强跟踪滤波器在高动态GPS信号跟踪中的应用

为解决在高动态环境下GPS接收机跟踪环路中频信号失锁的问题,提出了一种基于线性强跟踪卡尔曼滤波器(STKF)理论的GPS信号跟踪环路.此跟踪环路以码鉴相器和载波鉴相器输出作为观测量,利用线性强跟踪卡尔曼滤波器对高动态环境下的码相位误差、载波相位误差、多普勒频率误差以及多普勒频率变化率误差进行估计,并将估计结果反馈给跟踪环路的数控振荡器,从而产生准确的本地载波和本地码.仿真结果表明,在GPS信号载噪比为45 dBHz时,线性强跟踪卡尔曼滤波器跟踪环路在多普勒频率变化率为5.0 kHz/s时仍能可靠跟踪,而传统的基于PLL/DLL和环路滤波器的跟踪环路在1.8 kHz/s时已经失锁.     

粒子群优化光伏系统最大功率跟踪设计

局部阴影条件下光伏阵列的P-V特性会出现多个极值点,使常规的最大功率跟踪算法失效。本文提出基于粒子群优化算法的最大功率控制方法,来解决局部遮阴下的最大功率跟踪问题。     

基于粒子群优化的粒子滤波算法应用研究

粒子群优化算法是一种基于群体智能理论的全局寻优算法。文中首先对粒子群优化算法的原理和实现过程进行了研究,然后比较了粒子群优化算法与粒子滤波算法的异同,并将粒子群优化算法引入到粒子滤波算法中,解决了粒子贫乏的问题,提高了每个粒子的作用效果,同时给出了PSO-PF算法的基本步骤。最后将PSO-PF算法应用于自航耙吸挖泥船的泥舱溢流损失估计中,采用实测工程数据进行了仿真,仿真结果表明该PSO-PF算法基本达到了预期的效果,为自航耙吸挖泥船操作人员的施工提供了决策支持。     

一种粒子群优化扩展卡尔曼粒子滤波算法

本文提出一种采用粒子群（PSO）优化扩展卡尔曼粒子滤波（EPF）的新算法．由于上一时刻的目标解对当前时刻目标的影响最大,提出粒子群中的粒子不考虑其自身最佳经历和群体最佳经历,而只考虑前一时刻的全局最优解;取上一时刻的目标解代表粒子集中全局最优解．采用粒子群优化扩展卡尔曼粒子滤波（EPF）的状态转移方程,使得粒子集在权值更新前趋向于高似然区域,从而更加逼近真实状态的后验概率密度分布,克服了粒子退化问题,提高了预估精度,并极大地降低了所需的粒子数．仿真实验结果表明,该算法预估性能优于传统的粒子滤波方法．     

基于SIFT特征的粒子群优化的视觉跟踪算法

提出了一种基于SIFT(scale invariant feature transform)特征的表观模型更新的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)跟踪算法.与现有的跟踪方法不同,该算法将当前帧检测到的SIFT特征与最近更新的目标模板相匹配,估计目标的位置,然后把此位置信息融入到PSO的结果中以得到更加精确的位置估计,并把其作为新的目标模板,从而更加鲁棒地应对表观模型的更新问题.实验结果表明,提出的SIFT-PSO算法在目标发生大的运动变化和局部遮挡条件下仍然能够可靠地跟踪目标.     

基于粒子群优化粒子滤波的目标跟踪方法

为了提高粒子滤波在视频跟踪中的稳定性,解决粒子多样性衰退的问题,提出了一种基于粒子群优化粒子滤波的视频目标跟踪方法 .该方法在粒子滤波跟踪过程中,首先使用均值漂移方法来确定全局最优位置.同时,设计了一种使用高斯随机数的优化速度,并通过有效粒子数阈值来作为停止优化的判决条件.通过优化过程,使粒子向具有更高似然度的区域收敛.对序列图像的跟踪实验结果表明:该算法提高了估计精度,能够有效地跟踪目标,具有较好的鲁棒性.     

