鲁棒滤波

摘要： 针对含异常观测值的非线性系统滤波问题,以Huber损失函数替代推导滤波器最大后验准则中观测误差的l2范数,构造出了一种新的优化准则函数,从而给出了一种对异常值鲁棒的非线性后验线性化滤波器.分析表明:由于Huber损失函数兼具l1和l2范数的性质,从而使得由这个新准则推导出的滤波器,不仅具有l2范数的低误差拟合性,也具备l1范数对异常值的鲁棒性.而当观测噪声的分布未知时,通过引入箱线图法检测异常值,并对噪声统计分布的参数进行估计,进一步提出了对异常值和未知观测噪声分布鲁棒的非线性后验线性化滤波器.仿真实验验证了分析结果的有效性,并表明本文算法的性能优于现有文献报道的非线性滤波算法.

摘要： 针对列车在高架桥、隧道、密林等地区无法接收卫星信号的问题,采用应答器/SINS信息融合的方法对列车进行位置监测.首先建立了基于固定应答器融合SINS(捷联惯导系统)的数学模型,利用ECEF坐标系进行二者信息融合;其次采用鲁棒滤波器对融合误差进行估计,保证系统的稳定性;最后结合先验数据,采用神经网络预测出捷联惯导系统误差,修正列车定位信息.仿真实验结果表明:与应答器融合后的SINS,一定程度上抑制了定位结果的发散;在400s内不依靠卫星的情况下,也能使定位累积游走误差下降93.6％.

摘要： 提出一种基于广义分段仿射系统理论的非脆弱鲁棒滤波算法,解决一类参数不确定性体现为范数有界形式的连续广义分段仿射系统具有H∞性能指标且渐近稳定的弹性滤波器的设计问题.通过采用广义分段仿射Lyapunov函数、投影定理以及几个基本引理,提出了对于由所设计弹性滤波器构成的滤波误差动态系统满足鲁棒H∞性能指标的反馈控制器设计方法.通过求解一组包含参变量的LMIs,可以得到保证广义分段仿射系统具有H∞性能的反馈控制器增益和渐进稳定弹性滤波器的待定系统矩阵,以及具有鲁棒控制性能的干扰抑制度γ=21.425 4.

摘要： 针对小视场( NFOV)星敏感器用于姿态估计时存在的量测延时情况,提出了一种用于解决量测延时的鲁棒扩展卡尔曼滤波( REKF)算法.根据最小方差准则的思想求解各方差的最小上界,通过最小上界确定滤波增益,设计的REKF算法可以有效解决量测延时问题,提高了姿态估计的精度.对REKF算法进行了仿真验证,结果表明:该算法优于常规加性扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法、鲁棒有界时域滤波( RFHF)算法及鲁棒卡尔曼滤波( RKF)算法,能较好解决非线性系统存在的量测延时问题,验证了该算法的有效性.

摘要： 组合导航的观测量常会因外界复杂环境的干扰,出现滤波精度下降的现象.提出一种基于修正Rodrigues参数的鲁棒滤波算法,利用修正Rodrigues参数来重新构造组合导航姿态表达,通过引入HUBER鲁棒策略实现抑制观测量干扰等问题.在捷联惯导/卫星组合导航仿真例子中,比较了传统基于四元数的滤波算法、基于修正Rodrigues参数的滤波算法及其鲁棒化滤波算法,仿真实验结果表明算法具有计算量低和抑制外部干扰等效果,证明了算法的有效性.

