联邦滤波器

摘要： 多传感器信息融合技术,是指通过对多传感器系统所获取的大量信息进行分层次、多级别的融合处理,协调拥有多个信号源的复杂应用系统中传感器相互之间的工作,能够得出更加准确、更加完善的结论,也被称为多源数据融合技术.而多传感器信息融合估计,通过利用多个传感器对同一目标进行观测,基于特定的最优融合准则将测量所得数据进行滤波处理,可以得到更精确、更可靠的融合估计结果,其精度要比单一传感器或局部估计精度高,是多传感器信息融合技术的重要组成部分.本文通过一个仿真实例分析比较了集中式融合与分布式融合对导航参数状态估计的效果,说明了状态估计在多源信息融合系统中具有重要的理论与实际应用价值.

摘要： 为了满足飞行器高精度的导航需求,针对于传统的联邦滤波器中信息分配因子不能够实现动态的自适应系统的问题,设计了基于最小二乘加权的混合联邦滤波器,提出混合联邦滤波器中的主滤波器采用最小方差准则,根据最优系数加权的方法对子滤波器的最优估计进行融合,进而主滤波器实现实时、动态的信息分配因子更新,得到全局最优估计值.MATLAB仿真结果表明:相比于传统的联邦滤波器,基于最小二乘加权的混合联邦滤波器的角度误差、速度误差、位置误差均明显降低,且算法稳定、容错性强,对于实际工程具有参考意义.

摘要： 组合导航系统的融合算法普遍采用运行速度快、实时性强、计算量小的联邦滤波算法.针对该算法中当前的信息分配原则无法同时兼顾系统滤波精度及容错性的缺陷,采用了一种基于权衡因子的自适应信息分配方法.通过各子系统的误差协方差及量测噪声方差分别计算出能够提高系统滤波精度和容错性的信息分配系数,将各子系统的故障概率归一化得出该子系统的权衡因子,并在权衡因子的作用下自适应调节上述两种信息分配系数所占的比重,达到同时兼顾系统滤波精度和容错性的目的.仿真结果表明该方法能够减小系统的融合误差,保证系统的工作性能及融合精度.

摘要： 捷联惯性是组合导航系统的主要导航设备,辅助导航设备为地形匹配、多普勒测速仪等.分析了SINS、DVL、以及地形辅助导航系统等工作原理并建立输入误差模型,利用滤波技术对水下组合导航系统进行信息融合,把水下组合的导航系统联邦滤波器的观测方程和测量方程建立了起来,用计算机的软件仿真技术进行实验.且仿真结果表明:水下组合系统导航状态可以输出满足水下航行器高精度可靠水的要求.并且能够测量到较高精度的位置、速度、姿态信息.使水下航行器远距离长时间导航的精度提高了.

摘要： 井下人员定位是实现数字矿山的重要组成部分.INS/里程计组合系统用于井下定位已经无法满足高精度的需求,且两类传感器均存在累积误差,因此,提出一种利用射频识别(RFID)辅助的INS/里程计的人员定位算法.首先介绍了INS/里程计组合定位的系统状态模型和观测值模型,给出了RFID辅助模型的观测值,为提高传感器组合稳定性,引入联邦滤波器,给出基于RFID辅助INS/里程计的人员定位系统具体流程,最后进行模拟实验,验证了算法的有效性.结果表明,通过RFID提供的高精度位置观测值能有效提高INS/里程计井下人员定位效果,联邦滤波器提高了滤波的收敛速度和精度,平面精度提高了1/3左右,确保了井下人员长时间定位的精度要求.

摘要： To meet high accuracy requirement of network-torpedo navigation and to ensure high fault tolerance of the navigation system, an inertial navigation system(INS)/Doppler velocity system(DVS)/global position system(GPS) fed-erated Kalman filter scheme is proposed based on information fusion theory. The system equations of INS/DVS, INS/GPS, and INS/DVS/GPS and the measurement equations are established, and the multi information fusion of dif-ferent integrated navigation patterns is studied by using the non-feedback reset federated Kalman filter to satisfy the accuracy requirement of network-torpedo navigation. Simulation results show that the design of the non-feedback reset federated filter is effective in greatly reducing the error of each navigation parameter and achieving high accuracy of underwater long-range integrated navigation for the network-torpedo.%为了满足网络鱼雷导航系统长时间高精度导航定位的需求，确保导航系统具有高容错性，提出了一种基于信息融合技术的惯性导航系统(INS)/多普勒测速系统(DVS)/全球定位系统(GPS)联邦滤波器组合导航方案，建立了INS/DVS、INS/GPS以及INS/DVS/GPS系统方程和量测方程，通过采用无反馈重置联邦滤波器，对不同组合导航模式下的多信息融合进行研究，以满足网络鱼雷导航的精度需求。仿真结果表明，所设计的无反馈重置联邦滤波器效果明显，大大降低了各个导航参数的误差，达到网络鱼雷水下远程组合导航的高精度要求，可为网络鱼雷精度导航定位和安全回收提供参考。