基于改进粒子群算法光伏最大功率跟踪

不断变化的外部环境对光伏列阵的输出有着特殊的影响,为减小能量损失,须对光伏阵列进行最大功率点跟踪（maximum power point tracking,MPPT）。粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）在多峰值寻优中具有良好的性能,然而粒子在寻优的过程中经常出现过早收敛的现象,导致其寻优精度有所欠缺。为了解决以上的缺陷,本文提出一种改进的自适应粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)与布谷鸟搜索（cuckoo search,CS）混合算法应用于最大功率点跟踪。并在MATLAB/Simulink平台中搭建仿真模型对混合算法进行验证,并与其他方法进行比较,仿真结果证明,本算法有良好的响应速度和较高的优化精度。     

适用于光伏多峰功率跟踪的改进型粒子群优化算法

针对在自然环境下光伏阵列上时常发生的局部阴影而引起P-V曲线由单峰转变成多峰状态,从而导致常规最大功率跟踪算法失效的问题,在研究传统粒子群算法的基础上,提出了一种改进型控制算法。该算法采用全局模式和局部模式两种运行手段定位最大峰值点,在对粒子群优化的速度更新方式上,去除了大量的随机变量干扰,使结构优化非常明显。改进后粒子群优化算法能够使功率跟踪避免陷入局部最优,使之找到真正的最大功率点。通过与传统粒子群算法对比仿真及试验,结果表明,在光伏阵列局部遮荫的情况下,改进后的粒子群优化算法可以快速准确地搜索到最大功率点,追踪精度高达95%,并且比传统的粒子群算法在搜索效率上提升28%,较好地避免了陷入局部最优。     

分组粒子群优化算法

分组PSO算法将粒子群分成几个小群,每个小群有不同的进化参数且每个小群分别进化,在间隔一定时刻进行组间变异和重组操作,并且在重组的同时对各小组参数进行粒子群优化,相比普通粒子群算法无论在收敛速度还是在精度和操作方便性上都有提高.     

应用粒子群优化的高斯粒子滤波

针对高斯粒子滤波(GPF)在多峰高斯假设条件下不能满足贝叶斯估计精度的问题,提出一种基于粒子群优化的高斯粒子滤波算法(PSO-GPF).该算法用粒子群优化算法更新高斯建议分布的参数,解决粒子退化和多峰高斯下的粒子精度问题.同时,带压缩因子的粒子群优化算法能有效平衡粒子的全局探测与局部开采.实验结果表明,新算法的滤波精度比高斯粒子滤波精度平均可提高93.9%,具有更高的稳定性.     

GPS动态定位的强跟踪卡尔曼滤波研究

提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法，应用于ＧＰＳ动态定位滤中获得明显效果，首先采用描述机动载体运动的“当前”统计模型，建立了一咱新的ＧＰＳ动态定位扩展卡尔曼滤波模拟及其适应算法，然后，为了进一步提高滤波器的动态性能，改进了周东华等提出了的强跟踪滤波器，大大提高了ＧＰＳ动态定位位扩展卡尔曼滤器的跟踪能力。     

基于容积原则的概率假设密度滤波算法

为改善多目标跟踪问题中概率假设密度滤波精度与算法运行时间之间的关系,提高目标状态和数目的实时估计性能,提出了基于容积原则的概率假设密度滤波算法. 该算法在高斯混合粒子概率假设密度的框架下,利用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差, 产生粒子滤波算法的重要性函数,实现高精度粒子的重构,来近似目标状态和数目的概率分布,并且在高斯混合概率假设密度滤波算法中进行采样和更新. 仿真验证了所提出算法的有效性,其Wasserstein误差距离优化了17.32%,目标数估计均值也提高了23.72%.      

改进粒子群算法在三维水下导航规划中的应用

基于群智能理论提出了一种改进粒子群算法.以非线性策略改变惯性权值,增强粒子群算法局部和全局寻优的调度能力,以改变迭代公式加大"优秀"粒子的影响,增强粒子群体的寻优能力.通过理论推导、验证和实验仿真,证明了改进粒子群算法具有更优的性能.在此基础上,将该算法应用到水下潜器的三维路径规划中,通过对三维空间的分割降维,并进行条件约束,实现了将路径规划问题转化为路径点求解的优化问题.实验仿真获得了从起点到终点的无碰撞路径,验证了该方法的可行性.     

