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1、附件四上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者躲弘旺日期:伽弓年i月孙日附件五上海交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全
2、部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密口,在一年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密圈。(请在以上方框内打“4”)指导教师签名:【墨丑写日期:O.v,3年1月LL日●TI、尹瑁者引作岁一畛沁崩上海交通大学学位论文答辩决议书申请者产竹旺所在学科控制理论与控制工程论文题目自适应卡尔曼滤波在风场测量中的应用答辩日期2003年1月21日地点教二楼201答辩委员会成员姓名单位职称签名袁景淇上海交通大学自动化系教授、博导榔U苏剑波上海交通大学自动化系教授、博导勤ck王景成上海交通大学自动化系副教授主军‰屈卫东上海
3、交通大学自动化系副教授{-t·2哞吾与决议产竹旺同学的硕士论文“自适应卡尔曼滤波在风场测量中的应用”,选题有重要的≥意义和应用价值。论文针对风场这一模型参数和噪声统计特性不确定的随机系统,j自适应卡尔曼滤波理论,综合应用递推最小二乘、递推噪声估计器、滤波发散性判;件以及UD分解算法,对风场测量数据进行了滤波估计。仿真和实验结果表明,该r技术稳定,精度高。论文结合具体项目背景,应用自适应卡尔曼滤波算法,编制了j测量仿真试验平台及监测系统。该系统具有开放性和可扩充性的特点,具有很好的j价值。论文条理清晰,图表齐全,书写规范,反映出作者具有良好的理论基础和专业知识,t
4、独立开展科学研究工作的能力。答辩叙述清楚、回答问题正确。答辩委员会全票通‘竹旺同学的答辩,并建议授予工学硕士学位。够答辩委员会主席:i”yL/(签名)2003年1月17日中文摘要自适应卡尔曼滤波在风场测量中的应用摘要针对自适应卡尔曼滤波算法在风场测量中的应用进行研究。波是一种线性最小方差估计,在模型精确已知的前提下,可波最优,但是在模型存在误差情况下,常规卡尔曼滤波难以精度的需要,甚至会引起滤波发散。由于风场动态过程的随得风场建模很复杂,而且风场模型参数及噪声统计特性很难,因此运用普通卡尔曼滤波方法将导致较大状态估计误差,波发散,为此,采用自适应卡尔曼滤波算法。
5、白适应滤波的是在利用量测数据进行递推滤波的同时,不断地由滤波本身标动态有否变化。当判断到目标动态有变化时,要进一步决种变化当作随机干扰,归到模型噪声中去,还是对原动态模正,使之适应目标变化的动态。自适应滤波的另一个目的,噪声方差阵n和观测噪声方差阵R。未知或近似已知时,利用带来的信息,由滤波本身不断地估计和修正噪声统计特性或益阵,提高滤波精度。自适应旨尔曼滤波不是线性最小方差去了滤波估计最优性,但却可以有效提高滤波精度,克服滤是滤波估计中应用较多的算法之一。,/⋯:首先讨论了风场的性质和风的模型,对卡尔曼滤波的分类和矗拄行了介绍,对卡尔曼滤波算法基本理论、滤波稳
6、定性、模:行分析;接着对卡尔曼滤波发散原因及对策进行分析探讨,‘尔曼滤波发散的原因归结为理论与计算两方面,并根据不同出各种防止滤波发散的方法;接着针对风场特性,提出了两;age、Husa噪声统计特性估计器、递推最小二乘法、平方根;的自适应卡尔曼滤波算法,分别进行理论推导、数字仿真和i;接下来结合具体项目,介绍了自适应卡尔曼滤波算法在数]地面监测系统中的应用0胲系统综合运用了自适应卡尔曼滤数字滤波技术、嵌入式开发技术、中断技术、无线通讯技术、E术、虚拟现实技术等,是一个开放的、可扩充的系统;接着j了面向对象的概念和OpenGL虚拟现实技术在该系统中的;下来,从实际
7、应用的角度,讨论了飞行器的质心平移和转动.0量的影响,并给出考虑到飞行器运动、测量通道噪声、系统l素,通过坐标变换计算出的大地坐标系下风速计算方程;最÷尔曼滤波应用过程中出现的问题进行讨论,并对其发展方向中文摘要本文提出的自适应卡尔曼滤波算法,经计算机仿真和物理试验表明,可以有效地进行风场测量信号的处理;同时,该算法及其思想方法对于处理其他类型的信号滤波处理、状态估计问题都具有借鉴意义。\/\/一./7\/关键词:自适应,卡尔曼滤波,风场测量,u.西分解,滤波发散英文摘要ADAPTⅣEKALMANFILrrERALGoRITHMWITHAPPLICATIoNIN
8、WINDFIELDMEA
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