高兵兵
- 作品数：10 被引量：58H指数：4
- 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航天科技创新基金更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术自动化与计算机技术交通运输工程文化科学更多>>
- 基于渐消滤波的神经网络优化算法及其应用被引量：3
- 2015年
- 针对BP神经网络在训练过程中易陷入局部极小值的问题,提出一种新的基于渐消滤波的神经网络学习算法。该算法采用渐消卡尔曼滤波对神经网络的权值进行更新,有效避免了梯度下降算法产生的局部极小问题;与卡尔曼滤波相比,在渐消滤波中充分考虑了最新量测值的影响,能更合理地利用新的有效信息,从而提高了学习算法的收敛速度。学习后的网络不仅具有普通神经网络的自主学习能力,而且具有渐消滤波的最优估计性能。将提出的神经网络算法应用于SINS/BDS组合导航系统进行仿真验证。结果表明,提出的算法在逼近精度方面优于BP算法和卡尔曼滤波算法,可以有效提高神经网络的泛化能力。
- 高社生杨一高兵兵
- 关键词：神经网络学习算法组合导航
- 基于神经网络自适应PID的无人机编队避障飞行控制研究被引量：2
- 2022年
- 针对无人机编队避障飞行控制难题,研究了无人机编队避障航迹规划与智能控制技术。首先,提出一种基于改进人工势场法的无人机编队航迹规划算法,利用改进势场函数和引入“随机波动”法等手段,解决了传统人工势场法用于无人机编队航迹规划时遇到的无法到达目标点以及局部最小值问题,并提升了传统算法航迹规划的快速性和鲁棒性。其次,设计了一种新的BP神经网络辅助的自适应PID无人机编队智能控制算法,通过利用神经网络的在线学习能力,实现了PID参数的优化整定,提高了现有PID算法的计算精度。最后,通过无人机编队避障飞行控制仿真实验,验证了提出方法的有效性,基于NN-PID控制律的编队控制器能够更好地对无人机编队进行有效的控制。
- 刘明威高兵兵王鹏飞刘亚南李怡萌李沛琦
- 关键词：人工势场函数优化自适应PID航迹规划
- 基于三点拉格朗日数字滤波器的响应谱优化分析
- 2022年
- 响应谱被广泛用于评估振动环境下武器装备系统(如火炮、战车)的可靠性和耐久性,其计算精度主要取决于所采用的数字滤波器模型。构建了任意激励下基于数字滤波器的响应谱计算模型,基于卷积核对比了斜阶跃响应不变法和三点拉格朗日法引入的偏置误差和相位误差,基于三点拉格朗日数字滤波器对疲劳损伤谱和极值响应谱进行了优化分析。分析结果表明,在给定采样率下,三点拉格朗日法引入的偏置误差小于斜阶跃响应不变法,且相位误差接近0。该方法用于响应谱计算时可进一步提高计算精度,进而提高振动环境下武器装备系统的可靠性和耐久性评估精度。
- 徐飞高兵兵
- 关键词：数字滤波器武器装备系统
- 基于马氏距离的联邦卡尔曼滤波在SINS/SRS/CNS导航中的应用被引量：7
- 2021年
- 可靠的导航信息是实现飞行器精准控制的重要条件。为提高SINS/SRS/CNS组合导航系统的可靠性与精度,提出了一种基于马氏距离的自适应联邦卡尔曼滤波算法(MD-AFKF)。在子系统传感器异常而导致产生异常量测信息时,采用基于马氏距离的噪声估计方法适时调整子系统量测噪声统计特性,同时通过在信息融合和分配阶段引入自适应融合系数与分配系数,进一步衡量各子滤波器的滤波效果并调节其协方差阵,减少不准确的子滤波器估计对主滤波器的污染。最后通过仿真验证,相较于传统联邦卡尔曼滤波算法,基于马氏距离的自适应联邦卡尔曼滤波在传感器出现量测异常时,其速度和位置精度均提高了50%以上,提高了导航系统的精确性和稳定性。
- 高社生洪根元高广乐高兵兵
- 关键词：联邦卡尔曼滤波传感器故障容错能力组合导航
- SINS/CNS/SAR组合导航系统设计与高性能算法研究被引量：3
- 2014年
- 在吸收SINS、CNS和SAR三者优点的基础上,设计了SINS/CNS/SAR组合导航系统,建立了该组合导航系统的非线性数学模型;然后,在研究抗差自适应滤波和粒子滤波优点的基础上,提出了一种新的抗差自适应Unscented粒子滤波算法和自主导航多源信息融合算法。将提出的算法应用于SINS/CNS/SAR自主导航系统中进行计算仿真,并与Unscented卡尔曼滤波和粒子滤波比较,结果表明:提出的新算法不仅解算精度明显高于Unscented卡尔曼滤波和粒子滤波算法,而且可靠性好,能提高组合导航系统的精度。