基于平淡卡尔曼滤波的微弱GPS信号跟踪算法

在接收信号很微弱的情况下,全球定位系统(GPS)的传统方法不能很好地跟踪信号.采用非线性卡尔曼滤波算法取代传统的延迟锁定环和相位锁定环,用于高灵敏度GPS接收机的微弱信号处理环节.针对所提出的微弱信号系统模型中相关运算的特点,运用平淡卡尔曼滤波器进行信号跟踪.仿真结果表明,新方法能够较好地跟踪到载噪比低至27 dB-Hz的微弱信号,确保了跟踪精度;同时具有较高的灵敏度.     

强跟踪有限微分扩展卡尔曼滤波算法在异步电机中的应用

针对异步电机直接转矩控制低速转矩脉动大的问题,提出了一种自适应强跟踪有限微分扩展卡尔曼滤波算法(STFDEKF)。该算法采用多项式近似技术和一阶中心差分法计算非线性函数的偏导数,它具有二阶非线性近似的能力;同时引入强跟踪因子来修改状态的先验协方差矩阵。文中将STFDEKF算法扩展至感应电机参数辨识,设计了针对非线性系统的STFDEKF滤波器;同时对五个电机变量进行观测,并将观测到的转速信息引入至感应电机控制系统,组成无速度传感器控制闭环。仿真结果表明,STFDEKF算法相比扩展卡尔曼算法(EKF)和有限微分扩展卡尔曼算法(FDEKF)虽然计算过程复杂,但是该算法具有更好地跟踪能力和滤波可靠性,所以在对磁链和转速目标进行跟踪时,STFDEKF算法是一种很有效的算法。     

基于弯道自适应强跟踪卡尔曼滤波的侧向坡度估计算法

道路的侧向坡度直接影响车辆侧向运动,侧向坡度估计已成为智能汽车稳定控制系统的关键部分之一。然而,侧向坡度与车身侧倾之间存在耦合,且侧向力估计困难,准确的侧向坡度估计难度较大。为此,提出了一种基于加速度传感器的可拓融合侧向坡度估计算法：首先,提出加速度传感器模型和车辆侧倾模型,采用弯道自适应强跟踪卡尔曼滤波算法（CASTKF）对侧向坡度进行估计;然后,提出基于侧向加速度传感器的直接估计方法,防止CASTKF算法在失去可观性后的错误估计;再后,利用可拓算法对两种模式的估计值进行数据融合;最后,采用硬件在环测试（HIL）验证所提算法的有效性。结果表明,智能汽车的侧向坡度估计中采用CASTKF融合算法具有更高的精度和鲁棒性。     

基于改进强跟踪滤波器的微小型水下机器人船位推算

针对微小型水下机器人低速航行时的水下导航问题,提出一种基于改进强跟踪滤波器的船位推算方法.引入Sage-Husa量测噪声估计器以及自适应调节因子,通过改善渐消因子的大小,使得微小型水下机器人在机动性能较低情况下仍能加强滤波器的跟踪能力,提高滤波精度.以SY-1载体为研究对象进行的仿真试验验证了该方法的可行性和有效性.     

多核环境下的粒子群算法

为解决基于多核计算环境下的粒子群优化问题,提出一种面向多核计算的改进粒子群算法.通过引入多核设计模式和方法,分析传统粒子群算法中可以并行执行的部分,并根据已有的多核编程语言,在多核计算环境下,高效、并行地实现粒子群算法.通过实验验证了改进算法在多核计算环境下运行的有效性.     

EM与PSO算法在图像统计模型拟合中的应用

针对期望最大值算法(EM)对图像统计模型初始值敏感和容易陷入局部极值的弱点,结合粒子群优化算法(PSO)全局寻优的特点,提出一种有效解决此问题的EM-PSO混合算法.该算法将粒子分为最优种群和进化种群,分别用EM算法和PSO算法进行更新.然后选取最优粒子群作为EM算法的初始值.仿真结果表明,用EM-PSO算法拟合图像统计模型比用EM算法拟合图像统计模型更准确.