带乘性噪声的一类非线性系统的滤波算法

针对带乘性噪声的一类非线性系统,给出了1种带单重渐消因子的强跟踪状态滤波算法。该算法将非线性系统线性化后,采用了线性最小方差估计方法来进行状态估计,通过运用正交原理和引入渐消因子,使得滤波效果具有强跟踪的优良性能。该算法扩展了卡尔曼滤波在带乘性噪声非线性系统状态估计中的应用范围。仿真结果表明了该算法的有效性。     

一类具有等式约束的带乘性噪声系统的最优滤波算法

针对动态数据处理领域观测方程中存在乘性噪声的情况,提出在乘性噪声系统中状态附等式约束的一套滤波算法。该算法首先通过把观测向量进行扩维,然后基于投影定理进行滤波求解得到基于线性最小方差的最优滤波算法。通过与基于最优化理论的方法求解得到的算法进行对比分析及仿真对比验证了该算法的有效性。     

没水倾斜板式防波堤消波性能分析

提出了一种将波浪中倾斜板问题等效化简为波浪中水平板单元组的方法,该方法建立在使用分离变量法求解水工结构边值问题的基础上,并使用伽辽金法精确求解连续边界条件,确定考虑衰减波态的速度势函数,从而求解没水倾斜板结构的消波性能。等效化简法计算精度于边界元法相当,且计算单元数量少、开销低。基于二维线性势波理论,对没水倾斜板式防波堤消波性能分析显示,没水板的倾斜角度、没水深度与板长是结构消波性能的控制因素:没水倾斜板防波堤的消波性能优于没水水平板防波堤的消波性能,随着没水板结构的倾斜角度增大,没水倾斜板结构的波浪透射系数显著减小,且长板优于短板,浅板优于深板;与前人的水槽实验对比显示,相对没水深度与波陡影响结构的消波性能,且波陡造成的波浪破碎贡献了显著的波能消耗。该结论对板式防波堤的结构配置、优化设计有重要意义。     

带乘性噪声附等式约束的非线性系统滤波算法

随着控制理论与计算机的飞速发展,非线性滤波已在各领域得到广泛应用。本文针对一类带乘性噪声附等式约束非线性系统,提出了一种状态滤波算法。该算法首先将状态方程和观测方程分别通过泰勒公式展开,得到新的带乘性噪声附等式约束的线性系统模型,然后通过最优观测的方法将观测方程扩维,再基于投影定理进行求解得到滤波算法,最后通过仿真验证了算法的有效性。     

基于物理造波和主动消波的黏性数值波浪水槽开发

基于推板造波理论和摇板造波理论,在Open FOAM平台上采用重叠网格技术建立黏性数值波浪水槽,并使用一种结合SIMPLE算法和PISO算法的PIMPLE算法对数值模型进行求解。利用开发的数值模型通过数值收敛性测试和网格独立性测试分别重点研究了时间步长、库朗数和网格尺寸对数值精度和计算效率的影响。并对比研究了此数值模型分别嵌入层流模型和湍流模型的计算精度和计算效率。实现的规则波和二阶有限振幅波与理论结果和试验结果吻合,验证了此黏性数值波浪水槽的造波和主动消波功能。基于二维数值波浪水槽,进一步研究了三维数值造波,数值计算结果与理论结果吻合良好。研究结果不仅验证了重叠网格在二维和三维两相流体域中求解运动物体与流场交互的可靠性和正确性,而且为使用此黏性数值波浪水槽解决更复杂的海洋工程问题提供了依据。     

基于最小均方误差算法消除GPS接收机噪声

从解决GPS接收机受干扰的实际需求出发,阐述了基于LMS算法的自适应滤波器基本原理和不同的噪声产生方式,并对GPS接收机仿真信号与噪声进行叠加。最后用基于LMS算法的自适应滤波器对仿真信号进行消噪处理,得到良好的消噪效果,证明了基于LMS算法的自适应滤波器能够应用于GPS接收机滤波系统。     