- 刘逸涵高兵兵魏文辉
- 关键词：组合导航粒子滤波多源信息融合
- 基于UKF的INS/GNSS/CNS组合导航最优数据融合方法被引量：22
- 2016年
- 为了提高INS/GNSS/CNS组合系统的导航精度,提出了一种基于UKF的多传感器最优数据融合方法。该方法具有两层融合结构,第一层中,GNSS和CNS分别通过两个局部UKF滤波器与INS组合,以并行的方式获得INS/GNSS和INS/CNS子系统的局部最优状态估值;第二层中,根据线性最小方差准则推导出一种矩阵加权数据融合算法,对局部状态估值进行融合,获取系统状态的全局最优估计。提出的方法无需采用方差上界技术对局部状态进行去相关处理,克服了联邦卡尔曼滤波(FKF)及其优化形式存在的缺陷。仿真结果表明,相比于FKF,提出方法的导航精度可至少提高36.4%;相比于UKF-FKF,其导航精度也可至少提高21.0%。
- 孟阳高社生高兵兵王维
- 关键词：数据融合联邦卡尔曼滤波无迹卡尔曼滤波
- 高校网络思想政治教育互动机制研究被引量：4
- 2021年
- 网络思想政治教育的互动效果直接关乎大学生世界观、价值观的形成。新形势下,高校网络思想政治教育互动实践活动出现了一些新特点,并面临诸如主客体关系深刻变革、网络圈层的模式重构、多元社会思潮渗透等多重挑战及由此导致的互动困境,亟待网络思想政治教育者通过厘清教育主客体的转换逻辑、建立平等信任的互动融合关系、打造多元和谐的圈层互动环境等几个方面进行解决,从而全面推进教育主客体在网络场域中互动交流的频次与深度,真正实现平等开放地对话与交往。
- 郭芳辰高兵兵马超
- 关键词：互动机制高校网络思想政治教育大学生
- 基于极大似然准则与滚动时域估计的自适应UKF算法被引量：7
- 2016年
- 针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)在系统噪声统计特性未知或不准确的情况下滤波精度降低甚至发散的问题,提出一种基于极大似然准则与滚动时域估计的自适应UKF算法。首先根据极大似然准则构造关于系统噪声统计的估计模型;然后引入滚动时域策略对所提模型进行优化;最后采用序列二次规划方法求取噪声统计的估计值,得到带有噪声统计估计器的自适应UKF。提出的算法可以实现系统噪声统计的在线估计,克服了标准UKF的缺陷。通过惯性导航/全球定位系统(inertial navigation system/global positioning system,INS/GPS)组合导航系统中的应用实例,验证了提出算法的有效性。
- 高兵兵高社生胡高歌阎海峰
- 关键词：滚动时域估计
- 具有协方差反馈控制的无人机INS/GNSS组合自适应CKF算法被引量：1
- 2021年
- 为提高无人机INS/GNSS组合导航对过程噪声方差的自适应能力,提出了一种具有先验状态协方差反馈控制的自适应容积卡尔曼滤波(CKF)算法。在该算法中,首先将系统后验状态和误差协方差信息反馈至滤波过程中,构成CKF协方差传播的闭环结构;然后,基于极大似然准则,利用估计窗口内的反馈状态和误差协方差信息,建立了一种先验状态协方差在线反馈控制策略。提出的方法在调整过程中能够保证先验状态协方差的正定性,克服了传统噪声统计估计方法需要对负定结果进行额外修正的缺陷,从而有效抑制了过程噪声方差不确定性对滤波解的影响,提高了CKF用于无人机INS/GNSS组合导航解算时的自适应能力。通过无人机INS/GNSS组合导航仿真实验验证了提出算法的有效性。
- 李文敏刘明威高兵兵胡高歌
- 关键词：无人机导航自适应滤波
- 基于极大似然准则的INS/GNSS组合导航自适应UKF滤波算法被引量：11
- 2017年
- 为提高INS/GNSS组合系统对过程噪声方差不确定性的鲁棒性,提出一种基于极大似然准则的自适应UKF算法。在该算法中,首先利用新息向量的统计信息构造量测向量的后验概率密度,然后通过极大似然准则在线求取过程噪声方差的估值,并将其反馈至UKF滤波过程,用于调整卡尔曼增益矩阵。提出的算法可以抑制过程噪声方差不确定性对滤波解的影响,克服了UKF的缺陷。仿真结果表明,当过程噪声的标准差增大为其真实值的4倍时,相比于UKF,提出方法的导航精度可至少提高45.5%;相比于ARUKF,其导航精度也可至少提高35.7%。跑车实验结果也验证了提出算法的有效性。
- 王维胡高歌高社生高兵兵
- 关键词：无迹卡尔曼滤波
