基于卡尔曼滤波的汽车航迹推算定位系统研究

为了解决卫星定位系统在信号盲区的汽车定位及航迹服务,利用融合多级卡尔曼滤波算法,开展GPS/DR转换算法的研究。建立了基于卡尔曼滤波的汽车定位系统航迹推算算法,搭建了全球卫星定位系统(GPS)和航迹推算(DR)系统相互配合的组合导航系统。通过MATLAB软件进行算法仿真分析,证明了该算法及系统可以实现车辆在丢失GPS信号后短时间内仍然能够进行自主定位,并能对行驶轨迹进行分析处理。     

前期降水指数结合SAR数据提取作物渍害空间分布信息

为实现高时空分辨率的作物渍害空间分布信息的提取,该研究以夏收作物受渍害最严重的湖北省监利市的夏收作物为研究对象,通过水云模型,结合Sentinel-1A SAR数据,提取了12 d间隔的监利市土壤表层相对体积含水量空间分布,再以每天的前期降水指数视作具有一定误差的观察数据,运用卡尔曼滤波插值方法,实现了以天为单位监利市2018年至2020年每年1-4月夏收作物区土壤表层相对体积含水量空间分布信息的提取,经220hm2试验区的土壤湿度数据验证,其Nash-Stucliffe效率系数为0.909;结合夏收作物渍害的判别标准,获取了监利市夏收作物同期的渍害时空分布信息,与试验区观测的结果相似;同时通过对计算结果数据的分析,发现前期降水指数与该指数下所有的夏收作物受渍农田比例(受渍农田面积与监利夏收作物总面积比率)的最大值有明显的二次多项式关系。由于Sentinel-1A SAR数据不受云层干扰,可以全天候获取,前期降水指数可用气象台站数据计算,这种作物渍害高时空分辨率监测的方法可实现渍害监测。     

农田精准平整过程中三维地形实时测量方法研究

为提高农田平整作业过程中平后区域田面地形实时测量精度，本文提出一种农田精准平整过程中三维地形实时测量方法(Real-time 3D terrain measurement, Rt3DTM)。以安装有GNSS双天线和姿态传感器的支撑轮式旱地平地机为地形测量平台，利用卡尔曼滤波器融合GNSS与加速度提高定位精度，通过建立平地铲运动学模型获得支撑轮底点的车体坐标，结合平地铲位姿信息对支撑轮底点进行世界坐标解算，并利用最邻近插值法生成地形图。静态试验表明，Rt3DTM方法能准确解算支撑轮底点坐标，平面测量均方根误差小于10 mm,高程测量均方根误差不大于20 mm。水泥路面试验结果表明，在3组不同车速下测量同一段水泥路面三维地形，与真值的高差均方根误差均小于30 mm。田间试验结果表明，Rt3DTM测量的高程均方根误差为16.5 mm,平整度为16 mm,小于30 mm的高差分布列为95.8%,相比机载GNSS测量方法的均方根误差准确性提高29.5%,平整度准确性提高11.1%,高差分布列准确性提高9.5%。提出的Rt3DTM方法能实时准确地获取平整作业过程中平后区域的地形信息，为无人化农田平...     

基于集合卡尔曼滤波同化方法和HYDRUS-1D模型的土壤水分模拟

研究建立了一个基于集合卡尔曼滤波方法和HYDRUS-1D模型相结合的数据同化方案，利用2021年4月26日—10月5日内蒙古巴彦淖尔五原站0～80 cm的土壤水分观测数据进行模拟验证，以提高土壤水分的模拟精度。结果表明：(1)集合数大小和观测误差的选取对同化系统性能有较大影响。集合数在100以上，土壤含水量的同化精度不再有明显提高。观测误差越小土壤水分模拟精度越高，因此观测误差为0.025时的同化精度最高。(2)数据同化后，各层土壤水分模拟精度较同化前均有明显提高，各层土壤水分同化值与观测值间的相对误差、均方根误差、平均绝对误差分别减少至0.025～0.063、0.01～0.017 cm³·cm^-3、0.008～0.016 cm³·cm^-3。证明数据同化方法能够有效改善土壤水分模拟效果。(3)0～20 cm土壤水分同化效果最好，20～40 cm次之，40～80 cm土壤水分同化效果较差。模拟精度分析值优于同化预报值，同化预报值优于HYDRUS-1D预报值。     

卡尔曼滤波预估渔船目标物体距离和速度算法

卡尔曼滤波是一种最优估计的数据处理技术，以卡尔曼滤波算法为主要研究内容，以渔船雷达对海上目标物体距离为测量据进行卡尔曼滤波处理，得到目标物体与渔船的相对距离和相对速度的最优估计值，以及各状态的估计误差方差变化趋势，对结果进行分析，实现Kalman滤波算法预估目标物体距离、速度的仿真系统设计。     

基于同步整流的光伏水泵数字控制

根据光伏水泵无刷直流电动机驱动实际需要,提出一种数字控制器解决方案.为降低控制器续流损耗,基于同步整流技术采用MOSFET代替体二极管续流,并可降低控制器温升,提高系统可靠性.研究了改进的无差拍控制策略,采用自适应无轨迹卡尔曼滤波方法(Adaptive UKF)在线辨识、修正系统参数,以改善力矩电流控制效果.仿真和实验结果表明,该方案易于数字实现,参数辨识有效,电流控制精度高.提高了系统运行性能.     

融合IMU的四足机器人腿部里程计

针对四足机器人腿部里程计问题,提出了一套融合IMU和四足机器人运动学的腿部里程计算法。首先介绍了四足机器人的结构和参数,对四足机器人进行运动学分析;然后通过分析接触力,计算腿部的接触概率;最后利用卡尔曼滤波将四足机器人运动学和IMU信息进行融合并计算四足机器人腿部里程计,通过实验验证腿部里程计的实际性能。     

基于双GNSS天线及单陀螺的车轮转角测量系统

针对农业机械自动导航中,传统绝对角度传感器连接件多、安装复杂且容易出现故障,而陀螺测量前轮转角虽然安装容易,但陀螺零偏等仪器误差造成测量误差随时间累积的问题,提出了基于双GNSS天线和单轴MEMS陀螺组合测角系统,该系统通过双GNSS天线解算的航向角、速度等信息计算观测量,通过卡尔曼滤波器对陀螺计算的角度进行实时校正,提高了车轮转角的测量精度。实车试验结果表明,该系统具有较好的合理性和准确性,车轮转角测量结果与绝对角度传感器输出结果比较:直线试验误差在0.5°以内,曲线试验误差在1°以内,满足了农业机械自动导航的测角精度要求。     

两因子随机死亡率状态空间模型及长寿风险测度

引入状态空间模型对传统两因子CBD模型拟合阶段和预测阶段进行联合建模，并基于卡尔曼滤波方法对模型参数进行估计。进一步考虑到死亡率数据的小样本特征，结合Bootstrap仿真技术和生存年金组合折现模型对长寿风险进行测度。利用1996~2011年数据展开实证研究，结果表明：结合模型解释能力、参数估计结果和误差项正态分布检验结果，两因子状态空间模型要优于传统CBD模型；年金组合规模的扩大可以消除微观长寿风险，但不能消除宏观长寿风险和参数风险；宏观长寿风险占据着不可分散风险的主导地位。