摘要： 针对火星大气进入段模型参数扰动及动力学系统的强非线性影响导航系统状态精确估计问题,提出了一种模型参数扰动下的鲁棒插值滤波(DDF)方法.该方法在传统插值滤波方法代价函数的基础上,通过把扰动参数对状态估计精度影响的度量矩阵乘积的迹增广到代价函数,推导了具有解析滤波增益形式的鲁棒插值滤波方法.同时,通过实时计算进入过程中导航系统的非线性,基于系统非线性度给出了鲁棒插值滤波方法阶次自适应选取准则.只在系统强非线性阶段采用高阶鲁棒插值滤波方法,既保证状态估计精度,同时满足导航系统实时性需求.仿真结果表明,提出的鲁棒插值滤波方法比传统的一阶插值滤波方法估计精度更高,能达到二阶鲁棒插值滤波方法的估计精度,比整个进入过程采用二阶鲁棒插值滤波方法具有更高的解算效率.%A robust divided difference filter (DDF) method is proposed to solve the problem of accurate state estimation influenced by the disturbance of the model uncertainty and strong nonlinearity of the dynamical system.Based on the cost function of the traditional DDF,the robust DDF with the analytic filter gain is deduced by augmenting the traces of the product of the metric matrix of the state estimation error to the model parameter of the cost function.In addition,the nonlinearity of the navigation system is calculated in real-time during Mars entry phase,which is used as the criteria for deciding the order of DDF.High-order robust DDF is used only when the nonlinearity of the system exceeds a given threshold,which can not only guarantee the accuracy of the state estimation,but also meet the real-time demand of the navigation system.The method is used to estimate the state of the probe for Mars entry,and the simulation results show that the estimation performance of the robust DDF proposed in this paper is better than that obtained by the traditional first order DDF.At the same time,it has almost of the same estimation accuracy with the second DDF and much higher computational efficiency.

摘要： 卡尔曼滤波已广泛应用于飞行器组合导航系统,但是,当系统参数或噪声存在不确定性时,卡尔曼滤波算法会产生发散现象,且精度较低.H∞滤波使参考输出对噪声扰动抑制在一定范围内,具有较强的鲁棒性能,但其参数选取仅能凭经验而无系统方法,给工程实践带来一定的困难.本文提出一种基于多目标优化原则的混合H2/H∞鲁棒滤波方法,并将其应用于多源干扰条件下的SINS/GPS/偏振光组合导航系统.其中,H2性能使得导航误差方差最小,H∞性能使有系统扰动情况下的导航误差被抑制在一定的范围内,而对于非零初始条件通过极点配置加快初始阶段的收敛速度.仿真结果显示,对于含有多源干扰的偏振组合导航系统,该方法鲁棒性强,收敛速度快,精度较高.

摘要： 本文提出将鲁棒扩展卡尔曼滤波(REKF)用于增强X射线脉冲星导航系统克服星表误差影响的能力.指出星表误差可以看作模型不确定性的一部分,在鲁棒滤波的理论框架内进行处理.对REKF和传统扩展卡尔曼滤波(EKF)的性能进行了对比,结果表明,存在星表误差的情况下,采用REKF算法进行航天器导航,能够获得优于EKF的定位精度.

摘要： 综述了基于线性矩阵不等式方法的鲁棒滤波十年来的研究进展，介绍了时滞系统、随机系统、非线性系统的鲁棒滤波及多目标鲁棒滤波的一些研究成果。讨论了特殊系统的鲁棒滤波和降低滤波保守性的问题。指出了一些有前途的研究方向。

摘要： 研究Delta算子描述的线性不确定离散系统在误差方差约束下的鲁棒滤波问题.目的是设计线性滤波器,使得闭环系统稳定,且闭环系统的稳态估计误差的方差满足预先给定的约束条件,基于Riccati方程或不等式方法,得到Delta算子系统鲁棒滤波器的存在条件和显式表达式.

摘要： 本文针对H∞鲁棒滤波实现算法在SINS/GPS组合导航系统中的适应性问题，开展了中央H∞滤波和次优后置H∞滤波在开环SINS/GPS组合系统和闭环SINS/GPS组合系统中的应用研究，分别设计了基于中央H∞滤波和次优后置H∞滤波的开环SINS/GPS组合系统和闭环SINS/GPS组合系统，并对组合系统的滤波效果进行了仿真，结果表明，中央H∞脯波在开环SINS/GPS组合系统中的滤波效果很好，而在闭环SINS/GPS组合系统中的滤波效果不理想，次优后置H∞滤波在闭环SINS/GPS组合系统中的滤波效果很好，但在开环SINS/GPS组合系统的滤波效果不理想。

摘要： 本文根据战术弹道导弹SINS与GPS组合制导特点和战术导弹飞行动态特点,给出了适用于战术弹道导弹组合制导的可自动跟踪组合系统时变噪声能力的鲁棒卡尔曼滤波—RKF,并就该滤波算法的有效性进行具体仿真分析.

摘要： 本文对反舰导弹目标跟踪时参数不确定系统应用鲁棒H2/H∞滤波算法,针对系统中参数不确定性提高系统性能.基于一种方差约束的鲁棒H2/H∞滤波算法,设计跟踪滤波器对系统状态空间中的不确定性予以处理,使跟踪性能得到改善,可以有效地对反舰导弹目标予以跟踪处理.