摘要： 针对多传感器观测信息较多、计算效率较低、对动力学模型误差稳键性不佳的问题,提出了一种自适应联邦滤波器并应用于GPS-INS-Odometer组合导航.首先介绍GPS-INS-Odometer 组合导航的动力学模型和观测模型,比较分析了信息分配因子和自适应因子的共同特性,论证了联邦滤波器和自适应滤波器的等价性及其等价成立条件,提出了自适应联邦滤波器的信息分配因子构造方法.最后利用实测数据验证了算法的有效性.结果表明,相比于基于 GPS 和 Odometer(里程计)初始方差构造信息分配因子的联邦滤波器,本文提出的自适应联邦滤波器兼容了联邦滤波器高效计算效率,且具有较好的抵抗动力学模型误差效果,能够有效削弱多传感器动力学模型误差对于导航解算的影响,对直接可测参数和间接可测参数的精度提高均起到了积极的作用.%In multi-sensor integrated navigation,extensive observation information,low computational efficiency and weak robust ability will lead to poor navigation performance.An adaptive federated filter is proposed and applied in GPS-INS-Odometer integrated navigation.First the dynamical model and observation model of GPS-INS-Odometer integrated navigation are introduced.Information allocation factor and adaptive factor are compared to find out their common characteristic.The equivalence property between federated filter and adaptive filter is proved and the condition of equivalence is built.The information allocation factor of adaptive federated filter is constructed.Finally an actual calculation was performed to test the validity of new algorithm.The results of the experiment indicate that compared with the information allocation factor constructed by initial variance of GPS and Odometer in classical federated filter,adaptive federated filter shows well robust performance and high computational efficiency.It can weaken the influence of multi-sensor dynamical modeldisturbance on navigation resolution.The proposed method plays a positive role in improving the accuracy of directly measurable parameters and indirectly measurable parameters.

摘要： 为解决当前随钻测量仪器中基于地磁定姿方案易受干扰,惯性导航方案成本高、不易小型化等问题,提出了利用微惯组和磁强计进行组合随钻测量的新方法,设计了低成本微惯组/磁强计组合随钻测量系统.根据系统的总体要求,确定了系统组成、测姿方案以及联邦滤波器的架构,完成了硬件和软件算法的设计,并搭建出原理样机.通过试验得出系统的方位角精度为±1.;通过仿真分析得出系统的误差跟踪和隔离效果明显,干扰状态下仍能使方位角误差保持在±1.5.内,倾斜角和工具面角误差保持在0.5°以内,基本满足随钻测量的精度要求.微惯组/磁强计组合随钻测量系统的成功研制为随钻测量仪器的研究提供了一种新思路.

摘要： In order to solve the problem that the estimation accuracy of ordinary federated filter is insufficient when processing the actual targets,especially the maneuvering targets,a new federated filter is proposed based on interacting multiple model ( IMM) algorithm.The IMM algorithm is introduced in the federated filter instead of Kalman filter as a sub-filter to prevent the divergence in nonlinear situation and enhance the estimate accuracy and stability .The simulation results show that the estimation error of the federated IMM filter is continually limited to a certain bound while processing the maneuvering targets,which reveals its fine stability and fault tolerance .%针对联邦滤波器对实际目标尤其是机动目标的估计精度较低的问题，将联邦滤波器与动态多模型估计算法相结合，提出一种基于交互式多模型算法的联邦滤波器。该算法采用交互式多模型算法来代替卡尔曼滤波算法作为子滤波器，克服非线性条件下的滤波发散，从而提高滤波稳定性和状态估计精度。仿真结果表明，在目标做机动的情况下，联邦IMM滤波器的估计误差始终保持在一定范围内，具有良好的稳定性和容错性。

摘要： 要实现水下精确导航，采用单一导航方法，其精度、可靠性无法满足需要。将多种导航技术适当融合，可以取长补短提高导航精度。以捷联惯性导航系统作为组合导航系统的主导航设备， GPS导航、多普勒导航等为辅助导航设备，利用联邦Ka lman滤波技术对水下组合导航系统进行信息融合，充分融合多导航传感器信息，提高远程自主水下航行器的导航精度。%It is difficult to realize precise underwater navigation by using single navigation method .The integration of a variety of navigation technologies can improve the preciseness of navigation .This paper presents a combination of navigation aids which takes SINS as the main navigation equipment , GPS and DVL as assistant navigation . Fusing the information from multiple sensors by Federal Kalman filter technology can provide precise navigation for underwater vehicle.

