在农业物联网中基于卡尔曼滤波算法实现系统数据的融合处理

本文阐述了物联网和农业物联网的概念和内涵,介绍了农业物联网的体系结构以及各层的功能和涉及的主要技术,介绍了数据融合的相关概念、原理过程和技术优势,详细解释了基于卡尔曼滤波算法实现系统数据的融合处理的过程。     

汽车线控转向系统路感模拟方法

线控转向系统取消了传统转向系统方向盘到转向车轮的机械连接,因而转向路感无法直接反馈给驾驶员,为此通过对汽车转向系统路感的理论分析,建立了线控转向系统动力学模型。采用卡尔曼滤波技术对汽车转向系统齿条受力进行估计,并引入电动助力转向系统的助力特性,设计复制电动助力转向系统路感的线控转向系统路感模拟方法。试验结果表明,路感模拟方法可以使驾驶员获得有效的路感信息,提高了汽车的操纵性和舒适性。     

基于自适应卡尔曼滤波算法确定汽车参考车速

为提高汽车制动防抱死系统（ABS）控制过程中车轮滑移率计算的准确度,利用四个车轮传感器的轮速信号,基于自适应卡尔曼滤波算法对ABS控制过程中的参考车速进行估计.通过实车试验数据,对算法在雪路面、平直沥青路面和对接路面上的有效性进行了检验.     

LQG理论的电动助力转向系统最优控制

通过建立电动助力转向系统的数学模型和计入随机干扰的受控系统状态空间表达式，应用极小值原理设计了线性二次型高斯状态反馈控制器，并基于最优估计理论设计了离散型Kalman滤波器。最后进行了仿真分析，其结果表明采用这种最优控制方法能有效地抑制路面随机激励、转矩传感器的量测噪声、模型参数不确定所引起的干扰以及减少转向盘的振动，使驾驶员获得较满意的路感，设计的最优控制器使闭环系统有较强的鲁棒性，提高汽车的操纵性能。     

卡尔曼滤波分光光度法同时测定钙镁

研究在ｐＨ１０ ．５ 的ＮＨ３ —ＮＨ４Ｃｌ 缓冲溶液存在下，以Ｃａ（ 或Ｍｇ） ———酸性铬蓝Ｋ—ＯＰ 为体系，用卡尔曼滤波分光光度法同时测定合成样中的钙镁。在０～６ ．４×１０ － ５ ｍｏｌ／Ｌ 范围内Ｃａ、Ｍｇ 均符合Ｂｅｅｒ 定律，准确度满足微量分析要求。     

森林资源卡尔曼滤波预测

用Kalman提出的“状态空间”和“状态变量”的概念,对森林资源动态系统进行描述,该系统的蓄积状态是随机变量,是待估对象。通过建立生长(状态)方程和抽样(量测)方程作为系统滤波的基础模型。利用Kalman滤皮方程组,对森林蓄积进行预测和滤波,经反馈取得系统蓄积总估计量。通过误差对比分析,来衡量取样的参数可靠性,基础模型的适应性,计算方法的可取性,滤波效果的可信性。     

IN-FLIGHT ALIGNMENT OF INERTIAL NAVIGATION SYSTEM BY CELESTIAL OBSERVATION TECHNIQUE

This paper presents an in-flight alignment technique for a strapdown inertial navigation system (SINS) and employs a star pattern recognition procedure for identifying stars sensed by a CCD electrooptical star sensor.Collinearity equations are used to estimate sensor frame star coordinates and the conventional least square differential correction method is used to estimate the unknown orientation angles. A comparison of this attitude with the attitude estimated by the SINS provides axis misalignment angles. Simulations using a Kalman filter are carried out for an SINS and the system employs a local level navigation frame. The space stabilized SINS is discussed in conjunction with the celestial aiding. Based on the observation of the Kalman filter, the estimating and compensating gyro errors, as well as the position and velocity errors caused by the SINS misalignments are calibrated by celestial attitute information.     

基于无线传感网络的航标系统节点定位研究

为了将海上交通信息的采集、处理、传输通过无线网络进行互联,实现航标的数字化、信息化、网络化,提出一种应用加权最小二乘法和卡尔曼滤波相结合的RSSI定位优化算法,实现网络节点定位.仿真结果分析表明：该算法适用于航标系统的节点定位,定位精度满足要求.     

基于PyWOFOST作物模型的东北玉米估产及精度评估

【目的】构建合理的作物估产方案,提高作物估产精度。【方法】本文以基于集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter,EnKF）构建的遥感信息-作物模型结合模型（PyWOFOST）为基础,建立了以LAI为结合点,适用于中国东北地区玉米的同化模拟模型,并使用MODIS LAI数据作为外部同化数据进行同化模拟,重点分析了遥感观测（MODIS LAI）和模型参数（出苗-开花期所需积温,TSUM1）的不确定性（即随机误差）对同化模拟结果的影响。最后,利用PyWOFOST模型实现了区域尺度上的玉米估产。【结果】同化外部观测数据后的玉米模拟产量较未同化外部数据的模拟产量有明显改善,20个未受灾害影响的农气站玉米产量同化前的模拟误差及在TSUM1的不确定性为0、10、20、30℃时的同化后模拟误差分别为14.04%、12.71%、11.91%、10.44%及10.48%;同化后的模拟LAI普遍较同化前的模拟LAI更接近实测LAI,更符合玉米LAI的变化趋势;同化前模拟发育期与实测发育期平均绝对误差为3.4 d,而同化后在TSUM1的不确定性为0、10、20、30℃时模拟发育期与实测发育期的平均误差分别为3.5、4.3、5.0、5.5 d。区域尺度上玉米估产结果表明,58.82%的区域玉米估产误差在15%以内,同化产量和统计产量的确定系数为0.806。【结论】基于集合卡尔曼滤波同化遥感信息进行作物估产是可行的。     

水库洪水预报实时校正算法

实时校正是提高洪水预报精度的有效方法,梅山水库实时校正模型采用卡尔曼滤波法。卡尔曼滤波法用于实时校正可有效地克服洪水预报精度与预见期的矛盾。实例模拟表明,实时校正对洪水预报精度的改进很明显。