摘要： H滤波技术在非线性系统(GPS/DR车载组合导航系统)的状态估计中取得了比扩展卡尔曼滤波(EKF)更好的滤波精度和鲁棒性。为了进一步降低GPS/DR组合导航模型的不确定性,提高H滤波的跟踪能力,根据状态估计误差构造的转换函数设置权重矩阵。蒙特卡洛仿真表明自适应的H滤波比EKF滤波性能好,尤其在精度和跟踪方面。

摘要： H滤波技术在非线性系统(GPS/DR车载组合导航系统)的状态估计中取得了比扩展卡尔曼滤波(EKF)更好的滤波精度和鲁棒性。为了进一步降低GPS/DR组合导航模型的不确定性,提高H滤波的跟踪能力,根据状态估计误差构造的转换函数设置权重矩阵。蒙特卡洛仿真表明自适应的H滤波比EKF滤波性能好,尤其在精度和跟踪方面。

摘要： H滤波技术在非线性系统(GPS/DR车载组合导航系统)的状态估计中取得了比扩展卡尔曼滤波(EKF)更好的滤波精度和鲁棒性。为了进一步降低GPS/DR组合导航模型的不确定性,提高H滤波的跟踪能力,根据状态估计误差构造的转换函数设置权重矩阵。蒙特卡洛仿真表明自适应的H滤波比EKF滤波性能好,尤其在精度和跟踪方面。

摘要： 本发明公开了一种鲁棒偏差补偿自适应滤波器及其滤波方法，属于数字滤波器设计领域；该滤波器主要利用偏差补偿的方法和符号运算的方法使得其在有输入噪声和脉冲的噪声的影响下保持自适应滤波器的鲁棒性；利用偏差补偿的方法可以抑制输入噪声对未知系统的影响，而符号运算的方法可以减小脉冲噪声对未知系统的影响；该偏差补偿自适应滤波器可以应用在带有输入噪声及干扰脉冲的电子、通信设备。

摘要： 本发明公开了一种多AUV协同定位鲁棒延迟滤波方法，包括步骤一：建立多AUV协同定位模型；步骤二：通过将延迟转换为量测偏置构建存在时变量测延迟的非线性协同定位系统模型；步骤三：构建时变延迟模型下向量与向量预测值的统计相似性度量；步骤四：将后验概率密度函数近似为高斯分布，最大化代价函数下界求得近似解；步骤五：通过求解代价函数优化解，完成辅助变量更新；步骤六：通过辅助变量对量测噪声协方差矩阵进行修正。本发明在水声通讯延迟与量测噪声异常值共同存在的情形下，可同时削弱延迟与非高斯噪声对定位精度的影响。

摘要： 本发明公开了一种鲁棒广义非线性样条自适应滤波方法及滤波器系统，所述滤波方法包括：构造基于自适应样条函数的非线性滤波器；通过梯度法获得所述非线性滤波器的最优输出；其中，所述非线性滤波器基于FIR滤波器模型构造，所述梯度法使用最大相关熵准则获得代价函数，并基于最小化瞬时误差的平方值进行迭代更新。本发明可实现对非线性滤波器的泛化性能和鲁棒特性的提升，对大多数的非线性系统均适用，同时在复杂非高斯噪声环境下仍具有稳定的性能。

摘要： 本发明公开了一种鲁棒偏差补偿自适应滤波器及其滤波方法，属于数字滤波器设计领域；该滤波器主要利用偏差补偿的方法和符号运算的方法使得其在有输入噪声和脉冲的噪声的影响下保持自适应滤波器的鲁棒性；利用偏差补偿的方法可以抑制输入噪声对未知系统的影响，而符号运算的方法可以减小脉冲噪声对未知系统的影响；该偏差补偿自适应滤波器可以应用在带有输入噪声及干扰脉冲的电子、通信设备。