摘要： 针对远程AUV航行时间长，导航精度要求高的特点，本文提出了一种基于联邦滤波的AUV组合导航数据融合方法，构建基于反馈模式的SINS／DVL／GPS联邦滤波器，其中联邦滤波的信息分配系数采用了基于估计协方差阵奇异值的算法，经过仿真实验，证明了所设计的AUV组合导航方法有效的提高了导航系统的精度。

摘要： 机坪是机场运行保障最为复杂的场所.它经常性地在一定区域相对集中的时间里汇集了航空器、保障车辆、保障设备设施、货物邮件行李车、旅客和机坪工作人员.由于机坪具有活动面积相对较小,机坪内活动车辆较多,作业有较强的时间限制,工作环境相对较恶劣等特点,机坪车辆运行管理成为了机坪运行管理最重要的方面之一.为实现机坪车辆管理的精细化,必须对出入机坪的各类车辆进行实时定位、监控、跟踪和管理,协助机场管理部门对车辆进行安全管理和监控.由于机场内车辆运行的路线复杂,不仅有适合于卫星定位的空旷区域道路,而且还有被高层航站楼挡住半边天的建筑旁道路,甚至是被廊桥等建筑物完全挡住天空的遮挡道路,以及行李分拣大厅等完全室内空间道路,后三者对于卫星定位精度都会产生很大的影响甚至根本无法应用.本文在对机坪车辆可用导航源进行分析的基础上,确定基于卡尔曼滤波的联邦滤波作为车辆导航系统对多种导航源信息进行融合的基础估计算法,将车载设备上的包括三系统卫星接收机、三自由度陀螺仪、三自由度加速度计、蓝牙接收机等在内的多传感器信息进行融合,实现对机坪车辆进行实时高精度定位的目的.最后给出了本文的方法在某机场的实际应用结果.

摘要： 机坪是机场运行保障最为复杂的场所.它经常性地在一定区域相对集中的时间里汇集了航空器、保障车辆、保障设备设施、货物邮件行李车、旅客和机坪工作人员.由于机坪具有活动面积相对较小,机坪内活动车辆较多,作业有较强的时间限制,工作环境相对较恶劣等特点,机坪车辆运行管理成为了机坪运行管理最重要的方面之一.为实现机坪车辆管理的精细化,必须对出入机坪的各类车辆进行实时定位、监控、跟踪和管理,协助机场管理部门对车辆进行安全管理和监控.由于机场内车辆运行的路线复杂,不仅有适合于卫星定位的空旷区域道路,而且还有被高层航站楼挡住半边天的建筑旁道路,甚至是被廊桥等建筑物完全挡住天空的遮挡道路,以及行李分拣大厅等完全室内空间道路,后三者对于卫星定位精度都会产生很大的影响甚至根本无法应用.本文在对机坪车辆可用导航源进行分析的基础上,确定基于卡尔曼滤波的联邦滤波作为车辆导航系统对多种导航源信息进行融合的基础估计算法,将车载设备上的包括三系统卫星接收机、三自由度陀螺仪、三自由度加速度计、蓝牙接收机等在内的多传感器信息进行融合,实现对机坪车辆进行实时高精度定位的目的.最后给出了本文的方法在某机场的实际应用结果.

摘要： 机坪是机场运行保障最为复杂的场所.它经常性地在一定区域相对集中的时间里汇集了航空器、保障车辆、保障设备设施、货物邮件行李车、旅客和机坪工作人员.由于机坪具有活动面积相对较小,机坪内活动车辆较多,作业有较强的时间限制,工作环境相对较恶劣等特点,机坪车辆运行管理成为了机坪运行管理最重要的方面之一.为实现机坪车辆管理的精细化,必须对出入机坪的各类车辆进行实时定位、监控、跟踪和管理,协助机场管理部门对车辆进行安全管理和监控.由于机场内车辆运行的路线复杂,不仅有适合于卫星定位的空旷区域道路,而且还有被高层航站楼挡住半边天的建筑旁道路,甚至是被廊桥等建筑物完全挡住天空的遮挡道路,以及行李分拣大厅等完全室内空间道路,后三者对于卫星定位精度都会产生很大的影响甚至根本无法应用.本文在对机坪车辆可用导航源进行分析的基础上,确定基于卡尔曼滤波的联邦滤波作为车辆导航系统对多种导航源信息进行融合的基础估计算法,将车载设备上的包括三系统卫星接收机、三自由度陀螺仪、三自由度加速度计、蓝牙接收机等在内的多传感器信息进行融合,实现对机坪车辆进行实时高精度定位的目的.最后给出了本文的方法在某机场的实际应用结果.

