针对自适应卡尔曼滤波算法、无轨迹卡尔曼滤波算法的应用等进行了综合性阐述。     

MIMO系统中基于卡尔曼滤波的信道预测算法研究

多输入多输出(MIMO)技术是LTE系统中的关键技术之一,能够在不增加带宽的情况下成倍地提高了通信系统的容量和频谱利用率。本文提出了一种多用户MIMO下行链路中基于卡尔曼滤波的信道预测算法。在实际传输时,发射端根据接收端反馈回来的信道信息预测出下一时刻的下行信道信息,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

利用改进的卡尔曼滤波器预测退化设备可靠性

针对退化设备可靠性预测的问题,采用加入次优渐消因子的卡尔曼滤波器预测设备未来时刻退化量均值,进而预测未来时刻的可靠性。本文给出了退化设备的可靠性预测方法和具体算法,这可为确定停机维护时间、维修费用等提供依据,具有重要意义。仿真实验验证了该方法的有效性。     

小型无人机导航系统的探索与研究

针对执行特定海域巡航的小型无人机,提出了GPS/INS组合导航系统的解决方案。首先介绍导航系统的算法和原理,根据任务需求,给出硬件构成及软件核心程序流程,通过仿真,证明在组合系统中采取PID控制以及卡尔曼滤波算法大大提高了导航的精度。     

CPFR中的联合预测研究

文章研究了联合计划、预测和补货（CPFR）中的联合预测流程,并建立了相关的预测模型。在建模的过程中,使用了状态空间方程来描述实际市场需求和观测到的市场需求（销售量）,并通过卡尔曼滤波来预测零售商下期的销售量．结合零售商库存策略,预测出零售商下期的订单量。