基于非静压模型的非淹没刚性植物消波特性数值模拟研究

基于非静压单相流模型NHWAVE,设计不同的计算工况,系统研究了规则波与非规则波作用下,非淹没刚性植物的消波特性。将计算结果和实验数据进行对比分析,验证了非静压模型NHWAVE计算植物消波特性的准确性。进一步研究了波高、周期和水深等因素对植物消波特性的影响,探讨了植物消波特性与这些水动力因素的内在联系。结果表明:非淹没刚性植物的消波效率受波高和周期的影响较大,水深对消波效率的影响很小。由于波浪非线性的影响,基于线性波理论的消波理论模型对植物消波能力的估计偏小。     

多消浪室开孔沉箱消浪特性的数值模拟研究

本文基于雷诺平均的Navier-Stokes方程和k-ε模型求解湍流流动,采用流体体积法(Volume of Fluid,VOF)追踪自由表面运动,建立无反射波浪数值水槽,对多消浪室开孔沉箱的消浪特性进行数值模拟研究.将单消浪室和多消浪室开孔沉箱反射系数和结构前波面分布的数值分析结果与物理模型试验结果进行对比验证,两者...     

基于图卷积的一维平流方程空间离散化数值求解加速方法

本文提出了一种基于图卷积神经网络的偏微分方程空间离散化数值求解加速方法，并将该方法应用于求解一维平流方程的研究中，实现了一维平流方程的加速求解。并设计了基于图卷积的一维平流方程空间离散化神经网络模型(GCPNN),其在物理先验知识指导下基于图模型利用空间图结构特征进行一维平流方程空间离散化求解加速方案建模，在构建图结构关系过程中，基于物理先验知识建立邻接矩阵，利用邻接矩阵融合了全局信息，从而实现了一维平流方程的加速求解。并且通过设计对比实验和消融实验验证了基于GCPNN的求解器相较于基线求解器和CNN求解器在求解精度和计算成本方面的优势，且验证了加入物理先验知识指导及全局信息融合的有效性。     

磁性目标跟踪的多模型自适应滤波方法

针对非协作磁性目标定位中初始条件难以确定的问题,提出一种基于静态多模型滤波思想的自适应跟踪方法。 首先对磁场观测模型进行分析,设计了一种磁性目标初始参数估算方法,通过该方法得到不同假设条件下的磁性目标状态初值及其误差矩阵,在此基础上起始多个扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter, EKF) 进行求解,根据各个滤波器的求解结果利用最大似然准则选取最佳解作为当前时刻估计结果。 通过仿真实验验证了方法的有效性,结果表明,方法可在目标源及位置等先验信息完全未知条件下准确估计出真实目标状态,对磁性目标实际应用具有参考价值。     

Adaptive estimation of wave parameters by Geno-Kalman filtering

Prediction of wave parameters is very important for planning, designing and operation of ocean structures. Accurate estimation of these parameters provides engineers to construct more economical and reliable ocean structures such as harbors, breakwaters, oil production platforms and ocean wave energy converters. For this reason, optimum operation of these plants has become a must. Various methods have been introduced to determine the relation among wind speed previous and current wave parameters. Method proposed in this paper consists of genetic algorithms and Kalman filters which is called as Geno-Kalman filtering. It is based on adaptive calculation to reach the solution. Also a comparison has been made between perceptron Kalman filtering and Geno-Kalman filtering techniques. The application of Geno-Kalman filtering was performed for station 46002 which located in the Coos Bay at Oregon, USA. It is observed that the Geno-Kalman filtering methodology has smaller absolute, mean-square and relative errors than perceptron Kalman filtering. Also coefficient of efficiency value which was used to evaluate results between observed and estimated is higher at Geno-Kalman filtering than perceptron Kalman filtering.     