摘要： 机坪是机场运行保障最为复杂的场所.它经常性地在一定区域相对集中的时间里汇集了航空器、保障车辆、保障设备设施、货物邮件行李车、旅客和机坪工作人员.由于机坪具有活动面积相对较小,机坪内活动车辆较多,作业有较强的时间限制,工作环境相对较恶劣等特点,机坪车辆运行管理成为了机坪运行管理最重要的方面之一.为实现机坪车辆管理的精细化,必须对出入机坪的各类车辆进行实时定位、监控、跟踪和管理,协助机场管理部门对车辆进行安全管理和监控.由于机场内车辆运行的路线复杂,不仅有适合于卫星定位的空旷区域道路,而且还有被高层航站楼挡住半边天的建筑旁道路,甚至是被廊桥等建筑物完全挡住天空的遮挡道路,以及行李分拣大厅等完全室内空间道路,后三者对于卫星定位精度都会产生很大的影响甚至根本无法应用.本文在对机坪车辆可用导航源进行分析的基础上,确定基于卡尔曼滤波的联邦滤波作为车辆导航系统对多种导航源信息进行融合的基础估计算法,将车载设备上的包括三系统卫星接收机、三自由度陀螺仪、三自由度加速度计、蓝牙接收机等在内的多传感器信息进行融合,实现对机坪车辆进行实时高精度定位的目的.最后给出了本文的方法在某机场的实际应用结果.

摘要： 机坪是机场运行保障最为复杂的场所.它经常性地在一定区域相对集中的时间里汇集了航空器、保障车辆、保障设备设施、货物邮件行李车、旅客和机坪工作人员.由于机坪具有活动面积相对较小,机坪内活动车辆较多,作业有较强的时间限制,工作环境相对较恶劣等特点,机坪车辆运行管理成为了机坪运行管理最重要的方面之一.为实现机坪车辆管理的精细化,必须对出入机坪的各类车辆进行实时定位、监控、跟踪和管理,协助机场管理部门对车辆进行安全管理和监控.由于机场内车辆运行的路线复杂,不仅有适合于卫星定位的空旷区域道路,而且还有被高层航站楼挡住半边天的建筑旁道路,甚至是被廊桥等建筑物完全挡住天空的遮挡道路,以及行李分拣大厅等完全室内空间道路,后三者对于卫星定位精度都会产生很大的影响甚至根本无法应用.本文在对机坪车辆可用导航源进行分析的基础上,确定基于卡尔曼滤波的联邦滤波作为车辆导航系统对多种导航源信息进行融合的基础估计算法,将车载设备上的包括三系统卫星接收机、三自由度陀螺仪、三自由度加速度计、蓝牙接收机等在内的多传感器信息进行融合,实现对机坪车辆进行实时高精度定位的目的.最后给出了本文的方法在某机场的实际应用结果.

摘要： 一种反滤波方法，所述方法包括：基于输入信号产生第一滤波信号；以及将第一滤波信号与输入信号组合以得到剩余信号。所述产生步骤包括：产生第二滤波信号，所述产生是稳定的和具有因果关系的；按照预测系数放大第二滤波信号；基于第二滤波信号获得第一滤波信号；将与输入信号有关的第一信号存储在缓冲器中；以及从缓冲器中检索时延信号。还提出了一种合成滤波方法，一种反滤波器装置和一种合成滤波器装置。

摘要： 提供一种在保持了本来的基于厚度纵向振动的谐振特性的情况下选择性地仅减少横向波型的波的压电薄膜谐振器。压电薄膜谐振器包括：压电膜(14)；第一电极(15a)，形成在压电膜(14)的第一主面上；以及第二电极(13)，形成在压电膜(14)的第二主面上，该第二主面是压电膜(14)的第一主面的背面；所述压电薄膜谐振器具有第一电极(15a)和第二电极(13)相对的谐振区域(20)。在谐振区域(20)中的压电膜(14)的第一主面上具有与第一电极(15a)绝缘的电气性不连续部(18a)，电气性不连续部(18a)在第一主面上被第一电极(15a)包围。