摘要： 一种基于FIR滤波的鲁棒逆模型学习增益设计方法，属于超精密运动控制领域。鲁棒逆模型迭代学习控制的目标是，通过伺服误差学习不断提升运动系统的伺服精度，其学习增益由闭环系统标称模型的逆低通滤波器H(z)和时间超前环节zτ三部分串联组成；所述方法采用具有线性相移特性的FIR低通滤波器替代现有技术中的传统低通滤波器，并通过补偿FIR低通滤波器的线性相移实现零相位滤波。本发明公开方法中FIR低通滤波器通过设计可以直接实现规定的阻带起始频率和阻带衰减，时间超前补偿数量可以直接通过计算得到，并可在更大频率范围实现零相位滤波，克服了参数整定的盲目性，可有效保证实际应用中达到预期补偿效果。

摘要： 本发明公开了一种基于鲁棒预测变结构滤波的GNSS接收机载波跟踪方法，包括：利用NCO载波发生器生成两路载波信号，并送至同相支路相关器和耦合器；利用同相支路相关器对一路载波信号和中频信号进行相关得到同相支路数据；利用耦合器对另一路载波信号进行耦合；利用正交支路相关器对耦合后的另一路载波信号和中频信号进行相关得到正交支路数据；基于同相支路数据和正交支路数据，利用载波环卡尔曼滤波器以鲁棒预测变结构滤波控制方式确定包括载波相位、载波角频移和载波角频移变化率的状态向量，将状态向量送至NCO载波发生器。本发明能在考虑系统存在的扰动和不确定性模型误差的情况下，实现接收机的载波跟踪状态向量的估计和传递，提高接收机定位精度。

摘要： 本公开的自适应鲁棒矩阵卡尔曼滤波的高旋体空中对准方法，以K矩阵为状态变量构建所述高旋体空中对准滤波模型；根据K矩阵状态向量的上一时刻的估计值和当前时刻的估计值定义第一噪声评价指标，根据K矩阵状态向量上一刻的估计值和当前时刻的量测信息定义第二噪声评价指标；融合第一噪声评价指标和第二噪声评价指标为综合噪声评价指标；基于综合噪声评价指标的统计置信域对噪声异常程度自适应分类；构建自适应鲁棒矩阵卡尔曼滤波模型，递推自适应鲁棒矩阵卡尔曼滤波算法得到量测信息的误差协方差矩阵，进而得到最优K矩阵。能够在非高斯噪声环境下实现高旋体空中对准，对准时间短且对准精度高，鲁棒性强。

摘要： 本发明涉及故障检测技术领域，公开了一种基于鲁棒卡尔曼滤波器和评价函数阈值的质子交换膜燃料电池故障检测方法，建立了PEMFC动态电压系统模型，考虑系统的不确定性，得到系统状态方程；给出系统模型含有外部干扰和执行器故障时的一般形式；提出使用鲁棒卡尔曼滤波器为残差信号发生器，给出滤波器需要的系统初值，得到系统模型预测的输出值；将预测值与实际值相比较，生成残差序列；引入评价函数阈值故障检测方法，构造决策函数和决策规则；进行故障检测。本发明将鲁棒卡尔曼滤波器与故障检测方法相结合，实现了不确定离散时间系统的故障检测，并将其应用于质子交换膜燃料电池，检测故障准确且速度快且具有鲁棒性。

摘要： 本发明涉及基于自适应IIR滤波环节的LCL型SAPF鲁棒电流控制方法，包括：逆变侧电流控制回路、电网电流控制回路和公共耦合点电压前馈支路。本发明的有益效果是：本发明可以充分补偿数字控制延迟的不利影响，将逆变侧电流反馈的有源阻尼范围最大拓展到接近奈奎斯特频率的程度，使得LCL初始谐振频率始终位于其有源阻尼区域内，从而有效改善了系统对电网阻抗的鲁棒性。此外，可以显著增加大电网阻抗工况下系统的稳定裕量，避免电网电流控制器的高频谐振单元出现多次‑180°穿越现象，从而有效改善了大电网阻抗工况下系统的稳定性。

摘要： 一种基于级联鲁棒最优混合滤波的动态目标跟踪方法，包括：对仓库中移动机器人的运动情况建立连续运动学模型；考虑仓库复杂环境下的混合扰动以及模型的不精确，建立系统状态方程以及传感器的观测方程；根据传感器的观测值设计其相应的级联鲁棒最优混合滤波器；给出系统的自治误差模型，设计并通过迭代算法求解黎卡提方程，得到每个滤波器的增益；代入上述滤波器的增益，得到实时估计值，实现对移动机器人的实时位置跟踪。本发明能够对移动机器人的位置进行实时高精度估计。