扩展卡尔曼滤波与采样卡尔曼滤波性能比较

详细研究了卡尔曼滤波在非线性系统中的应用,在分析扩展卡尔曼滤波理论的基础上,指出了其在非线性系统应用中的缺陷,阐述了采样卡尔曼滤波(UKF)思想,通过事例和仿真说明了这种新型卡尔曼滤波理论的优越性能。     

重力辅助惯性导航的匹配算法初探

对重力辅助惯性导航技术的基本原理进行了分析,将采样卡尔曼滤波算法用于重力图形匹配。滤波通过设计少量的Σ点,并计算这些Σ点的经由非线性函数的传播,从而获得滤波值基于非线性状态方程的更新,较广义卡尔曼滤波具有计算精度高、便于计算的特点。     

北斗三星无源导航定位技术研究

简述北斗三星无源导航定位的原理及定位误差源。探讨用最优估计理论和方法,即卡尔曼滤波技术,消除北斗三星无源定位数据中随机误差的方法。对华南沿海北斗三星无源定位实验数据进行滤波处理,结果表明:(1)北斗三星无源定位单点定位精度在纬度方向为±58m,经度方向为±4.3m,经卡尔曼滤波后其单点定位精度在纬度方向为±43m,经度方向为±3.6m;(2)北斗三星定位误差主要分布在纬度方向;(3)通过卡尔曼滤波可使北斗三星无源定位精度提高25%。     

GPS变形监测动态数据处理中卡尔曼滤波的应用

介绍了卡尔曼滤波的基本原理,针对常规GPS变形监测数据处理中存在着不连续、非实时的缺点,结合卡尔曼滤波的特点,运用三峡实测数据对GPS变形监测动态数据处理中卡尔曼滤波的应用进行研究。并采用各点点位位移速度图对所建立的函数模型进行验证,同时对状态方程的建立及初始值的选取进行分析总结。     

数值模式与统计模型相耦合的近岸海浪预报方法

针对数值模式和统计模型预报近岸海浪存在的局限性,构建了数值模式和统计模型相耦合的近岸海浪预报框架,在模式计算格点和近岸预报目标点之间定义一个海浪能量密度谱传递系数,通过经验正交函数分解和卡尔曼滤波方法建立传递系数的统计预报模型并与数值模式进行耦合。经过对近岸波浪观测站1a的预报试验表明:该方法能够提高近岸海浪有效波高预报精度,有效波高的均方根误差降低了约0.16m,平均相对误差降低约9%。进一步试验和分析发现,该方法的预报有效时间小于24h,将海浪能量密度谱经过分解后得到的基本模态反映了近岸波侯的主要特征,海浪能量密度谱传递系数的变化体现了波侯的季节变化特点。     

基于CT非线性模型的水下目标跟踪算法比较

针对水下目标跟踪非线性跟踪精度问题,假设目标机动模型为恒转速运动模型,贝叶斯框架下,因扩展卡尔曼滤波跟踪方法进行模型在估计点的泰勒展开,忽略一阶以上高阶项,存在模型误差,比较了扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、容积卡尔曼滤波在高斯噪声干扰下滤波误差均方根,以及3种方法运行时间。仿真证明,非线性系统下状态维度为5,容积卡尔曼滤波跟踪的精度高于无迹卡尔曼滤波,无迹卡尔曼滤波高于扩展卡尔曼滤波。该研究为海上目标非线性测量系统提供仿真实例,为进一步滤波算法改进提供基础。     

Temporal significant wave height estimation from wind speed by perceptron Kalman filtering

Significant wave height estimates are necessary for many applications in coastal and offshore engineering and therefore various estimation models are proposed in the literature for this purpose. Unfortunately, most of these models provide simultaneous wave height estimations from wind speed measurements. However, in practical studies, the prediction of significant wave height is necessary from previous time interval measurements. This paper presents a dynamic significant wave height prediction procedure based on the perceptron Kalman filtering concepts. Past measurements of significant wave height and wind speed variables are used for training the adaptive model and it is then employed to predict the significant wave height amounts for future time intervals from the wind speed measurements only. The verification of the proposed model is achieved through the dynamic significant wave height and wind speed time series plots, observed versus predicted values scatter diagram and the classical linear significant wave height models. The application of the proposed model is presented for a station in USA.     

基于衰落统计特性的SAR图像仿真方法分析

合成孔径雷达(SAR)图像的斑点噪声严重阻碍了其数据的解译和应用,从数学物理的观点描述SAR图像的衰落统计特性,并将仿真结果与真实SAR图像作比较,得出两者具有一致性,最后提出根据SAR图像衰落统计特性的目标检测方法。