摘要： 一种对时域输入信号进行滤波以获得时域输出信号的滤波器装置，所述时域输出信号是使用具有不均匀幅度/频率特性的滤波器特性进行滤波后的时域输入信号的表示，所述滤波器装置包括：复分析滤波器组(101)，用于从时域输入信号产生多个复子带信号；多个中间滤波器，其中所述多个中间滤波器中的至少一个中间滤波器(102)具有不均匀幅度/频率特性，所述多个中间滤波器具有与具有滤波器特性的滤波器的脉冲响应相比较更短的脉冲响应，以及所述多个中间滤波器的不均匀幅度/频率特性共同表示不均匀滤波器特性；以及复合成滤波器组(103)，用于合成所述中间滤波器的输出以获得时域输出信号。

摘要： 一种光学低通滤波器10，是将水晶双折射板11、1/4波长板12和水晶双折射板13依次重叠起来的结构。在该水晶双折射板13所得到的光出射面主面的周围形成有曲率倒棱部13a、13b。该曲率倒棱宽度为使主面一侧(t2)小于侧面一侧(t1)。

摘要： 一种反滤波方法，所述方法包括：基于输入信号产生第一滤波信号；以及将第一滤波信号与输入信号组合以得到剩余信号。所述产生步骤包括：产生第二滤波信号，所述产生是稳定的和具有因果关系的；按照预测系数放大第二滤波信号；基于第二滤波信号获得第一滤波信号；将与输入信号有关的第一信号存储在缓冲器中；以及从缓冲器中检索时延信号。还提出了一种合成滤波方法，一种反滤波器装置和一种合成滤波器装置。

摘要： 提供一种在保持了本来的基于厚度纵向振动的谐振特性的情况下选择性地仅减少横向波型的波的压电薄膜谐振器。压电薄膜谐振器包括：压电膜(14)；第一电极(15a)，形成在压电膜(14)的第一主面上；以及第二电极(13)，形成在压电膜(14)的第二主面上，该第二主面是压电膜(14)的第一主面的背面；所述压电薄膜谐振器具有第一电极(15a)和第二电极(13)相对的谐振区域(20)。在谐振区域(20)中的压电膜(14)的第一主面上具有与第一电极(15a)绝缘的电气性不连续部(18a)，电气性不连续部(18a)在第一主面上被第一电极(15a)包围。

摘要： 本发明提供耐久性优异的光学滤波器以及具有该光学滤波器的显示器。所述光学滤波器包括透明基板、设置于透明基板表面的网状的电磁波屏蔽层以及在电磁波屏蔽层的表面形成的功能层，其特征在于，电磁波屏蔽层的表面粗糙度(Ra)超过0.02μm。

摘要： 一种具有突出到周围的导电层作为电极部的显示器用光学滤波器的制造方法、以及通过该方法获得的光学滤波器，所述方法包含如下工序：在矩形透明薄膜(12)的全部表面上形成金属导电层(13)，在金属导电层(13)的全部表面上形成硬涂层(16)，接着在硬涂层(16)的全部4边的边缘部或边缘部附近沿着边缘部照射激光，除去照射部分的硬涂层(16)，在硬涂层的周围露出金属导电层(13)的框状区域。

摘要： 本发明公开了一种基于滤波器方差阵修正的多源信息非等间隔联邦滤波方法，具体步骤为：首先建立航空机载惯性导航系统与其他导航系统的融合无重置模式联邦滤波器，随后利用基于子滤波器方差阵修正的多源信息非等间隔联邦滤波方法，提高子滤波器滤波精度。以高空长航无人机为应用对象，结合实际传感器使用特点，设计了适用于高空长航无人机的INS/CNS/SAR/TER组合非等间隔联邦滤波实现方案。本发明能够在几乎不增加额外计算负担的情况下，通过修正子滤波器滤波方差阵来改善滤波器的融合精度，在保持无重置结构容错性强特性的同时，解决无重置联邦滤波器在应用于多源信息非等间隔滤波时的适应性问题，进一步提升系统导航精度，增强组合导航系统的鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种基于滤波器方差阵修正的多源信息非等间隔联邦滤波方法，具体步骤为：首先建立航空机载惯性导航系统与其他导航系统的融合无重置模式联邦滤波器，随后利用基于子滤波器方差阵修正的多源信息非等间隔联邦滤波方法，提高子滤波器滤波精度。以高空长航无人机为应用对象，结合实际传感器使用特点，设计了适用于高空长航无人机的INS/CNS/SAR/TER组合非等间隔联邦滤波实现方案。本发明能够在几乎不增加额外计算负担的情况下，通过修正子滤波器滤波方差阵来改善滤波器的融合精度，在保持无重置结构容错性强特性的同时，解决无重置联邦滤波器在应用于多源信息非等间隔滤波时的适应性问题，进一步提升系统导航精度，增强组合导航系统的鲁棒性。