高社生
- 作品数：128 被引量：482H指数：11
- 供职机构：西北工业大学自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省自然科学基金中国航空科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术交通运输工程理学更多>>
- D-S理论与神经网络相结合的信息融合模型研究被引量：11
- 2007年
- 针对大噪声环境下信息融合效果差的问题,提出了一种基于D-S证据理论与神经网络技术的信息融合方法,该方法综合了证据理论在处理不确定信息方面的优点和神经网络在数值逼近上的长处,一方面利用神经网络和冲突证据处理算法获取基本概率赋值,另一方面通过证据理论使神经网络的结构变得透明.初步仿真结果表明,该方法有效地解决了不确定性信息的误识别问题.
- 唐士杰高社生邢化玲
- 关键词：多传感器信息融合D-S证据理论神经网络目标识别
- 抗差自适应Sage滤波及其在组合导航中的应用被引量：10
- 2015年
- 针对卡尔曼滤波需要精确已知状态数学模型及其统计特性的问题,提出一种抗差自适应Sage滤波算法。该方法以Sage滤波为基本框架,吸收了抗差估计和自适应滤波的优点,利用Sage滤波开窗法求得观测残差向量和新息(预测残差)向量的协方差阵,由抗差估计方法确定观测噪声协方差矩阵,利用自适应因子调整动力学模型噪声协方差矩阵,以控制观测异常和动力学模型噪声对导航精度的影响。将提出的算法应用到捷联惯性导航(SINS)/合成孔径雷达(SAR)组合导航系统中,并与Kalman滤波和Sage滤波进行比较分析,仿真结果表明,提出的新算法不但能有效地控制观测异常和动态模型异常对状态参数估值的影响,而且能够抵制状态扰动,提高组合导航系统的滤波精度。
- 高怡高社生
- 关键词：KALMAN滤波抗差估计自适应滤波
- 基于自适应全阶磁链观测器的直接转矩控制系统被引量：2
- 2006年
- 基于模型参考自适应理论,采用自适应全阶磁链观测器观测定子磁链和辨识转速,并结合模糊控制,利用Matlab/Simulink构建了无速度传感器直接转矩控制系统.
- 尚重阳高社生
- 关键词：直接转矩控制磁链观测器无速度传感器
- 最小二乘Unscented卡尔曼滤波在伪卫星定位中的应用
- 2014年
- 为了提高伪卫星的定位精度,在研究伪卫星星历误差传递规律和伪距观测方程线性化误差的基础上,提出一种最小二乘Unscented卡尔曼滤波算法。该算法首先利用最小二乘法估计出伪卫星的位置误差,并对伪卫星的位置进行修正,以减小伪卫星位置误差对导航解算精度的影响;然后利用无迹卡尔曼滤波算法对用户位置进行解算。仿真结果表明,与传统的扩展卡尔曼滤波算法相比,提出的算法能够有效减小伪卫星位置误差对用户定位精度的影响,提高独立组网伪卫星系统的定位精度。
- 赵飞高社生吴佳鹏杨一
- 关键词：UNSCENTED卡尔曼滤波星历误差
- 平流层飞艇抗风场干扰约束Unscented卡尔曼滤波算法设计与应用
- 2017年
- 为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscented卡尔曼滤波算法相结合,对速度误差进行估计和补偿,以减小风场对飞艇定位精度的影响;证明该算法的状态估计量不仅是无偏的,而且协方差小于标准Unscented卡尔曼滤波的协方差;将提出的算法应用于捷联惯导/天文/合成孔径雷达组合导航系统中进行仿真验证,并与自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法进行比较。结果表明:提出的约束Unscented卡尔曼滤波算法的滤波性能明显优于自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法,能够有效抑制风场对飞艇定位精度的影响,提高飞艇的导航定位精度。
- 赵岩高社生丁晓韦道知
- 关键词：组合导航平流层飞艇
- 基于Nios Ⅱ软核处理器的PWM控制器设计被引量：10
- 2008年
- 介绍了Altera公司最新开发的SOPC解决方案——Nios Ⅱ软核处理器,提出了基于Nios Ⅱ嵌入式软核处理器的脉宽调制PWM控制器的硬件、软件设计方法,并给出了脉宽调制PWM软件编写的程序。实验结果表明,与现有的其它方法相比,该方法具有灵活、稳定、易维护、高效率等优点。
- 冯志华高社生张云安
- 关键词：NIOS
- 基于小波神经网络的滤波器设计方法被引量：2
- 2007年
- 利用卡尔曼滤波器进行状态估计时,要求系统具有已知的数学模型和噪声统计特性等先验知识,而实际系统往往不能满足这一要求;针对这种情况,提出了一种小波神经网络滤波器设计的方法,它结合了神经网络的函数逼进能力和小波变换的良好局部特性及多分辨率特性,使网络能根据数据的分布情况以不同的分辨率进行学习,从而使网络具有更灵活有效的函数逼近能力,提高了估计精度;仿真结果表明,用该滤波器对系统状态进行估计,其精度高于卡尔曼滤波器的估计精度。
- 邢化玲高社生唐士杰
- 关键词：小波神经网络状态估计滤波器
- 自适应SVD-UKF算法及在组合导航的应用被引量：14
- 2010年
- 提出一种新的自适应奇异值分解Unscented卡尔曼滤波(UKF)算法。该算法利用自适应因子平衡动力学模型信息与观测信息的权比,控制动力学模型误差对导航参数解的影响。用奇异值分解阵(SVD)的迭代计算代替协方差矩阵的迭代变换,提高了协方差矩阵的数值稳定性。将新算法应用于组合导航系统进行计算仿真,结果证明,新算法具有良好的鲁棒性,能有效改善滤波性能,提高组合导航系统的精度。
- 高社生王建超焦雅林
- 关键词：自适应滤波奇异值分解UNSCENTED卡尔曼滤波组合导航
- 一种新的非线性模型预测UPF算法被引量：2
- 2012年
- 针对现有导航解算中将模型误差作为过程噪声,并假设为高斯白噪声来处理,可能会引起较大的估计误差,甚至导致滤波器发散的问题。文章以提高导航解算精度为目的,在吸收非线性预测滤波和粒子滤波优点的基础上,提出一种新的非线性模型预测Unscented粒子滤波算法。该算法在建立系统模型时顾及了模型误差,对模型误差进行实时估计,并利用该估计值对包含模型误差的非线性、非高斯系统模型进行修正,从而提高了导航解算精度。将提出的算法应用于捷联惯性导航(SINS)/合成孔径雷达(SAR)组合导航系统进行仿真验证,并与预测滤波和Unscented粒子滤波进行比较,结果表明,提出的新算法不但滤波性能明显优于预测滤波和Unscented粒子滤波,而且能提高导航解算精度。
- 高怡高社生冯志华
- 关键词：预测滤波
- 自适应平方根Unscented粒子滤波算法研究被引量：2
- 2011年
- 针对粒子滤波存在的重要性密度函数难以选取和可能出现粒子退化的问题,在吸收平方根滤波、自适应滤波和粒子滤波优点的基础上,提出了一种新的UPF算法。该算法由UKF算法得到重要性密度函数,通过自适应因子实时控制动力学模型误差,采用平方根分解法抑制系统状态协方差矩阵的负定性。仿真结果证明,文中所提出的自适应平方根UPF算法,不但适用于非线性、非高斯动态系统的滤波计算,而且能有效地改善滤波性能,提高SINS/SAR组合导航系统的定位精度。
- 高社生王建超薛丽李伟
- 关键词：卡尔曼滤波MONTECARLO方法UNSCENTED卡尔曼滤波
