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一种优化的贝叶斯估计多传感器数据融合方法
由于来自多个传感器的测量数据总是有一定程度的不确定性和不一致性,采用多传感器数据融合算法将多个节点的测量数据进行数据融合,利用数据的冗余度来减小这种不确定性,得到高可靠性的数据信息。提出了一种优化的贝叶斯估计多传感器数据融合方法,将贝叶斯估计和卡尔曼滤波器结合起来,应用于无线传感网络数据融合中。根据滤波器应用到传感数据、融合数据或者两者的方式,提出3种不同的技术,即:前向滤波法、后向滤波法和前后向滤波法。通过一个实例研究估计移动机器人的位置,验证算法的有效性。实验表明,在集中式和分布式两个方面数据融合体系结构,结合卡尔曼滤波器的贝叶斯融合算法能够有效地解决数据的不确定性和不一致性。张品,董为浩,高大冬 - 传感技术学报文章来源： 万方数据 -
地磁传感器误差参数估计与补偿方法?
地磁传感器误差参数通常在事前标定校准,但校准参数在长时间的置放后,或者应用环境的发生改变时,地磁传感器校准参数将会发生变化,从而造成磁测补偿效果并不理想。为期解决上述问题,本文提出了基于滤波技术的地磁传感器误差参数估计与补偿方法。仿真结果表明该方法是可行的,最为重要的是磁传感器通过参数估计与磁测补偿后,其测量精度最少提高了一个数量级。龙达峰,刘俊,李杰,张晓明,温晶晶 - 传感技术学报文章来源： 万方数据 -
基于Cubature卡尔曼滤波的强跟踪滤波算法
提出一种新的基于Cubature卡尔曼滤波的强跟踪滤波算法(CKF-STF).该算法基于强跟踪滤波的理论框架,采用三阶Cubature采样积分代替传统强跟踪滤波中的雅可比矩阵求解,并给出了适用于一般非线性系统的强跟踪滤波算法的线性等价描述.新算法不仅具有强跟踪滤波鲁棒性强的优点,而且继承了CKF算法处理非线性系统的能力.采用具有实际应用背景的目标纯方位跟踪仿真实例验证CKF-STF算法,结果表明该算法不仅精度高,而且实现简单.刘万利,张秋昭 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
在人体运动测量中应用四元数扩展卡尔曼滤波
提出了一种适合多运动传感器方位测定系统的四元数扩展卡尔曼滤波,该方位测定系统适合人体运动领域的研究,它是基于iNEMO整合套件,集成了三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴磁强计.在该文的扩展卡尔曼滤波过程中,通过加速度计、磁力计的量测噪声进行陀螺仪角度修正,使测量角度值逐渐逼近真实角度大小,同时量测噪音的协方差矩阵设计,可以使方位测定系统辨别静止和运动,增加了可靠性.结合人体前臂屈伸运动的测试,验证了算法的有效性,加之其小尺寸、多功能、低功耗的特点,证明基于MEMS的运动传感器在人体运动测量领域的应用前景良好.高杉,叶强,戴建松 - 现代电子技术文章来源： 万方数据 -
基于多站交互式多模型算法跟踪临近空间目标
临近空间目标飞行器的高速、高机动特性给地面防御系统对其定位和跟踪带来了巨大的困难,传统的滤波算法无法给出精确的目标状态估计,跟踪性能变差.为了更好地满足非弹道式机动目标跟踪滤波的需要,使用了多站跟踪方法与扩展卡尔曼滤波算法、无迹卡尔曼滤波算法、交互式多模型-扩展卡尔曼滤波算法、交互式多模型-无迹卡尔曼滤波算法相结合,实现对临近空间目标飞行器定位和跟踪,并保证了定位跟踪精度在允许范围之内,Matlab仿真结果比较了以上四种算法的跟踪精度,验证了交互式多模型-无迹卡尔曼滤波算法的有效性.秦雷,李君龙 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
一种航空发动机传感器故障诊断方法
为了对航空发动机传感器故障作出准确快速的诊断,在Simulink中设计了基于卡尔曼滤波器的残差检验的故障诊断模块,实现发动机传感器恒偏差、恒增益、卡死故障等硬故障的诊断.针对传统卡尔曼滤波器残差检验法检测缓变故障时存在较大延时的缺点,采用改进卡尔曼滤波器的残差检验法来检测故障,并与传统卡尔曼滤波器法进行比较.仿真结果表明,传统卡尔曼滤波器的残差检验法能有效地诊断航空发动机传感器的几种典型硬故障,但对于缓变故障却不敏感.改进卡尔曼滤波器的残差检验法能在一定程度上加快检测速度,取得较好的效果.黄强,王健,张桂刚 - 传感技术学报文章来源： 万方数据 -
一种MEMS加速度计误差分析与校准方法
MEMS传感器测量中一般存在确定性偏差和随机噪声两类误差,为提高其测量精度和稳定性,以MEMS加速度计为例,在建立其测量误差模型的基础上,提出一个综合的校准方案,同时对这两类误差进行补偿。其中使用Allan方差对随机噪声项进行量化分析,并综合采用了最小二乘法计算确定性校准系数,扩展卡尔曼滤波降低随机噪声等方法。通过实验验证,表明该方案可以有效校准加速度计测量的确定性偏差并降低随机噪声干扰,最终经过误差补偿后的测量数据在精度和稳定性方面都有明显提升。尹杭,张伟,袁琳峰 - 传感技术学报文章来源： 万方数据 -
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.陈兴鹃,周杰,李家强 - 价值工程文章来源： 万方数据 -
基于SINS的车辆导航系统性能增强算法研究
SINS的车辆导航系统的参数误差随时间积累,使得车辆的定位融合算法存在非线性及易发散等问题,而无法长时间得到高精度、高可靠性的导航参数.本文设计了一种带速度约束条件的SINS车辆导航滤波算法来增强SINS车辆导航系统的定位精度与持续工作能力,建立了具体的系统方程与观测方程,并进行了Matlab仿真实验.仿真结果表明,该方法能够有效抑制发散现象,速度误差和经纬度误差分别能够保持在2m/s和15m的范围内,从而保证了车辆导航的精度要求.李晖,赵艳 - 微计算机信息文章来源： 万方数据 -
基于无迹卡尔曼滤波的四旋翼无人飞行器姿态估计算法
针对四旋翼无人飞行器姿态测量问题,提了一种基于无迹卡尔曼滤波的飞行器姿态估计算法.采用欧拉角法描述了飞行器的姿态解算模型,并在此基础上建立了飞行器的系统状态方程和观测方程;采用无迹卡尔曼滤波算法实现飞行器姿态角的解算.理论分析和仿真表明:与采用扩展卡尔曼滤波算法获得的飞行器姿态角信息相比较,虽然无迹卡尔曼滤波算法的计算时间稍有增加,但无迹卡尔曼滤波算法的计算精度和收敛速度比扩展卡尔曼滤波算法有显著的提高.朱岩,付巍 - 测试技术学报文章来源： 万方数据
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