基于MF-R和AWS密钥管理机制的物联网健康监测大数据分析系统

带有传感器的可穿戴式医疗设备不断生成大量数据，由于数据的复杂性，难以通过处理和分析大数据来找到有价值的决策信息。为了解决这个问题，提出了一种新的物联网体系结构，用于存储和处理医疗应用的可扩展传感器数据（大数据）。所提出的架构主要由两个子架构组成：Meta Fog重定向（MF-R）架构和AWS密钥管理机制。MF-R架构使用Apache Pig和Apache HBase等大数据技术来收集和存储不同传感器设备生成的传感器数据，并利用卡尔曼滤波消除噪声。AWS密钥管理机制使用密钥管理方案，目的是保护云中的数据，防止未经授权的访问。当数据存储在云中时，所提出的系统能够使用随机梯度下降算法和逻辑回归来开发心脏病的预测模型。仿真实验表明，和其他几种算法相比，提出的算法具有更小的误差，且在吞吐量、准确度等方面具有一定的优越性。     

卡尔曼滤波在阳山金矿控制测量中的应用

利用卡尔曼滤波数学模型对甘肃省文县阳山金矿带安坝矿段的7个控制点测得的GPS信号、星历和残差进行优化,通过对卫星星历信号图、卫星残差图、矢量表、标准误差表和后验协方差矩阵表几个方面对未使用卡尔曼滤波和使用卡尔曼滤波两种情况得到的数据进行比较,从而得出以下结论:在同一时间、同一地点、同一天气的情况下使用卡尔曼滤波模型能大大提高控制测量的精度。     

基于集合卡尔曼滤波的变化环境下渭河流域日径流模拟

流域水文模型是研究水文规律和模拟水文过程的主要工具,而流域气候和下垫面条件的变化给径流的准确模拟带来了新的挑战。以渭河华县水文站以上流域为例,采用智能优化算法(SCE-UA)对HyMOD模型首先进行参数优选,并针对传统"捆绑率定"策略模拟效果不佳的实际情况,将集合卡尔曼滤波(EnKF)数据同化方法分别应用于HyMOD模型的状态变量更新、参数更新及状态—参数的同时更新,并在渭河流域近50年的日径流模拟中进行了效果检验。结果表明,状态—参数的双EnKF策略获得了最满意的效果,模拟精度比传统模型率定方法有显著提升。     

基于虚拟状态变量的卡尔曼滤波瓦斯涌出量预测

为了在煤矿瓦斯涌出量相关影响因素的作用发生改变时,还能够准确预测瓦斯涌出量,提出一种基于虚拟状态变量的卡尔曼滤波预测方法。将相关影响因素通过能够识别瓦斯涌出量模型的非线性网络进行映射,用所得到的输出向量作为虚拟状态变量,提出预测残差方差比检验方法,计算虚拟状态变量的最佳维数,确定能够反映当前瓦斯涌出量的最小样本个数的储量样本。采用基于储量样本计算得到具有最佳维数的虚拟状态变量,建立卡尔曼滤波瓦斯涌出量预测模型。结果表明：对于瓦斯涌出量相关因素作用发生变化的情形,采用固定的训练样本和网络结构建立的基于人工神经网络的预测方法,预测结果的平均误差为5.82%,最大误差为16.56%,采用动态调整的虚拟状态变量建立的卡尔曼滤波预测方法具有较好的跟踪能力和反应速度,预测性能明显改善,其平均误差为0.94%,最大误差为2.08%,表明所建议的方法是可行和有效的。     

基于卡尔曼滤波的液压伺服系统PID控制

液压伺服系统PID控制中因测量和观测引入的噪声信号,会严重影响PID的控制品质,针对这个问题提出了一种基于卡尔曼滤波的PID调节技术。通过卡尔曼滤波对系统状态的估计,实现对测量噪声信号和观测噪声信号的抑制,从而改善系统的性能。在MATLAB中对所设计的控制器进行动态仿真,仿真结果表明:带有卡尔曼滤波器的PID调节技术能够有效地对系统中存在的噪声信号进行滤波,从而提高了系统的工作性能。     

智能交通系统中运动车辆检测跟踪方法研究

采用一种自适应背景差分法中背景更新的改进方案对车辆进行检测,并结合迭代式阈值法和人工阈值法完成目标分割。检测出车辆后,运用改进的卡尔曼滤波器运动跟踪算法跟踪车辆以缩小特征搜索范围。     

一类带有等式约束的动态系统的滤波方法

在动态系统的状态受到约束的时候,传统的卡尔曼滤波器无法直接的应用.本文提出了一种多尺度约束滤波算法来处理一类由等式方程描述的约束问题.通过对系统状态的分块和小波变换,建立一个包含约束条件的新的动态系统,然后对小波系数进行滤波,最后通过重构得到原系统的估计值.新算法的估计过程是实时的,并且具有多尺度分析的能力.利用约束条...     

卡尔曼动态规划机动目标检测前跟踪方法

针对传统动态规划算法,由于转移步长固定、在检测机动目标时性能较差的问题,提出了针对转弯运动等机动目标的卡尔曼动态规划算法,该算法利用卡尔曼滤波中的状态预测步骤来自适应改变动态规划算法中的转移步长,以此来避免在检测转弯运动目标时传统动态规划算法由于转移步长不变而造成的转移步长与目标速度失配的问题。根据对该算法的目标状态估计误差分析结果,文中给出了一种误差补偿方法。仿真结果显示,在检测转弯运动目标时该算法在误差补偿后具有优异性能。